Le développement de modèles d'IA basés sur des millions de paramètres est limité par les contraintes en ressources d'un serveur unique, ce qui constitue leur limite fondamentale lorsqu'ils passent à des milliards de paramètres. Plus seulement un luxe des laboratoires de pointe, les serveurs d'apprentissage distribué sont le pilier qui permet actuellement IA au développement de fonctionner de manière évolutible et efficace pour toute organisation, qu'elle soit dans le secteur financier, la fabrication ou l'énergie.
Frapper le mur de la mémoire et de l'échelle.
Des centaines de gigaoctets de mémoire sont désormais nécessaires, même pour un seul modèle d'IA monolithique, dépassant de plusieurs fois les performances du serveur GPU autonome le plus puissant. Ce défi est résolu grâce à l'entraînement distribué par des méthodes telles que le parallélisme de modèle, qui consiste à diviser le réseau neuronal en applications distinctes sur plusieurs GPU et serveurs. Cela permet aux chercheurs et ingénieurs de construire et d'entraîner des modèles d'une taille et d'une complexité inédites jusqu'alors. Pour nos clients, cela signifie qu'ils peuvent créer leurs propres ressources d'IA propriétaires et compétitives, comme un outil complexe d'évaluation des risques dans le secteur financier ou un système de conception générative dans l'industrie manufacturière, sans être limités par le matériel.
Augmenter considérablement le temps de mise en œuvre.
Le temps est un facteur de nécessité en matière de création d'IA. L'entraînement distribué repose sur le concept du parallélisme des données, selon lequel un grand ensemble de données est réparti entre plusieurs serveurs. Chaque serveur traite une partie des données simultanément, en synchronisant les apprentissages à intervalles réguliers. Ce traitement parallèle permet de réduire des semaines d'entraînement à quelques jours, voire heures. Cette rapidité est essentielle pour le développement itératif, car elle permet à l'équipe de développement d'explorer rapidement une multitude d'architectures, d'hyperparamètres et de jeux de données. Le résultat est un processus d'innovation accéléré, et le temps normalement nécessaire pour déployer un modèle performant en production est considérablement réduit, un aspect crucial pour répondre aux exigences du marché.
Optimisation de l'utilisation de l'infrastructure et flexibilité.
Une architecture distribuée, créée sur des grappes évolutives de serveurs, transforme une infrastructure d'IA fixe en une infrastructure dynamique et mutualisée. Contrairement aux projets individuels, la puissance de calcul peut être attribuée de manière élastique à plusieurs équipes et projets de façon isolée, sans avoir à allouer de machines individuelles à haute performance. Ces grappes, qui utilisent fréquemment les solutions HPE et Huawei, sont optimisées grâce à notre expertise en intégration système pour s'adapter à ces charges de travail flexibles. Le résultat final de cette stratégie se traduit par une maximisation du rendement des investissements, des taux d'utilisation matérielle élevés et une augmentation progressive de la capacité par l'ajout de nouveaux nœuds au cluster, ce qui correspond parfaitement aux flux de projets.
Accroître la robustesse et la réalité
Les frameworks d'entraînement distribué sont tolérants aux pannes, ce qui permet à la tâche d'entraînement de se poursuivre même si l'un des nœuds rencontre un problème. Cela est essentiel pour les exécutions d'entraînement de longue durée nécessaires à l'entraînement de grands modèles. En outre, un modèle conçu dès le départ dans un environnement distribué reflète le déploiement en production du modèle, afin de prendre en charge une inférence à grande échelle. Cette compatibilité facilite la transition de la recherche au déploiement, réduisant ainsi les difficultés d'intégration et faisant en sorte que le modèle soit déjà adapté à un environnement évolutif basé sur des serveurs, ce qui est important pour offrir à nos clients des solutions efficaces et sécurisées.
Enfin, les serveurs d'entraînement distribués représentent le changement clé dans le paradigme du calcul distribué, passant d'un calcul isolé à une intelligence coordonnée et évolutif. Ce sont eux qui transforment les données ambitieuses sur l'IA en produits viables, entraînables et déployables. Nous exploitons nos solides partenariats techniques et intégrons des capacités pour concevoir et mettre en œuvre ces systèmes distribués optimisés chez Aethlumis, afin d'offrir le soutien technique puissant et l'infrastructure efficace dont nos clients ont besoin pour être les premiers à exceller à l'ère de l'IA à grande échelle.