Η ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε εκατομμύρια παραμέτρους αντιμετωπίζει τον περιορισμό των πόρων ενός ενιαίου διακομιστή, ο οποίος αποτελεί το θεμελιώδες όριό τους καθώς επεκτείνονται σε δισεκατομμύρια παραμέτρων. Οι εξυπηρετητές κατανεμημένης εκπαίδευσης δεν είναι πλέον πολυτέλεια εργαστηρίων κορυφαίας τεχνολογίας, αλλά το σκελετός που επιτρέπει στην τρέχουσα AI ανάπτυξη να λειτουργεί με κλιμακώσιμο και αποδοτικό τρόπο σε κάθε οργανισμό, είτε πρόκειται για εταιρεία στον τομέα των οικονομικών, της βιομηχανίας ή της ενέργειας.
Ξεπερνώντας το εμπόδιο της μνήμης και της κλίμακας.
Εκατοντάδες γιγαμπάιτ μνήμης χρειάζονται πλέον ακόμα και από ένα μονολιθικό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, το οποίο υπερβαίνει πολλαπλάσιες φορές ακόμα και την απόδοση του ισχυρότερου αυτόνομου διακομιστή GPU. Αυτό αντιμετωπίζεται μέσω κατανεμημένης εκπαίδευσης με μεθόδους όπως η παραλληλία μοντέλου, κατά την οποία το νευρωνικό δίκτυο διαιρείται σε ξεχωριστές εφαρμογές σε πολλαπλά GPU και διακομιστές. Αυτό επιτρέπει σε ερευνητές και μηχανικούς να δημιουργούν και να εκπαιδεύουν μοντέλα απροσδόκητου μεγέθους και πολυπλοκότητας. Για τους πελάτες μας, θα είναι δυνατόν να δημιουργήσουν δικούς τους ιδιόκτητους και ανταγωνιστικούς πόρους τεχνητής νοημοσύνης, όπως ένα πολύπλοκο εργαλείο αξιολόγησης κινδύνων στη χρηματοοικονομική ή ένα σύστημα γενετικού σχεδιασμού στη βιομηχανία, χωρίς να περιορίζονται από το υλικό.
Αύξηση του χρόνου επίλυσης δραματικά.
Ο χρόνος είναι ένας παράγοντας ανάγκης όταν πρόκειται για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης. Η κατανεμημένη εκπαίδευση βασίζεται στην έννοια της παραλληλίας δεδομένων, στην οποία ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων διανέμεται σε ένα σύνολο διακομιστών. Κάθε διακομιστής επεξεργάζεται ταυτόχρονα ένα τμήμα των δεδομένων, συγχρονίζοντας τα αποτελέσματα σε κάποιο τακτικό χρονικό διάστημα. Αυτή η παράλληλη επεξεργασία μειώνει τη διάρκεια της εκπαίδευσης από εβδομάδες σε ημέρες ή ακόμη και ώρες. Η ταχύτητα αυτή είναι κρίσιμη για την επαναληπτική ανάπτυξη, καθώς επιτρέπει στην ομάδα ανάπτυξης να εξερευνήσει πολλαπλές αρχιτεκτονικές, υπερπαραμέτρους και σύνολα δεδομένων με υψηλή ταχύτητα. Το αποτέλεσμα είναι ταχύτερες διαδικασίες καινοτομίας, ενώ ο χρόνος που κανονικά απαιτείται για την εφαρμογή ενός αξιόπιστου μοντέλου στην παραγωγή ελαχιστοποιείται σημαντικά, κάτι ιδιαίτερα σημαντικό για την ανταπόκριση στις απαιτήσεις της αγοράς.
Βελτιστοποίηση της χρήσης της υποδομής και ευελιξία.
Μια κατανεμημένη αρχιτεκτονική που δημιουργείται σε κλιμακωτά συστοιχία διακομιστών μετατρέπει μια σταθερή υποδομή τεχνητής νοημοσύνης σε μια δυναμική και κοινόχρηστη. Αντί για μεμονωμένα έργα, η υπολογιστική ισχύς μπορεί να ανατίθεται ελαστικά σε πολλαπλές ομάδες και έργα χωριστά, χωρίς να απαιτείται η δέσμευση μεμονωμένων μηχανημάτων υψηλής ισχύος. Αυτές οι συστοιχίες, οι οποίες χρησιμοποιούν συχνά λύσεις HPE και Huawei, βελτιστοποιούνται με την εμπειρογνωμοσύνη μας στην ενσωμάτωση συστημάτων για τέτοια ευέλικτα φορτία εργασίας. Το τελικό αποτέλεσμα αυτής της στρατηγικής είναι η μεγιστοποίηση του όγκου των επενδυμένων χρημάτων, υψηλοί βαθμοί χρησιμοποίησης του υλικού και σταδιακή αύξηση της χωρητικότητας μέσω της προσθήκης περισσότερων κόμβων στη συστοιχία, κάτι που ταιριάζει τέλεια με τις διαδικασίες έργων.
Αύξηση της Ανθεκτικότητας και της Πραγματικότητας.
Τα πλαίσια κατανεμημένης εκπαίδευσης είναι ανεκτικά σε σφάλματα, ώστε η διαδικασία εκπαίδευσης να μπορεί να συνεχιστεί ακόμα κι αν ένας από τους κόμβους αντιμετωπίσει πρόβλημα. Αυτό είναι απαραίτητο για τις εκπαιδεύσεις μεγάλης διάρκειας, κατά τις οποίες πρέπει να εκπαιδεύονται μεγάλα μοντέλα. Επιπλέον, ένα μοντέλο κατανεμημένου περιβάλλοντος που αναπτύσσεται εξαρχής αντικατοπτρίζει την εγκατάσταση παραγωγής του μοντέλου για να υποστηρίζει εκτεταμένη εξαγωγή συμπερασμάτων (inference). Αυτή η συμβατότητα διευκολύνει τη μετάβαση από την έρευνα στην εφαρμογή, με λιγότερες δυσκολίες ενσωμάτωσης, καθώς το μοντέλο είναι ήδη προσαρμοσμένο σε ένα κλιμακώσιμο, βασισμένο σε διακομιστές περιβάλλον, κάτι που είναι σημαντικό για την παροχή αποδοτικών και ασφαλών λύσεων στους πελάτες μας.
Τέλος, οι διανεμημένοι εξυπηρετητές εκπαίδευσης αποτελούν την κύρια αλλαγή παραδείγματος στον τομέα των διανεμημένων υπολογισμών, μετακινούμενοι από τον απομονωμένο υπολογισμό προς την συντονισμένη και κλιμακώσιμη νοημοσύνη. Είναι αυτοί που μετατρέπουν τα φιλόδοξα δεδομένα στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης σε βιώσιμα, εκπαιδεύσιμα και εφαρμόσιμα προϊόντα. Χρησιμοποιούμε τις ισχυρές τεχνικές μας συνεργασίες και ενσωματώνουμε δυνατότητες για να σχεδιάσουμε και να υλοποιήσουμε αυτά τα βελτιστοποιημένα διανεμημένα συστήματα στην Aethlumis, προσφέροντας την ισχυρή τεχνική υποστήριξη και την αποτελεσματική υποδομή που οι πελάτες μας απαιτούν για να πρωταγωνιστήσουν στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης μεγάλης κλίμακας.