Tekoälyn kehityksen nopeus on muuttumassa yhdeksi keskeisistä erottavista tekijöistä nykyaikaisessa liiketoimintaympäristössä. Tilanteessa, jossa yritykset ovat tekemisissä rahoituksen, valmistuksen ja energian kanssa, syvällisten oppimismallien nopeutettu käyttöönotto on konkreettinen etu. Tässä hajautetut koulutuspalvelimet eivät enää ole edistyneen metodologian tavoite, vaan muuttuvat olennaiseksi liiketoiminnan vaatimukseksi, joka on keskeinen voima mallien siirtymisessä tutkimuksesta tuotantoon.
Rinnakkaistiedonkäsittely: Nopean käsittelyn salaisuus.
Tämän kiihtyvyyden yleinen periaate tunnetaan rinnakkaistamisena. Tiedot käsitellään peräkkäin yhdessä palvelimessa riippumatta sen kapasiteetista. Pullonkaula hajotetaan jakautuneilla koulutusrakenteilla, jotka on kehitetty linkitettyjen palvelimien ryhmän ympärille. Ne pystyvät myös skaalautumaan suuriin tietojoukkoihin jakamalla ne useiden GPU:ien kesken (tietojen rinnakkaistaminen) tai jopa saman mallin eri komponentteja erikoistuneiden solmujen kesken (mallin rinnakkaistaminen). Tuloksena oleva työnjakelu pystyy vähentämään viikkojen koulutusaikoja päiviksi tai joskus jopa viikkovielä tunneiksi, mikä nopeuttaa prototyyppejä ja toistoa, jotka ovat olennaisia markkinoiden nopeisiin muutoksiin pysymisessä mukana.
Resurssien käyttö nopeuttamaan nopeampia iteraatioita.
Nopeus ei enää tarkoita voimatehon näyttelyä, vaan tehokkuutta. Hajautetun järjestelmän avulla voidaan tehdä älykästä resurssien kohdentamista. Koulutusputken eri vaiheet voidaan sijoittaa parhaalle laitteistolle, ja eri kokeet voivat pyöriä samanaikaisesti samalla klusterilla. Tämä takaa kaikkien infrastruktuuriin tehtyjen investointien optimaalisen käytön, kun navigoinnissa hyödynnetään järjestelmäintegraatioosaamistamme HPE:n ja Dellin kanssa. Hajautetut palvelimet varmistavat, että koulutusprosessin lyhentyneen ajan lisäksi kaikki kehitysprosessit nopeutuvat tyhjän käytön poistamisen ja työnkulun automatisoinnin kautta.
Monimutkaiset ja skaalautuvat malliarkkitehtuurit.
Lisäksi on kiihtymistä mahdollisuudessa puuttua aiemmin hitaasti eteneviin ongelmiin. Itse asiassa laajat mallit: ei ainoastaan tarvita seuraavan sukupolven taloudellisten ennusteiden tekemiseen, teollisen mittakaavan digitaalisten kaksosten luomiseen tai suuren energiayhteen monitavoitteiseen optimointiin, vaan ne ovat myös kykenemättömiä toimimaan yhdellä koneella. Hajautettuja koulutuspalvelimia voidaan skaalata siten, että nämä mallit voidaan kouluttaa ja rakentaa. Ne eivät sijoita organisaation tekoälyinfrastruktuuria samalle alueelle tavalla, joka mahdollistaa mallin monimutkaisuuden kehitysvauhdin ylläpitämisen mallin kasvaessa mutkikkaammaksi sen sijaan, että se rajoittuisi laitteistosta johtuvaan kattoon.
Lopuksi, hajautetut koulutusservimet siirtävät tekoälyntuotannon operaatiosta, joka on lineaarinen ja rajoitettu, skaalautuvaan ja rinnakkaistettuun prosessiin. Ne ovat avain nopeisiin innovaatiokykliin ja monimutkaiseen mallirakenteeseen, jota modernien yritysten omaksuttava tekoäly vaatii. Yhdistämme myös laajan tiimityön ja tekniset taidot suunnitellessamme ja käyttääksemme sellaisia suorituskykyä optimoituja, turvallisia hajautettuja järjestelmiä, jotka auttavat asiakkaitamme tuomaan muuttuvia tekoälyratkaisuja markkinoille nopeammin Aethlumiksessa.