توسعه مدلهای هوش مصنوعی بر اساس میلیونها پارامتر با محدودیت منابع یک سرور تکی مواجه است که هنگام گسترش به میلیاردها پارامتر، محدودیت اساسی آنها محسوب میشود. سرورهای آموزش توزیعشده دیگر تجمل آزمایشگاههای پیشرفته نیستند، بلکه ستون فقراتی هستند که امکان جاری بودن هوش مصنوعی توسعه را به شیوهای مقیاسپذیر و کارآمد برای هر سازمانی فراهم میکنند، چه یک شرکت در بخش مالی، تولیدی یا انرژی.
عبور از دیوار حافظه و مقیاس
اکنون حتی یک مدل هوش مصنوعی منولیتیک نیز به صدها گیگابایت حافظه نیاز دارد که بسیار فراتر از عملکرد قدرتمندترین سرورهای GPU مستقل است. این مشکل از طریق آموزش توزیعشده با روشهایی مانند موازیسازی مدل برطرف میشود، که در آن شبکه عصبی به بخشهای جداگانهای تقسیم شده و روی چندین GPU و سرور اجرا میشود. این امر به محققان و مهندسان اجازه میدهد تا مدلهایی با اندازه و پیچیدگی بیسابقهای بسازند و آموزش دهند. برای مشتریان ما، این به معنای آن است که میتوانند بدون محدودیت سختافزاری، منابع هوش مصنوعی اختصاصی و رقابتی خود را ایجاد کنند، مانند یک ابزار پیچیده ارزیابی ریسک در حوزه مالی یا یک سیستم طراحی تولیدی در صنعت تولید.
افزایش چشمگیر زمان تا رسیدن به راهحل.
زمان عاملی ضروری در خلق هوش مصنوعی محسوب میشود. آموزش توزیعشده بر اساس مفهوم موازیسازی داده بنا شده است، بهگونهای که یک مجموعه داده بزرگ بین گروهی از سرورها توزیع میشود. هر سرور بهصورت همزمان روی بخشی از دادهها کار میکند و یادگیریها را در فواصل زمانی منظمی هماهنگ میسازد. این پردازش موازی باعث میشود زمان آموزش که قبلاً هفتهها طول میکشید، به روزها و حتی ساعتها کاهش یابد. این سرعت برای توسعه تکراری حیاتی است و به تیم توسعه اجازه میدهد تا به سرعت متعددین معماریها، پارامترهای هیپر، و مجموعه دادهها را بررسی کنند. نتیجه این امر، فرآیندهای نوآوری سریعتر و کاهش چشمگیر زمانی است که معمولاً برای بهرهبرداری از یک مدل قابل اعتماد لازم بوده است؛ موضوعی مهم در پاسخگویی به نیازهای بازار.
بهینهسازی استفاده از زیرساخت و انعطافپذیری.
معماری توزیعشدهای که بر روی خوشههای مقیاسپذیر سرورها ایجاد میشود، زیرساخت ثابت هوش مصنوعی را به یک زیرساخت پویا و مشترک تبدیل میکند. با توجه به اینکه قدرت محاسباتی میتواند بهصورت کششی و جداگانه به تیمها و پروژههای متعددی اختصاص یابد، دیگر نیازی به تخصیص ماشینهای تکی با قدرت بالا نیست. این خوشهها که اغلب از راهکارهای HPE و Huawei استفاده میکنند، با بهرهگیری از تخصص ما در یکپارچهسازی سیستمها برای بارهای کاری انعطافپذیر بهینهسازی شدهاند. نتیجه نهایی این استراتژی، حداکثر کردن حجم سرمایهگذاری شده، نرخ بالای استفاده از سختافزار و افزایش تدریجی ظرفیت از طریق افزودن گرههای بیشتر به خوشه است که بهطور کامل با خطوط لوله پروژهها هماهنگ است.
افزایش استحکام و واقعگرایی.
چارچوبهای آموزش توزیعشده دارای تحمل خطا هستند و بنابراین در صورت بروز مشکل در یکی از گرهها، اجرای کار آموزش همچنان میتواند ادامه یابد. این قابلیت برای اجرای طولانیمدت فرآیند آموزش که برای مدلهای بزرگ نیاز است، ضروری میباشد. علاوه بر این، مدل توسعهیافته در محیط توزیعشده از ابتدا، بازتابی از استقرار تولیدی مدل برای پشتیبانی از استنتاج در مقیاس بزرگ است. این سازگاری انتقال از تحقیق به استقرار را آسانتر میکند، بهطوری که نیاز به یکپارچهسازی کمتری وجود دارد و مدل در عمل از ابتدا برای محیطی مقیاسپذیر و مبتنی بر سرور تنظیم شده است که این امر برای ارائه راهحلهای کارآمد و امن به مشتریان ما اهمیت بالایی دارد.
سرانجام، سرورهای آموزش توزیعشده تحول کلیدی در الگوی محاسبات توزیعشده به جای محاسبات منزوی و به سمت هوش قابل مقیاسبندی هماهنگ هستند. همین سرورها هستند که دادههای بلندپروازانه در مورد هوش مصنوعی را به محصولات عملی، قابل آموزش و استقرار تبدیل میکنند. ما در ائتلمیس با بهرهگیری از شراکتهای فنی قوی خود، قابلیتها را یکپارچه میکنیم تا این سیستمهای بهینهشده توزیعشده را طراحی و پیادهسازی کنیم و پشتیبانی فنی قدرتمند و زیرساختهای مؤثری را ارائه دهیم که مشتریان ما برای نخستبودن و ممتاز شدن در عصر هوش مصنوعی مقیاسبزرگ به آن نیاز دارند.