קצב ההתפתחות של בינה מלאכותית הופך לאחד הגורמים המרכזיים המבדילים בסצינת העסקים העכשווית. בסיטואציה של כל יזמות העוסקות בתחומי הפיננסים, הייצור והאנרגיה, יישום מאיץ של מודלי למידה עמוקה מהווה יתרון ממשי. כאן שרתים לאימון מבוזר כבר אינם נחקרים כמתודולוגיה מתקדמת, אלא הופכים להיות דרישה עסקית חיונית, מה שנחשב למנוע המרכזי לשינוי מחקר לייצור מודלים.
עיבוד מקבילי: הסוד לעיבוד מהיר.
העיקרון הכללי של האCELERציה הזו נקרא מקבילות. נתונים מעובדים באופן סדרתי בשרת אחד, ללא תלות בקיבולת שלו. הפקק מתפצל באמצעות מבני אימון מופצים שפותחו סביב קבוצות של שרתים מחוברים. הם גם מסוגלים להתרחב לקבצי נתונים גדולים על ידי הפצה שלהם בין מספר גדול של GPU (מקבילות נתונים) או אפילו רכיבים שונים של אותו מודל בין צמתים ייעודיים (מקבילות מודל). חלוקת העבודה שנוצרת מסוגלת לצמצם שבועות לימים או לפעמים אפילו שעות אימון שבועות ארוכות לשעות, ובכך להאיץ את הפרוטוטייפ והחזרה החוזרת והנמשכת, שמהווים אלמנט חיוני בהישארות ערה בשוק המשתנה במהירות.
שימוש במשאבים כדי להגביר איטרציות מהירות יותר.
מהירות כבר לא עניין של הפגנת כוח, אלא עניין של יעילות. הקצאת משאבים בצורה חכמה יכולה להתבצע בעזרת מערכת מופצת. ניתן למקם את השלבים השונים בخط ההליך של האימון על החומרה הטובה ביותר, וניסויים שונים יכולים לרוץ במקביל על אותו אשכול. זה מבטיח שימוש אופטימלי בכל ההשקעות בתשתיות, תחת ניווט חלק של המומחיות שלנו באינטגרציה של מערכות עם HPE ו-Dell. שרתים מפוזרים יבטיחו שלא רק שזמן האימון יתקצר, אלא שכל תהליכי הפיתוח יואצו באמצעות הסרת משאבי זמן מתים והגדרת זרמי עבודה 자וטומטיים.
ארכיטקטורות מודל מורכבות ומסולות
כמו כן, ישנה האצה ביכולת להתמודד עם בעיות שטרם נפתרו. אכן, מודלים בקנה מידה גדול: לא רק שנדרשים לצורך חיזויים פיננסיים של הדור הבא, או ליצירת צאצאים דיגיטליים בקנה מידה תעשייתי, או לאופטימיזציה מרובת מטרות של מערכת אנרגיה גדולה, אלא גם לא ניתנים לביצוע על מחשב אחד. ניתן להרחיב את שרתי האימון המפוזרים באופן שמאפשר אימון ובנייה של מודלים אלו. בכך לא ממקמים בתצורה אחת את תשתיות הבינה המלאכותית של ארגון, מה שמאפשר לשמור על קצב פיתוח של עקביות המודל ככל שהוא גדל במורכבות, במקום להיות מוגבלים על ידי תקרה הנفرضת על ידי החומרה.
לבסוף, שרתים ללימוד מבוזר משנים את יצירת ה- AI ממפעלה ליניארית ומוגבלת, למופע ניתן להרחבה ותהליך מקבץ. הם המפתח למחזורי החדשנות המהירים ולבניית המודלים המורכבים הנדרשים על ידי יישומי AI במפעלים מודרניים. אנו גם מחברים את צוות העבודה הגדול שלנו עם כישורים טכנולוגיים כדי לעצב ולממש מערכות מבוזרות מהירות, אופטימיזציה ומאובטחות אשר עוזרות ללקוחות שלנו להביא פתרונות AI טרנספורמטיביים לשוק במהירות רבה יותר ב-Aethlumis.