Lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale basati su milioni di parametri è limitato dal vincolo delle risorse di un singolo server, un limite fondamentale quando si passa a miliardi di parametri. Non più un lusso riservato ai laboratori all'avanguardia, i server per il training distribuito sono la spina dorsale che consente attualmente IA lo sviluppo di lavorare in modo scalabile ed efficiente a qualsiasi organizzazione, sia essa un'azienda del settore finanziario, manifatturiero o energetico.
Superare il muro della memoria e della scala.
Ora sono necessarie centinaia di gigabyte di memoria anche per un singolo modello AI monolitico, una capacità che supera di gran lunga le prestazioni del server GPU stand-alone più potente. Questo problema viene affrontato tramite l'addestramento distribuito mediante metodi come il parallelismo del modello, che prevede la suddivisione della rete neurale in applicazioni separate su più GPU e server. Ciò consente a ricercatori e ingegneri di costruire e addestrare modelli di dimensioni e complessità prima impensabili. Per i nostri clienti, ciò significa poter creare risorse AI proprietarie e competitive, come uno strumento complesso di valutazione del rischio nel settore finanziario o un sistema generativo per la progettazione nell'industria manifatturiera, senza essere limitati dall'hardware.
Aumento drastico del tempo di soluzione.
Il tempo è un fattore di necessità quando si tratta di creazione di intelligenza artificiale. L'addestramento distribuito si basa sul concetto di parallelismo dei dati, in cui un grande dataset viene distribuito su un gruppo di server. Ogni server elabora una parte dei dati in modo concorrente, sincronizzando poi gli apprendimenti a intervalli regolari. Questo trattamento parallelo consente di ridurre da settimane a giorni, o persino ore, i tempi di addestramento. Questa velocità è fondamentale per lo sviluppo iterativo, poiché permette al team di sviluppo di esplorare molteplici architetture, iperparametri e dataset con rapidità. Il risultato è un processo di innovazione più rapido e una notevole riduzione del tempo normalmente necessario per implementare un modello solido in produzione, aspetto cruciale per soddisfare le richieste del mercato.
Ottimizzazione dell'utilizzo delle infrastrutture e flessibilità.
Un'architettura distribuita, creata su cluster scalabili di server, trasforma un'infrastruttura AI fissa in una dinamica e condivisa. A differenza dei singoli progetti, la potenza computazionale può essere assegnata in modo elastico a più team e progetti in isolamento, senza dover allocare singole macchine ad elevate prestazioni. Questi cluster, che utilizzano frequentemente soluzioni HPE e Huawei, sono ottimizzati grazie alla nostra esperienza nell'integrazione di sistemi per carichi di lavoro così flessibili. Il risultato finale di questa strategia è un massimizzazione del valore del capitale investito, alti tassi di utilizzo dell'hardware e un incremento graduale della capacità mediante l'aggiunta di ulteriori nodi al cluster, in perfetta corrispondenza con i flussi dei progetti.
Aumento della robustezza e realismo.
I framework di training distribuito sono tolleranti ai guasti, quindi il processo di addestramento può proseguire anche se uno dei nodi incontra un problema. Questo è fondamentale per le sessioni di addestramento di lunga durata necessarie per modelli di grandi dimensioni. Inoltre, un modello sviluppato fin dall'inizio in un ambiente distribuito rispecchia la distribuzione in produzione del modello, supportando inferenze su larga scala. Questa compatibilità semplifica la transizione dalla ricerca alla messa in produzione, riducendo le difficoltà di integrazione e assicurando che il modello sia già predisposto per un ambiente scalabile basato su server, elemento cruciale per fornire ai nostri clienti soluzioni efficienti e sicure.
Infine, i server per il training distribuito rappresentano il cambiamento chiave nel paradigma del calcolo distribuito, passando da un'elaborazione isolata a un'intelligenza scalabile e coordinata. È proprio grazie a essi che dati ambiziosi sull'intelligenza artificiale si trasformano in prodotti addestrabili e implementabili. Sfruttiamo le nostre solide partnership tecnologiche e integriamo competenze per progettare e implementare presso Aethlumis questi sistemi distribuiti ottimizzati, offrendo il robusto supporto tecnico e l'infrastruttura efficace di cui i nostri clienti hanno bisogno per essere i primi a distinguersi nell'era dell'intelligenza artificiale su larga scala.