Ο ρυθμός ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης έχει γίνει ένας από τους βασικούς παράγοντες διάκρισης στο σύγχρονο επιχειρηματικό περιβάλλον. Στην περίπτωση επιχειρήσεων που ασχολούνται με τα οικονομικά, τη μεταποίηση και την ενέργεια, η επιτάχυνση της εφαρμογής μοντέλων βαθιάς μάθησης αποτελεί πραγματικό πλεονέκτημα. Οι διακομιστές κατανεμημένης εκπαίδευσης πλέον δεν αποτελούν απλώς μια προηγμένη μεθοδολογία, αλλά γίνονται απαραίτητη επιχειρηματική απαίτηση, η οποία αποτελεί τον κεντρικό παράγοντα για τη μετατροπή της έρευνας σε παραγωγή μοντέλων.
Παράλληλη Επεξεργασία: Το Μυστικό της Γρήγορης Επεξεργασίας.
Η γενική αρχή αυτής της επιτάχυνσης αναφέρεται ως παραλληλοποίηση. Τα δεδομένα επεξεργάζονται διαδοχικά σε έναν εξυπηρετητή, ανεξάρτητα από τις δυνατότητές του. Το «μπουκάλι» καταργείται με δομές κατανεμημένης εκπαίδευσης που αναπτύσσονται γύρω από ομάδες συνδεδεμένων εξυπηρετητών. Επίσης, μπορούν να κλιμακωθούν για μεγάλα σύνολα δεδομένων διανέμοντάς τα σε μεγάλο αριθμό GPU (παραλληλισμός δεδομένων) ή ακόμη και διαφορετικά συστατικά του ίδιου μοντέλου σε εξειδικευμένους κόμβους (παραλληλισμός μοντέλου). Η προκύπτουσα κατανομή εργασίας είναι ικανή να μειώσει το χρόνο εκπαίδευσης από εβδομάδες σε ημέρες ή μερικές φορές ακόμη και από εβδομάδες σε ώρες, επιταχύνοντας έτσι τη δημιουργία πρωτοτύπων και την επανάληψη, κάτι απαραίτητο για να διατηρηθεί ο ρυθμός με τις γρήγορες αλλαγές στην αγορά.
Χρήση πόρων για την αύξηση ταχύτερων επαναλήψεων.
Η ταχύτητα παύει να αφορά την επίδειξη ισχύος και σχετίζεται με την αποδοτικότητα. Με τη βοήθεια ενός κατανεμημένου συστήματος, μπορεί να γίνει η έξυπνη διαχείριση των πόρων. Τα διάφορα βήματα στο σωλήνα εκπαίδευσης μπορούν να τοποθετηθούν στο καλύτερο υλικό, ενώ διαφορετικά πειράματα μπορούν να εκτελούνται ταυτόχρονα στο ίδιο σύμπλεγμα. Αυτό εξασφαλίζει τη βέλτιστη χρήση όλων των επενδύσεων στην υποδομή, με ομαλή πλοήγηση μέσω της εμπειρογνωμοσύνης μας στην ενσωμάτωση συστημάτων με HPE και Dell. Οι κατανεμημένοι διακομιστές θα εξασφαλίσουν ότι, εκτός από τη μείωση του χρόνου της διαδικασίας εκπαίδευσης, όλες οι διαδικασίες ανάπτυξης επιταχύνονται μέσω της εκκένωσης αχρησιμοποίητων πόρων και της αυτοματοποίησης της ροής εργασιών.
Πολύπλοκες και Κλιμακώσιμες Αρχιτεκτονικές Μοντέλων.
Επίσης, υπάρχει επιτάχυνση όσον αφορά τη δυνατότητα αντιμετώπισης των προβλημάτων που καθυστερούσαν μέχρι τώρα. Πράγματι, μεγάλης κλίμακας μοντέλα: δεν απαιτούνται μόνο για τη δημιουργία οικονομικών προβλέψεων νέας γενιάς, ή ψηφιακών διδύμων βιομηχανικής κλίμακας, ή πολυστοχαστικής βελτιστοποίησης ενός μεγάλου συστήματος ενέργειας, αλλά επίσης δεν μπορούν να εκτελεστούν σε ένα μόνο μηχάνημα. Οι διανεμημένοι εξυπηρετητές εκπαίδευσης μπορούν να κλιμακωθούν με τέτοιο τρόπο ώστε να είναι δυνατή η εκπαίδευση και η κατασκευή αυτών των μοντέλων. Με αυτόν τον τρόπο, δεν τοποθετείται σε κοινό φυσικό χώρο η υποδομή τεχνητής νοημοσύνης ενός οργανισμού, ώστε ο ρυθμός ανάπτυξης της πολυπλοκότητας του μοντέλου να μπορεί να διατηρηθεί καθώς το μοντέλο αυξάνει σε πολυπλοκότητα, αντί να περιορίζεται από ένα όριο επιβαλλόμενο από το υλικό.
Τέλος, οι διανεμημένοι εξυπηρετητές εκπαίδευσης μετατρέπουν τη δημιουργία της τεχνητής νοημοσύνης από μια γραμμική και περιορισμένη λειτουργία σε μια διαδικασία κλιμακώσιμη και παραλληλοποιημένη. Αποτελούν το κλειδί για τους γρήγορους κύκλους καινοτομίας και την πολύπλοκη κατασκευή μοντέλων που απαιτείται από την τεχνητή νοημοσύνη που υιοθετούν οι σύγχρονες επιχειρήσεις. Επίσης, ενώνουμε τη μεγάλη μας ομάδα εργασίας και τις τεχνικές μας δεξιότητες για να σχεδιάσουμε και να εφαρμόσουμε τέτοια υψηλής ταχύτητας, βελτιστοποιημένα και ασφαλή διανεμημένα συστήματα, τα οποία βοηθούν τους πελάτες μας να φέρουν μετασχηματιστικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά γρηγορότερα στην Aethlumis.