लाखों पैरामीटर पर आधारित AI मॉडल के विकास में एकल सर्वर की संसाधन सीमा उनकी मूल सीमा है क्योंकि वे अरबों पैरामीटर तक पैमाने पर बढ़ते हैं। अब अत्याधुनिक प्रयोगशालाओं का विलासिता नहीं, वितरित प्रशिक्षण सर्वर वह मुख्य आधार हैं जो वर्तमान एआई किसी भी संगठन में स्केलेबल और कुशल तरीके से काम करने के लिए सक्षम बनाते हैं, चाहे वह वित्तीय क्षेत्र, विनिर्माण या ऊर्जा का क्षेत्र हो।
मेमोरी और पैमाने की दीवार को तोड़ना।
अब एक ही मोनोलिथिक एआई मॉडल द्वारा सैकड़ों गीगाबाइट मेमोरी की आवश्यकता होती है, जो सबसे शक्तिशाली स्टैंड-एलोन जीपीयू सर्वर के प्रदर्शन से भी कई गुना अधिक है। इसे मॉडल समानांतरता जैसी विधियों के माध्यम से वितरित प्रशिक्षण द्वारा संबोधित किया गया है, जिसमें न्यूरल नेटवर्क को कई जीपीयू और सर्वर पर अलग-अलग अनुप्रयोगों में विभाजित किया जाता है। इससे शोधकर्ता और इंजीनियर पहले कभी नहीं देखे गए आकार और जटिलता में मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने में सक्षम होते हैं। हमारे ग्राहकों के लिए, यह इस सीमा तक होगा कि वे अपने स्वयं के स्वामित्व वाले और प्रतिस्पर्धी एआई संसाधन बना सकते हैं, जैसे कि वित्त में एक जटिल जोखिम-मूल्यांकन उपकरण या विनिर्माण उद्योग में एक जनरेटिव डिज़ाइन प्रणाली, बिना हार्डवेयर द्वारा सीमित हुए।
समाधान के समय में भारी वृद्धि।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता निर्माण के संदर्भ में समय एक आवश्यकता का तत्व है। वितरित प्रशिक्षण डेटा समानांतरता की अवधारणा पर आधारित है, जिसमें एक बड़ा डेटासेट एक सर्वर समूह में वितरित किया जाता है। प्रत्येक सर्वर डेटा के एक हिस्से पर एक साथ काम करता है और किसी नियमित समय पर सीख को सिंक्रनाइज़ करता है। इस समानांतर प्रसंस्करण के कारण प्रशिक्षण के हफ्तों को दिनों और यहां तक कि घंटों में कम किया जा रहा है। यह गति पुनरावृत्ति विकास के लिए महत्वपूर्ण है, जो विकास टीम को कम समय में विभिन्न वास्तुकला, हाइपरपैरामीटर और डेटासेट का पता लगाने में सक्षम बनाती है। परिणामस्वरूप नवाचार प्रक्रियाएं तेज होती हैं और उत्पादन में एक ध्वनि मॉडल तैनात करने के लिए आमतौर पर आवश्यक समय को काफी कम कर दिया जाता है, जो बाजार की मांगों को पूरा करने में एक महत्वपूर्ण पहलू है।
बुनियादी ढांचे के उपयोग और लचीलेपन का अनुकूलन।
एक वितरित वास्तुकला जो सर्वर के स्केलेबल क्लस्टर पर बनी होती है, एक निश्चित एआई बुनियादी ढांचे को एक गतिशील और संयुक्त बुनियादी ढांचे में स्थानांतरित कर देती है। एकल परियोजनाओं के लिए धन्यवाद, उच्च शक्ति वाली किसी भी एकल मशीन को आवंटित किए बिना, सामरिक रूप से कई टीमों और परियोजनाओं को सांख्यिकीय शक्ति लचीले ढंग से आवंटित की जा सकती है। इन क्लस्टरों को, जो अक्सर HPE और हुआवेई समाधानों का उपयोग करते हैं, हमारे सिस्टम एकीकरण विशेषज्ञता के साथ ऐसे लचीले कार्यभार के लिए अनुकूलित किया गया है। इस रणनीति का अंतिम परिणाम निवेशित धन के अधिकतम आयतन, उच्च हार्डवेयर उपयोग दरों और क्लस्टर में अधिक नोड्स जोड़कर क्षमता में क्रमिक वृद्धि के रूप में होता है, जो परियोजना पाइपलाइनों के साथ पूर्णतया मेल खाता है।
मजबूती और वास्तविकता में वृद्धि
वितरित प्रशिक्षण ढांचे त्रुटि सहनशील होते हैं, जिससे इस प्रशिक्षण कार्य को आगे बढ़ाया जा सकता है यदि नोड्स में से एक में कोई समस्या आती है। बड़े मॉडल पर प्रशिक्षण के लिए आवश्यक लंबी अवधि के प्रशिक्षण चलाने के लिए यह आवश्यक है। इसके अतिरिक्त, प्रारंभ में विकसित एक वितरित वातावरण मॉडल बड़े पैमाने पर अनुमान का समर्थन करने के लिए मॉडल के उत्पादन तैनाती को दर्शाता है। यह संगतता अनुसंधान से तैनाती तक के संक्रमण को आसान बनाती है, इस तरह से कम एकीकरण की परेशानी होती है और प्रभाव में मॉडल पहले से ही एक मापने योग्य, सर्वर-आधारित वातावरण के लिए अनुकूलित होता है, जो हमारे ग्राहकों को कुशल और सुरक्षित समाधान प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है।
अंततः, वितरित प्रशिक्षण सर्वर विचार के स्वरूप में एक महत्वपूर्ण बदलाव हैं, जो अलग-थलग संगणना के बजाय समन्वित, स्केलेबल बुद्धिमत्ता की ओर ले जाते हैं। यही एआई पर महत्वाकांक्षी डेटा को प्रशिक्षण योग्य और तैनात करने योग्य उत्पादों में बदलते हैं। हम एथल्यूमिस में अपने मजबूत तकनीकी साझेदारी का उपयोग करते हैं और इन अनुकूलित वितरित प्रणालियों को डिजाइन और लागू करने के लिए क्षमताओं को एकीकृत करते हैं, ताकि हमारे ग्राहकों को बड़े पैमाने पर एआई के युग में उत्कृष्ट होने के लिए शक्तिशाली तकनीकी सहायता और प्रभावी बुनियादी ढांचा प्रदान किया जा सके।