Pengembangan model AI berdasarkan jutaan parameter menghadapi keterbatasan sumber daya pada satu server yang menjadi batasan utamanya saat skala meningkat ke miliaran parameter. Bukan lagi kemewahan laboratorium mutakhir, server pelatihan terdistribusi adalah tulang punggung yang memungkinkan saat ini AI pengembangan bekerja secara skalabel dan efisien bagi setiap organisasi, baik perusahaan di sektor keuangan, manufaktur, maupun energi.
Menembus Tembok Memori dan Skala.
Ratusan gigabyte memori sekarang dibutuhkan bahkan oleh satu, model AI monolitik yang berkali-kali melebihi kinerja bahkan server GPU berdiri sendiri yang paling kuat. Hal ini ditangani melalui pelatihan terdistribusi menggunakan metode seperti paralelisme model, yang terdiri dari jaringan saraf yang dibagi menjadi aplikasi terpisah pada beberapa GPU dan server. Hal ini memungkinkan peneliti dan insinyur untuk membangun dan melatih model dalam ukuran dan kompleksitas yang belum pernah terdengar sebelumnya. Bagi pelanggan kami, itu akan sejauh mereka dapat membuat sumber daya AI mereka sendiri yang eksklusif dan kompetitif, seperti alat penilaian risiko yang kompleks di bidang keuangan atau sistem desain generatif di industri manufaktur, tanpa dibatasi oleh perangkat keras.
Meningkatkan waktu untuk solusi secara dramatis.
Waktu merupakan faktor penting dalam penciptaan AI. Pelatihan terdistribusi dibangun berdasarkan konsep paralelisme data di mana dataset besar didistribusikan ke sekelompok server. Setiap server bekerja pada bagian data secara bersamaan, kemudian menyinkronkan hasil pembelajaran pada interval waktu tertentu. Pemrosesan paralel ini mengurangi waktu pelatihan yang biasanya memakan waktu berminggu-minggu menjadi hanya beberapa hari bahkan jam. Kecepatan ini sangat penting bagi pengembangan iteratif, yang memungkinkan tim pengembang mengeksplorasi berbagai arsitektur, hyperparameter, dan dataset dengan cepat. Hasilnya adalah proses inovasi yang lebih cepat serta waktu yang biasanya diperlukan untuk menerapkan model yang andal ke produksi menjadi jauh lebih singkat, suatu aspek penting dalam memenuhi tuntutan pasar.
Mengoptimalkan penggunaan Infrastruktur dan Fleksibilitas.
Arsitektur terdistribusi yang dibangun di atas kluster server yang dapat diskalakan mengubah infrastruktur AI statis menjadi infrastruktur dinamis dan terpusat. Dengan dukungan untuk proyek tunggal, daya komputasi dapat dialokasikan secara elastis kepada beberapa tim dan proyek secara terpisah tanpa harus mengalokasikan mesin tertentu yang berdaya tinggi. Kluster-kluster ini, yang kerap menggunakan solusi HPE dan Huawei, dioptimalkan dengan keahlian integrasi sistem kami untuk menangani beban kerja fleksibel tersebut. Hasil akhir dari strategi ini adalah maksimalisasi volume investasi uang, tingkat pemanfaatan perangkat keras yang tinggi, serta peningkatan kapasitas secara bertahap melalui penambahan node-node baru ke dalam kluster, yang sangat selaras dengan alur proyek.
Meningkatkan Ketangguhan dan Realisme.
Kerangka pelatihan terdistribusi bersifat toleran terhadap kesalahan sehingga pekerjaan pelatihan tetap dapat berlangsung meskipun salah satu node mengalami masalah. Hal ini penting untuk menjalankan pelatihan dalam durasi panjang yang diperlukan dalam melatih model besar. Selain itu, model lingkungan terdistribusi yang dikembangkan sejak awal mencerminkan penerapan model dalam produksi untuk mendukung inferensi skala besar. Kompatibilitas ini mempermudah transisi dari penelitian ke penerapan, sehingga mengurangi kesulitan integrasi dan membuat model secara efektif sudah disesuaikan dengan lingkungan yang skalabel dan berbasis server, yang penting untuk menyediakan solusi yang efisien dan aman kepada pelanggan kami.
Akhirnya, server pelatihan terdistribusi merupakan pergeseran utama dalam paradigma perhitungan terdistribusi, beralih dari komputasi terisolasi menuju kecerdasan yang terkoordinasi dan dapat diskalakan. Merekalah yang mengubah data ambisius di bidang AI menjadi produk yang dapat dilatih dan diterapkan secara nyata. Kami memanfaatkan kemitraan teknis yang kuat serta mengintegrasikan kapabilitas untuk merancang dan menerapkan sistem terdistribusi yang dioptimalkan di Aethlumis, guna menyediakan dukungan teknis yang andal dan infrastruktur efektif yang dibutuhkan pelanggan kami agar menjadi yang terdepan dalam era AI berskala besar.