Udviklingshastigheden for kunstig intelligens er blevet en af de afgørende faktorer i det moderne erhvervsliv. I scenarier med virksomheder inden for finans, produktion og energi udgør den accelererede implementering af dybtlæringsmodeller en konkret fordel. Her er distribuerede træningsservere ikke længere blot en avanceret metode, men en nødvendig forretningskrav, som er den centrale drivkraft bag overgangen fra forskning til produktion af modeller.
Parallelbehandling: Hemmeligheden bag hurtig behandling.
Det generelle princip i denne acceleration omtales som parallelisering. Data behandles sekventielt på en server uanset dens kapacitet. Flaskehalsen brydes ved hjælp af distribuerede træningsstrukturer, som er udviklet omkring grupper af forbundne servere. De kan også skalerer til store datasæt ved at fordele dem mellem et stort antal GPU'er (dataparallelitet) eller endda forskellige komponenter af samme model på specialiserede noder (modelparallelitet). Den resulterende arbejdsfordeling kan reducere træningstid fra uger til dage eller undertiden endnu mere – fra uger til timer – og dermed fremskynde prototyper og gentagelser, hvilket er afgørende for at følge med de hurtige markedsændringer.
Ressourceforbrug for at øge hurtigere iterationer.
Hastighed handler ikke længere om at vise styrke, men om effektivitet. Intelligent ressourceallokering kan gøres ved hjælp af et distribueret system. De forskellige trin i træningsprocessen kan placeres på den bedste hardware, og forskellige eksperimenter kan køre samtidigt på samme klynge. Dette sikrer optimal udnyttelse af alle investeringer i infrastruktur under problemfri navigation via vores systemintegrations ekspertise med HPE og Dell. Distribuerede servere sikrer, at udover en forkortet træningstid fremskyndes alle udviklingsprocesser gennem undgåelse af inaktive ressourcer og automatisering af arbejdsgangen.
Komplekse og skalerbare modelarkitekturer.
Desuden er der en acceleration i evnen til at løse de hidtil træge problemer. Store skalamodeller kræver faktisk ikke blot næste generations finansielle prognoser, industrielle digitale tvillinger eller flermåls-optimering af store energisystemer, men kan heller ikke køres på én enkelt maskine. De distribuerede træningsservere kan skaleres, således at disse modeller kan trænes og opbygges. På denne måde adskiller organisationen sin AI-infrastruktur, så udviklingshastigheden for modelkompleksitet kan fortsætte med at vedblive, efterhånden som modellen vokser i kompleksitet, i stedet for at blive begrænset af en hardware-forårsaget loftgrænse.
Til sidst ændrer distribuerede træningsservere skabelsen af AI fra en lineær og begrænset operation til en skalerbar og paralleliseret proces. De er nøglen til de hurtige innovationscyklusser og den komplekse modelopbygning, som kræves, når moderne virksomheder adopterer AI. Vi kombinerer også vores store teamsamarbejde og tekniske færdigheder for at designe og implementere sådanne højtydende, optimerede og sikre distribuerede systemer, som hjælper vores kunder med hurtigere at bringe transformerende AI-løsninger på markedet hos Aethlumis.