Die Entwicklung von KI-Modellen, die auf Millionen von Parametern basieren, stößt an die Ressourcenbegrenzung eines einzelnen Servers, was ihre grundlegende Grenze darstellt, wenn sie auf Milliarden von Parametern skaliert werden. Verteilte Trainingsserver sind nicht länger ein Luxus moderner Labore, sondern die tragende Säule, die aktuelle KI entwicklung skalierbar und effizient für jede Organisation ermöglicht, sei es ein Unternehmen im Finanzsektor, in der Fertigung oder der Energiebranche.
Durchbrechen der Speicher- und Skalierungsgrenze.
Heutzutage werden bereits von einem einzigen, monolithischen KI-Modell Hunderte von Gigabytes an Speicher benötigt, was die Leistungsfähigkeit selbst des leistungsstärksten eigenständigen GPU-Servers um ein Vielfaches übersteigt. Dies wird durch verteiltes Training mit Methoden wie Modellparallelität gelöst, bei der das neuronale Netzwerk in mehrere Teile aufgeteilt und auf mehreren GPUs und Servern ausgeführt wird. Dadurch können Forscher und Ingenieure Modelle von bisher ungekannter Größe und Komplexität erstellen und trainieren. Für unsere Kunden bedeutet dies, dass sie eigene proprietäre und wettbewerbsfähige KI-Ressourcen entwickeln können – beispielsweise ein komplexes Risikobewertungstool im Finanzbereich oder ein generatives Konstruktionssystem in der Fertigungsindustrie – ohne durch Hardware-Beschränkungen eingeschränkt zu sein.
Die Lösungszeit wird erheblich verkürzt.
Zeit ist ein notwendiger Faktor bei der Erstellung von KI. Das verteilte Training basiert auf dem Konzept der Datenparallelität, bei dem ein großer Datensatz auf eine Gruppe von Servern verteilt wird. Jeder Server bearbeitet gleichzeitig einen Teil der Daten und synchronisiert die Erkenntnisse in regelmäßigen Abständen. Durch diese parallele Verarbeitung reduziert sich die Trainingszeit von wochenlangen Prozessen auf Tage oder sogar Stunden. Diese Geschwindigkeit ist entscheidend für die iterative Entwicklung, da sie dem Entwicklungsteam ermöglicht, eine Vielzahl von Architekturen, Hyperparametern und Datensätzen mit geringer Latenz zu erforschen. Das Ergebnis sind schnellere Innovationsprozesse, und die Zeit, die normalerweise benötigt wurde, um ein solides Modell produktiv einzusetzen, wird erheblich verkürzt – ein wichtiger Aspekt, um Marktanforderungen gerecht zu werden.
Optimierung der Infrastrukturnutzung und Flexibilität.
Eine verteilte Architektur, die auf skalierbaren Serverclustern aufgebaut ist, wandelt eine feste KI-Infrastruktur in eine dynamische und gemeinsam genutzte um. Unabhängig von einzelnen Projekten kann Rechenleistung elastisch mehreren Teams und Projekten zugewiesen werden, ohne dass leistungsstarke Einzelmaschinen zugeordnet werden müssen. Diese Cluster, die häufig auf HPE- und Huawei-Lösungen basieren, werden durch unsere Systemintegrationskompetenz für solche flexiblen Arbeitslasten optimiert. Das Ergebnis dieser Strategie ist eine maximale Ausschöpfung der investierten Mittel, hohe Hardware-Auslastungsraten und eine schrittweise Kapazitätserweiterung durch Hinzufügen weiterer Knoten zum Cluster, was ideal zu Projekt-Pipelines passt.
Steigerung von Robustheit und Realitätsnähe.
Die verteilten Trainings-Frameworks sind fehlertolerant, sodass der Trainingsjob auch dann fortgesetzt werden kann, wenn eines der Knotensysteme ein Problem aufweist. Dies ist entscheidend für die langen Laufzeiten, die erforderlich sind, um große Modelle zu trainieren. Darüber hinaus spiegelt ein von vornherein in einer verteilten Umgebung entwickeltes Modell die produktive Bereitstellung des Modells zur Unterstützung von großskaliger Inferenz wider. Diese Kompatibilität vereinfacht den Übergang von der Forschung zur Bereitstellung, wodurch Integrationsprobleme minimiert werden und das Modell effektiv bereits an eine skalierbare, serverbasierte Umgebung angepasst ist, was wichtig ist, um unseren Kunden effiziente und sichere Lösungen bereitzustellen.
Schließlich sind verteilte Trainingsserver der entscheidende Paradigmenwechsel bei der verteilten Berechnung, weg von isolierter Berechnung hin zu koordinierter, skalierbarer Intelligenz. Gerade sie verwandeln ehrgeizige Daten zur KI in tragfähige, trainierbare und bereitstellbare Produkte. Wir nutzen unsere starken technischen Partnerschaften und integrieren Fähigkeiten, um diese optimierten verteilten Systeme bei Aethlumis zu konzipieren und umzusetzen, um unseren Kunden die leistungsstarke technische Unterstützung und effiziente Infrastruktur anzubieten, die sie benötigen, um in der Ära der großskaligen KI führend zu sein.