Miljoonien parametrien perusteella kehitettävien tekoälyn mallien resurssitarpeet ovat yhden palvelimen rajat, jotka ovat niiden perustavanlaatuinen rajoitus, kun ne skaalautuvat miljardeihin parametreihin. Eikä enää huippulaboratorioiden ylellisyys, jaettu koulutuspalvelimet ovat selkäranka, joka mahdollistaa nykyisen Tekoäly tämä on yksi niistä aloista, joissa on ollut paljon keskustelua.
Murtaudumme muisti- ja mittakaavan seinän läpi.
Yksittäinen, monoliittinen tekoälymalli vaatii nyt jo satoja gigatavuja muistia, mikä on moninkertainen suorituskyky verrattuna jopa tehokkaimpaan itsenäiseen GPU-palvelimeen. Tämä ongelma ratkaistaan jakamalla koulutus useille palvelimille ja GPU:ille esimerkiksi mallin rinnakkaistuksen avulla, jossa neuroverkko jaetaan erillisiin sovelluksiin useilla GPU:illa ja palvelimilla. Tämä mahdollistaa tutkijoiden ja insinöörien rakentaa ja kouluttaa aiemmin kuulemattoman suuria ja monimutkaisia malleja. Asiakkaillemme tämä tarkoittaa sitä, että he voivat luoda omia omaisuuteensa kuuluvia ja kilpailuetua tarjoavia tekoälyresursseja, kuten monimutkaisen riskinarviointityökalun rahoitusmaailmassa tai generaatiivisen suunnittelujärjestelmän valmistusteollisuudessa, ilman että laitteisto rajoittaa heitä.
Ajanratkaisun nopeuttaminen dramaattisesti.
Aika on välttämätön tekijä tekoälyluomisessa. Hajautettu koulutus perustuu tietosamanaikaisuuteen, jossa suuri tietojoukko jaetaan usean palvelimen kesken. Jokainen palvelin käsittelee osaa tiedoista samanaikaisesti ja synkronoi oppimistuloksensa säännöllisin väliajoin. Tämä rinnakkaistiedonkäsittely mahdollistaa viikkojen mittaisen koulutusaikan supistumisen päiviksi tai jopa tunneiksi. Tämä nopeus on kriittinen iteroitavan kehityksen kannalta, koska se mahdollistaa kehitystiimin tutkia monia arkkitehtuureja, hyperparametreja ja tietojoukkoja nopealla tahdilla. Lopputuloksena on nopeampi innovaatioprosessi, ja aika, joka normaalisti vaaditaan tuotantokelpoisen mallin käyttöönottoon, on huomattavasti lyhentynyt – tärkeä näkökohta markkinoiden vaatimusten täyttämisessä.
Infrastruktuurin käytön optimointi ja joustavuus.
Hajautettu arkkitehtuuri, joka perustuu skaalautuviin palvelinryhmiin, siirtää kiinteän tekoälyinfrastruktuurin dynaamiseksi ja yhteiskäyttöiseksi ratkaisuksi. Yksittäisten projektien hyväksi laskentatehoa voidaan joustavasti kohdentaa useille tiimeille ja projekteille eristyneesti ilman, että korkeatehoisia koneita tarvitsee varata yksittäisiksi kokonaisuuksiksi. Näitä klustereita, joissa käytetään usein HPE- ja Huawei-ratkaisuja, optimoimme järjestelmäintegroinnin asiantuntemuksellamme näitä joustavia työmääriä varten. Tämän strategian lopputuloksena ovat maksimoituneet sijoitetut pääomat, korkeat laitteistojen käyttöasteet sekä kapasiteetin asteittainen kasvu lisäämällä klusteriin lisää solmuja, mikä sopii täydellisesti projektityön aikatauluihin.
Parantunut robustius ja todellisuus
Hajautetut koulutuskehykset ovat vikasietoisia, joten koulutustyö voi edetä, vaikka yksi solmuista kohtaisi ongelman. Tämä on olennaisen tärkeää pitkäkestoisten koulutusajojen kannalta, joita tarvitaan suurten mallien kouluttamiseen. Lisäksi alusta kehitetty hajautettu ympäristömalli kuvastaa tuotantoympäristöön asennettavaa mallia, joka tukee laajamittaisia päättelytoimintoja. Tämä yhteensopivuus helpottaa tutkimuksesta tuotantoon siirtymistä, mikä vähentää integrointiongelmia, ja malli on käytännössä jo sovitettu skaalautuvaan palvelinpohjaiseen ympäristöön, mikä on tärkeää asiakkaillemme tehokkaiden ja turvallisten ratkaisujen tarjoamisen kannalta.
Lopulta hajautetut koulutuspalvelimet ovat avainmuutos hajautetun laskennan paradigmassa erillisten laskentatoimintojen sijaan kohti koordinoitua skaalautuvaa älykkyyttä. Juuri ne muuntavat kunnianhimoisen tekoälytiedon käyttökelpoisiksi, opetettaviksi ja otettaviksi tuotteiksi. Hyödynnämme vahvoja teknisiä kumppanuuksiamme ja integroimme osaamista suunnitellessamme ja toteuttaessamme näitä optimoituja hajautettuja järjestelmiä Aethlumisissa tarjotaksemme asiakkaillemme vaikutusvaltaista teknistä tukea ja tehokasta infrastruktuuria, jotta he voivat olla ensimmäisiä menestymään laajamittaisen tekoälyn aikakaudella.