A mesterséges intelligencia fejlődési üteme egyre inkább a modern vállalati környezet egyik kulcsfontosságú megkülönböztető tényezőjévé válik. Olyan vállalkozások esetében, amelyek pénzügyekkel, gyártással és energiával foglalkoznak, a mélytanulási modellek felgyorsított bevezetése valódi előnyt jelent. Ebben a környezetben az elosztott képzési szerverek már nem csupán egy haladóbb módszertant jelentenek, hanem elengedhetetlen üzleti követelménnyé válnak, amely központi mozgatórugója a modellek kutatásból termelésbe történő átültetésének.
Párhuzamos feldolgozás: a gyors feldolgozás titka.
Ez a gyorsítási elv párhuzamosításként ismert. Az adatok egyetlen szerveren belül sorosan kerülnek feldolgozásra, függetlenül annak kapacitásától. A szűk keresztmetszetet az összekapcsolt szervercsoportok köré épített elosztott képzési struktúrák törik fel. Ezek nagy adathalmazok feldolgozására is képesek úgy, hogy az adatokat számos GPU között osztják el (adatpárhuzamosítás), vagy akár ugyanazon modell különböző elemeit speciális csomópontok között osztják szét (modellpárhuzamosítás). Az így létrejövő munkamegosztás hetekig tartó tanulási folyamatot napokra, sőt néha órákra is rövidíthet, ezáltal felgyorsítva a prototípuskészítést és az ismételt fejlesztéseket, amelyek elengedhetetlenek a piaci változások lépéstartásához.
Erőforrás-felhasználás gyorsabb iterációk érdekében.
A sebesség nem a teljesítmény fitogtatásáról szól már, hanem az hatékonyságról. Elosztott rendszer segítségével intelligens erőforrás-elosztás valósítható meg. A betanítási folyamat különböző lépései a legmegfelelőbb hardverre helyezhetők, és különböző kísérletek párhuzamosan is futtathatók ugyanazon a fürtön. Ez garantálja az infrastruktúrába történt beruházások optimális kihasználását, miközben rendszermintegrációs szakértelmünk sima navigációt biztosít az HPE és Dell megoldások mellett. Az elosztott szerverek gondoskodnak arról, hogy a betanítási folyamat lerövidült idején túl minden fejlesztési folyamat felgyorsuljon az ocsmánnyá forrt erőforrások kiküszöbölésével és a munkafolyamat automatizálásával.
Összetett és méretezhető modellarchitektúrák.
Emellett gyorsulás tapasztalható abban, hogy képesek legyünk korábban már létező, elhúzódó problémák kezelésére. Valóban, a nagy méretű modellek nemcsak az új generációs pénzügyi előrejelzésekhez, ipari léptékű digitális ikrekhez vagy nagy energiarendszerek többcélú optimalizálásához szükségesek, hanem egyetlen gépen történő végrehajtásuk sem lehetséges. A tervezett tanítószerverek skálázhatók oly módon, hogy ezek a modellek betaníthatók és megépíthetők legyenek. Így az szervezet AI infrastruktúrája nincs központosítva, ami lehetővé teszi, hogy a modell bonyolultságának növekedésével együtt haladva is folytatódhasson a modellkomplexitás fejlesztésének üteme, ne pedig egy hardver által meghatározott plafon korlátozza azt.
Végül, a disztribuált képzési kiszolgálók az MI létrehozását olyan műveletté alakítják, amely lineáris és korlátozott helyett skálázható és párhuzamosított folyamat. Ezek jelentik a gyors innovációs ciklusok és az összetett modellépítés kulcsát, amelyet a modern vállalatok által alkalmazott MI megkövetel. Aethlumis-nál mi is csapatunk nagy együttműködésével és technikai szakértelmével tervezünk és telepítünk ilyen nagy sebességű, optimalizált, biztonságos elosztott rendszereket, amelyek segítik ügyfeleinket abban, hogy gyorsabban hozzák forgalomba átalakító AI-megoldásaikat.