הפיתוח של מודלי AI המבוססים על מיליוני פרמטרים נתקל במגבלה של משאבי שרת יחיד, שהיא הגבלה בסיסית כאשר הם מתרחבים למיליארדי פרמטרים. שרתים לאימון מפוצלים כבר אינם עוד עניין של תוספת יוקרה למעבדות מתקדמות, אלא העמוד השדרה שמאפשר לפעילות הנוכחית בינה מלאכותית להתפתח באופן ניתן להרחבה ויעיל לכל ארגון, בין אם מדובר בחברה בقطاع הפיננסי, הייצור או האנרגיה.
לשבור את קיר הזיכרון והקנה מידה.
כעת נדרשים מאות ג'יגהבייט של זיכרון אפילו לדגם בינה מלאכותית אחד, מונוליתי, שגדול בהרבה מיכולתה של שרת GPU עצמאי חזק ביותר. בעיה זו נפתרת באמצעות אימון מבוזר בשיטות כגון חלוקה מקבילה של המודל, שבה רשת עצבית מתחלקת ליישומים נפרדים על גבי מספר כרטיסי GPU ושרתים. זה מאפשר לחוקרים והנדסאים לבנות ולאמן מודלים בגודל ובמורכבות שלא נשמעו עד כה. עבור הלקוחות שלנו, זה יאפשר ליצור משאבי בינה מלאכותית ייחודיים ותחרותיים משל עצמם, כגון כלי להערכת סיכון מורכב בתחום הפיננסים או מערכת לעיצוב יצרני בתעשיית הייצור, מבלי להיות מוגבלים בחומרה.
הגברת דרמטית של זמן הפתרון.
זמן הוא גורם של הכרח כשמדובר ביצירת בינה מלאכותית. אימון מבוזר מבוסס על עקרון של מקביליות נתונים, שבו קבוצת נתונים גדולה מופצת בין קבוצה של שרתים. כל שרת עובד על חלק מהנתונים במקביל, תוך סנכרון הלמידה במרווחי זמן קבועים. עיבוד מקבילי זה מקצר תהליכי אימון שארכו שבועות לימים ואפילו שעות. המהירות הזו קריטית לפיתוח איטרטיבי, ומאפשרת לצוות הפיתוח לחקור מגוון רחב של ארכיטקטורות, פרמטרים על וקבוצות נתונים במהירות גבוהה. התוצאה היא תהליכי חדשנות מהירים יותר, והזמן שנדרש בדרך כלל כדי להטמיע מודל יציב לייצור מינימלי בהרבה, מה שחשוב במיוחד לשם מענה על דרישות השוק.
אופטימיזציה של השימוש בתשתיות וגמישות.
ארכיטקטורה מבוזרת שנבנית על גבי אשכולות של שרתים ניתנים להרחבה מעבירה תשתית AI קבועה לתשתית דינמית ומאוחדת. במקום להקצות פרויקטים בודדים, ניתן להקצות עוצמת מחשוב באופן אלסטי למספר קבוצות ופרויקטים בנפרד, מבלי להקצות מכונות מסוימות בעלות עוצמה גבוהה. אשכולות אלו, אשר לעתים קרובות משתמשים בפתרונות של HPE ו-Huawei, מותאמים על ידי מומחיות האינטגרציה של המערכת שלנו למשימות גמישות מסוג זה. התוצאה הסופית של האסטרטגיה הזו היא מקסימום בהשקעה הכספית, שיעורי ניצול גבוהים של החומרה, והגדלה הדרגתית של הקיבולת על ידי הוספת צמתים נוספים לאשכול, מה שמתאים בצורה מושלמת למסלולי הפרויקט.
הגברת עמידות וממשיות
מסגרות האימון המפוצלים סובלנות לשגיאות, ולכן המשימה של האימון יכולה להמשיך גם במקרה שאחד מהצמתים נתקל בבעיה. זה חשוב להרצות אימון ארוכות-טווח בהן יש לאמן מודלים גדולים. יתר על כן, מודל של סביבה מפוצלת שפותח מראש משקף את תהליך השילוב של המודל לייצור כדי לתמוך בתשאול בקנה מידה גדול. התאימות הזו מקלת על המעבר מהמחקר לשילוב, כך שיש פחות בעיות אינטגרציה והמודל הוא כבר מותאם לסביבה ניתנת להרחבה, מבוססת שרת, מה שחשוב לספק ללקוחות שלנו פתרונות יעילים ובטוחים.
לבסוף, שרתים ללימוד מבוזר הם המהפך המרכזי בפרדיגמה של חישוב מבוזר, מעבר לחישוב מבודד להיקפיות אינטליגנציה מתואמת וניתנת להרחבה. Именно הם ממירים נתונים שאפתניים בינה מלאכותית למוצרים ישימים, ניתנים לאימון ולתפעול. אנו משתמשים בשותפויות הטכניות החזקות שלנו ובשילוב יכולות כדי לעצב ולממש מערכות מבוזרות אופטימיזות אלו ב-Aethlumis, על מנת להציע תמיכה טכנית עוצמתית והinfrastruktur היעילה שהלקוחות שלנו זקוקים לה כדי להיות הראשונים להצליח בעידן הבינה המלאכותית בקנה מידה גדול.