Az olyan AI modellek fejlesztése, amelyek millió paraméteren alapulnak, egyetlen szerver erőforrás-korlátjába ütközik, ami alapvető korlátot jelent, amint milliárdos nagyságrendű paraméterekre skáláznak. Már nem csupán korszerű laboratóriumok luxusa, az elosztott tanulószerverek az alapkövek, amelyek lehetővé teszik a jelenlegi AI fejlesztés hatékony és skálázható módon történő végzését bármely szervezet számára, legyen az pénzügyi szektorban, gyártásban vagy az energiaszektorban működő vállalat.
Áttörés a memória- és méretkorlátban.
Mai napig egyetlen, monolitikus AI-modell is több száz gigabájt memóriát igényel, ami sokszorosan meghaladja még a legerősebb önálló GPU-szerver teljesítményét is. Ezt a problémát elosztott tanítási módszerekkel, például modellpárhuzamossággal küszöbölik ki, amely során a neurális hálózatot több GPU-n és kiszolgálón futó különálló alkalmazásokra bontják. Ez lehetővé teszi a kutatók és mérnökök számára, hogy korábban elképzelhetetlen méretű és összetettségű modelleket hozzanak létre és tanítsanak. Ügyfeleink számára ez azt jelenti, hogy saját tulajdonú, versenyelőnyt biztosító AI-erőforrásokat hozhatnak létre, például összetett kockázatbecslési eszközt a pénzügyi szektorban vagy generatív tervezési rendszert a gyártóiparban anélkül, hogy a hardver korlátozná őket.
A megoldási idő drasztikus csökkentése.
Az idő szükségszerű tényező az MI létrehozásánál. Az elosztott tanulás az adatpárhuzamosság koncepcióján alapul, amely során egy nagy adatkészletet osztanak el több szerver között. Mindegyik szerver egyszerre dolgozik az adatok egy részén, és rendszeres időközönként szinkronizálja a tanulási eredményeket. Ez a párhuzamos feldolgozás lehetővé teszi, hogy hetekig tartó tanítási folyamatok napokra vagy akár órákra rövidüljenek. Ez a sebesség kritikus fontosságú az iteratív fejlesztéshez, mivel lehetővé teszi a fejlesztőcsapat számára, hogy alacsonyabb időráfordítással többféle architektúrát, hiperparamétert és adathalmazt is kipróbálhasson. Ennek eredményeképpen felgyorsulnak az innovációs folyamatok, és jelentősen csökken az idő, amely általában szükséges volt ahhoz, hogy egy megbízható modellt éles környezetbe lehessen telepíteni – ez pedig fontos szempont a piaci igények kielégítésében.
Infrastruktúra kihasználtságának optimalizálása és rugalmasság.
Egy elosztott architektúra, amely méretezhető szervercsoportokon alapul, egy rögzített AI infrastruktúrát dinamikus és közös erőforrású rendszerré alakít át. Külön projektjeikhez képest a számítási teljesítmény rugalmasan osztható el több csapat és projekt között úgy, hogy nem kell kijelölni semmilyen nagy teljesítményű gépet kizárólagos használatra. Ezeket a csoportokat, amelyek gyakran HPE és Huawei megoldásokat használnak, rendszerintegrációs szakértelmünkkel optimalizáljuk az ilyen rugalmas terhelésekhez. Ennek az irányvonalnak az eredménye a befektetett pénz maximális kihasználása, magas hardverkihasználtság és fokozatos kapacitásbővítés további csomópontok hozzáadásával a fürthöz, ami tökéletesen illeszkedik a projektfolyamatokhoz.
Növekvő robosztusság és valósághűség.
Az elosztott képzési keretrendszerek hibatűrők, így a tanítási feladat továbbra is folytatható, ha valamelyik csomópont problémába ütközik. Ez különösen fontos a nagy modellek betanításához szükséges hosszú idejű futtatások esetén. Ezenkívül egy eleve elosztott környezetben kifejlesztett modell tükrözi a modell gyártási környezetbe történő üzembe helyezését, amely támogatja a nagy léptékű következtetést. Ez az összeegyeztethetőség egyszerűbbé teszi a kutatásból az üzembe helyezésbe való átállást, így kevesebb integrációs nehézség adódik, és a modell hatékonyan már egy skálázható, szerveralapú környezethez van igazítva, ami fontos az ügyfeleink számára hatékony és biztonságos megoldások nyújtása szempontjából.
Végezetül az elosztott képzési kiszolgálók jelentik a paradigmaváltást az elszigetelt számításoktól az elosztott számítások felé, a koordináltan skálázható intelligencia irányába. Ők alakítják át az ambiciózus AI-adatokat életképes, tanítható és üzembe helyezhető termékekké. Erős technikai partnereként és képességeink integrálásával tervezzük meg és valósítjuk meg ezeket az optimalizált elosztott rendszereket az Aethlumis-nál, hogy ügyfeleink számára a nagy léptékű MI korában elsőként kiemelkedhessenek, meghatározó technikai támogatást és hatékony infrastruktúrát nyújtsunk.