कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास की दर समकालीन व्यवसाय परिदृश्य में प्रमुख भेदभावकारी कारकों में से एक बन गई है। वित्त, विनिर्माण और ऊर्जा से संबंधित उद्यमों के किसी भी परिदृश्य में, डीप लर्निंग मॉडल के त्वरित कार्यान्वयन एक वास्तविक लाभ है। यहाँ वितरित प्रशिक्षण सर्वर अब केवल एक उन्नत विधि नहीं रह गए हैं, बल्कि एक आवश्यक व्यावसायिक आवश्यकता बन गए हैं, जो मॉडलों के शोध से उत्पादन में परिवर्तन के केंद्रीय प्रेरक तत्व के रूप में कार्य करते हैं।
समानांतर प्रसंस्करण: तेज़ प्रसंस्करण का रहस्य।
इस त्वरण का सामान्य सिद्धांत समानांतरीकरण के रूप में जाना जाता है। एक सर्वर में उसकी क्षमता की परवाह किए बिना डेटा को अनुक्रमिक रूप से संसाधित किया जाता है। जोड़े गए सर्वरों के समूह के चारों ओर विकसित वितरित प्रशिक्षण संरचनाओं द्वारा बोतलनेक को तोड़ दिया जाता है। वे बड़े डेटासेट तक स्केल करने में भी सक्षम हैं, जिन्हें कई जीपीयू (डेटा समानांतरता) के बीच वितरित किया जाता है या यहां तक कि विशेष उद्देश्य वाले नोड्स पर एक ही मॉडल के विभिन्न घटकों के बीच भी (मॉडल समानांतरता)। परिणामी कार्य साझाकरण प्रशिक्षण के हफ्तों को दिनों में या कभी-कभी घंटों में कम करने में सक्षम है, जिससे बाजार में तेजी से हो रहे परिवर्तनों के साथ बने रहने के लिए आवश्यक प्रोटोटाइपिंग और पुनरावृत्ति में तेजी आती है।
त्वरित पुनरावृत्ति के लिए संसाधन उपयोग।
गति का अब शक्ति के घमंड पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय दक्षता पर जोर दिया जाता है। एक वितरित प्रणाली की सहायता से संसाधनों का बुद्धिमतापूर्ण आवंटन किया जा सकता है। प्रशिक्षण पाइपलाइन के विभिन्न चरणों को सर्वोत्तम हार्डवेयर पर रखा जा सकता है, और एक ही क्लस्टर पर विभिन्न प्रयोग एक साथ चल सकते हैं। यह बुनियादी ढांचे के आसपास सभी निवेशों के इष्टतम उपयोग को सुनिश्चित करता है, जिसे HPE और Dell के साथ हमारी प्रणाली एकीकरण विशेषज्ञता द्वारा सुचारु नेविगेशन द्वारा संचालित किया जाता है। वितरित सर्वर यह सुनिश्चित करेंगे कि प्रशिक्षण प्रक्रिया के समय को कम करने के अलावा, निष्क्रिय संसाधनों को समाप्त करने और कार्यप्रवाह को स्वचालित करने के माध्यम से सभी विकास प्रक्रियाओं को त्वरित किया जाए।
जटिल और स्केलेबल मॉडल आर्किटेक्चर।
साथ ही, पहले की तुलना में धीमी गति वाली समस्याओं से निपटने की क्षमता के मामले में त्वरण है। वास्तव में बड़े पैमाने के मॉडल: केवल अगली पीढ़ी के वित्तीय भविष्यवाणी या औद्योगिक पैमाने के डिजिटल ट्विन या बड़ी ऊर्जा प्रणाली के बहु-उद्देशीय अनुकूलन के लिए ही आवश्यक नहीं हैं, बल्कि एक ही मशीन पर निष्पादित नहीं किए जा सकते। वितरित प्रशिक्षण सर्वर को इस तरह से मापा जा सकता है कि इन मॉडलों को प्रशिक्षित और निर्मित किया जा सके। इस तरह से वे संगठन के एआई बुनियादी ढांचे को एक साथ नहीं रखते, जिससे मॉडल की जटिलता में वृद्धि के साथ मॉडल जटिलता के विकास की गति को बनाए रखा जा सके, बजाय इसके कि हार्डवेयर-लगाई गई सीमा द्वारा बाध्य हो।
अंत में, वितरित प्रशिक्षण सर्वर AI के निर्माण को एक रैखिक और सीमित प्रक्रिया से लेकर एक स्केल-योग्य और समानांतर प्रक्रिया में बदल देते हैं। आधुनिक उद्यमों द्वारा अपनाए गए AI के लिए आवश्यक नवाचार के त्वरित चक्रों और जटिल मॉडल निर्माण की यही कुंजी है। हम Aethlumis में ऐसी उच्च गति वाली, अनुकूलित, सुरक्षित वितरित प्रणालियों को डिज़ाइन और तैनात करने के लिए अपनी बड़ी टीम के साथ मिलकर तकनीकी कौशल का उपयोग करते हैं, जो हमारे ग्राहकों को बाजार में त्वरित रूप से परिवर्तनकारी AI समाधान लाने में सहायता प्रदान करती हैं।