Il ritmo di sviluppo dell'IA si sta trasformando in uno dei fattori chiave distintivi nel panorama aziendale contemporaneo. Nello scenario di imprese operanti nei settori della finanza, della produzione e dell'energia, l'implementazione accelerata di modelli di apprendimento profondo rappresenta un vantaggio concreto. In questo contesto, i server per il training distribuito non sono più una metodologia avanzata, ma diventano un requisito aziendale essenziale, che costituisce l'impulso centrale per il passaggio dalla ricerca alla produzione dei modelli.
Elaborazione parallela: Il segreto per elaborare velocemente.
Il principio generale di questa accelerazione è noto come parallelizzazione. I dati vengono elaborati in modo sequenziale in un singolo server, indipendentemente dalla sua capacità. Il collo di bottiglia viene superato dalle strutture di training distribuito sviluppate attorno a gruppi di server collegati. Queste sono inoltre in grado di gestire set di dati di grandi dimensioni distribuendoli tra un elevato numero di GPU (parallelismo dei dati) o addirittura suddividendo diversi componenti dello stesso modello su nodi specializzati (parallelismo del modello). La conseguente condivisione del carico di lavoro può ridurre il tempo di addestramento da settimane a giorni, o talvolta da ore a pochi minuti, accelerando così la prototipazione e le iterazioni necessarie per stare al passo con i rapidi cambiamenti del mercato.
Utilizzo delle risorse per aumentare iterazioni più rapide.
La velocità smette di essere una questione di potenza esibita, ma diventa efficienza. Un'allocazione intelligente delle risorse può essere realizzata grazie a un sistema distribuito. I diversi passaggi della pipeline di addestramento possono essere posizionati sull'hardware più adatto e diversi esperimenti possono essere eseguiti contemporaneamente sullo stesso cluster. Ciò garantisce l'utilizzo ottimale di tutti gli investimenti in infrastrutture, grazie alla gestione fluida assicurata dalla nostra esperienza nell'integrazione di sistemi con HPE e Dell. I server distribuiti garantiranno non solo una riduzione del tempo del processo di addestramento, ma accelereranno anche tutti i processi di sviluppo eliminando le risorse inattive e automatizzando il flusso di lavoro.
Architetture di modelli complesse e scalabili.
Inoltre, si registra un'accelerazione nella capacità di affrontare tempestivamente le problematiche precedenti. In effetti, i modelli su larga scala non sono solo necessari per effettuare previsioni finanziarie di nuova generazione, creare gemelli digitali su scala industriale o ottimizzare multi-obiettivo un ampio sistema energetico, ma sono anche troppo complessi per essere eseguiti su un singolo dispositivo. I server di training distribuiti possono essere scalati in modo da consentire l'addestramento e la costruzione di questi modelli. In questo modo, l'infrastruttura AI di un'organizzazione non è più collocata in un'unica sede fisica, permettendo così di mantenere il ritmo di sviluppo della complessità del modello man mano che questa cresce, anziché essere limitata da un tetto imposto dall'hardware.
Infine, i server di training distribuiti spostano la creazione dell'IA da un'operazione lineare e limitata a un processo scalabile e parallelizzato. Sono la chiave per cicli rapidi di innovazione e per la costruzione di modelli complessi richiesti dall'IA adottata dalle moderne imprese. Uniamo inoltre il nostro ampio lavoro di squadra e competenze tecniche per progettare e implementare sistemi distribuiti sicuri, ottimizzati per alte prestazioni, che aiutano i nostri clienti a portare sul mercato soluzioni trasformative basate sull'IA più rapidamente presso Aethlumis.