Le rythme de développement de l'intelligence artificielle devient l'un des facteurs clés de différenciation dans le paysage commercial actuel. Dans le cas d'entreprises actives dans les secteurs de la finance, de la fabrication et de l'énergie, la mise en œuvre accélérée de modèles d'apprentissage profond constitue un avantage concret. Les serveurs d'entraînement distribués ne sont plus simplement une méthode avancée, mais deviennent une exigence commerciale essentielle, qui constitue l'élément moteur central du passage des modèles de la recherche à la production.
Traitement parallèle : le secret d'un traitement rapide.
Le principe général de cette accélération est appelé parallélisation. Les données sont traitées séquentiellement sur un serveur, quel que soit sa capacité. Le goulot d'étranglement est éliminé grâce à des structures d'entraînement distribué mises en place autour de groupes de serveurs connectés. Elles peuvent également s'adapter à de grands ensembles de données en les répartissant entre un grand nombre de GPU (parallélisme de données) ou même en divisant différents composants d'un même modèle entre des nœuds spécialisés (parallélisme de modèle). Ce partage du travail permet de réduire des semaines d'entraînement à quelques jours, voire parfois des heures, transformant ainsi des semaines de traitement en heures, et accélérant ainsi les phases de prototypage et d'itération nécessaires pour suivre l'évolution rapide du marché.
Utilisation des ressources pour augmenter la rapidité des itérations.
La vitesse cesse d'être une question de démonstration de puissance, mais d'efficacité. Une allocation intelligente des ressources peut être réalisée à l'aide d'un système distribué. Les différentes étapes du pipeline d'entraînement peuvent être placées sur le matériel le plus adapté, et différentes expériences peuvent s'exécuter simultanément sur le même cluster. Cela garantit une utilisation optimale de tous les investissements liés aux infrastructures, grâce à la maîtrise de l'intégration système avec HPE et Dell. Les serveurs distribués veilleront à ce que, outre la réduction du temps de formation, tous les processus de développement soient accélérés par l'élimination des ressources inactives et l'automatisation du flux de travail.
Architectures de modèles complexes et évolutives.
En outre, on observe une accélération en ce qui concerne la capacité à résoudre les problèmes antérieurs de stagnation. En effet, les grands modèles ne sont pas seulement nécessaires pour effectuer des prévisions financières de nouvelle génération, créer des jumeaux numériques à l'échelle industrielle ou réaliser l'optimisation multi-objectif d'un grand système énergétique, mais ils sont également incapables d'être exécutés sur une seule machine. Les serveurs d'entraînement distribués peuvent être mis à l'échelle de manière à permettre l'entraînement et la construction de ces modèles. Ils évitent ainsi de regrouper géographiquement l'infrastructure d'intelligence artificielle d'une organisation, ce qui permet de maintenir le rythme de développement de la complexité des modèles à mesure que celle-ci augmente, plutôt que d'être limité par un plafond imposé par le matériel.
Enfin, les serveurs d'entraînement distribués transforment la création de l'IA en un processus linéaire et contraint vers un processus évolutif et parallélisé. Ils constituent la clé des cycles rapides d'innovation et de la construction de modèles complexes nécessaires à l'IA adoptée par les entreprises modernes. Nous mettons également en commun notre grande équipe et nos compétences techniques pour concevoir et déployer de tels systèmes distribués sécurisés et optimisés à haute vitesse, qui aident nos clients à commercialiser plus rapidement des solutions d'IA transformatrices chez Aethlumis.