Die Geschwindigkeit der Entwicklung von KI hat sich zu einem der entscheidenden Unterscheidungsmerkmale im heutigen Geschäftsleben entwickelt. In Szenarien von Unternehmen, die mit Finanzen, Fertigung und Energie befasst sind, stellt die beschleunigte Implementierung von Deep-Learning-Modellen einen konkreten Vorteil dar. Dabei werden verteilte Trainingsserver nicht mehr nur als fortschrittliche Methode verfolgt, sondern werden zu einer essenziellen geschäftlichen Anforderung, die den zentralen Antrieb für die Umwandlung von Forschung in Produktionsmodelle darstellt.
Parallelverarbeitung: Das Geheimnis schneller Datenverarbeitung.
Das allgemeine Prinzip dieser Beschleunigung wird als Parallelisierung bezeichnet. Daten werden sequenziell auf einem Server verarbeitet, unabhängig von dessen Kapazität. Der Engpass wird durch verteilte Trainingsstrukturen überwunden, die um Gruppen vernetzter Server herum entwickelt wurden. Diese können auch auf große Datensätze skaliert werden, indem sie auf eine große Anzahl von GPUs verteilt werden (Datenparallelität) oder sogar verschiedene Komponenten desselben Modells auf spezialisierte Knoten (Modellparallelität). Die sich ergebende Aufteilung der Arbeitslast kann wochenlange Trainingszeiten auf Tage oder manchmal sogar Stunden reduzieren, wodurch die Prototypenerstellung und Iteration beschleunigt wird – ein entscheidender Faktor, um mit den schnellen Marktveränderungen Schritt zu halten.
Ressourcennutzung zur Steigerung schnellerer Iterationen.
Geschwindigkeit geht nicht mehr um reine Leistungsprahlerei, sondern um Effizienz. Durch ein verteiltes System kann eine intelligente Ressourcenverteilung erfolgen. Die verschiedenen Schritte in der Trainings-Pipeline können auf der jeweils besten Hardware platziert werden, und unterschiedliche Experimente können gleichzeitig auf demselben Cluster laufen. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Infrastrukturinvestitionen optimal genutzt werden – unterstützt durch unsere Expertise in Systemintegration mit HPE und Dell. Verteilte Server gewährleisten nicht nur eine verkürzte Trainingszeit, sondern beschleunigen sämtliche Entwicklungsprozesse durch die Vermeidung von Leerlaufressourcen und die Automatisierung des Workflows.
Komplexe und skalierbare Modellarchitekturen.
Auch gibt es eine Beschleunigung hinsichtlich der Fähigkeit, die zuvor bestehenden Verzögerungsprobleme zu beheben. Tatsächlich sind große Modelle: nicht nur erforderlich, um Finanzprognosen der nächsten Generation zu erstellen, digitale Zwillinge im industriellen Maßstab zu betreiben oder ein mehrgleichzeitiges Optimierungsverfahren für ein großes Energiesystem durchzuführen, sondern auch unfähig, auf einem einzelnen Gerät ausgeführt zu werden. Die verteilten Trainingsserver können so skaliert werden, dass diese Modelle trainiert und aufgebaut werden können. Auf diese Weise entkoppeln sie die KI-Infrastruktur einer Organisation derart, dass das Entwicklungstempo bei wachsender Modellkomplexität aufrechterhalten werden kann, anstatt durch eine hardwarebedingte Obergrenze eingeschränkt zu sein.
Zuletzt verlagern verteilte Trainingsserver die Erstellung von KI von einem linearen und eingeschränkten Prozess hin zu einem skalierbaren und parallelisierten Vorgang. Sie sind der Schlüssel zu den schnellen Innovationszyklen und dem komplexen Modellaufbau, die für die von modernen Unternehmen eingesetzte KI erforderlich sind. Gemeinsam setzen wir unser umfangreiches Teamwissen und unsere technischen Fähigkeiten ein, um derartige hochperformante, optimierte und sichere verteilte Systeme zu konzipieren und bereitzustellen, die unseren Kunden bei Aethlumis helfen, transformative KI-Lösungen schneller auf den Markt zu bringen.