Ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემუშავება მილიონობით პარამეტრზე ეფუძნება ერთი სერვერის რესურსების შეზღუდვას, რაც მათი ძირეული შეზღუდვაა, როდესაც ისინი მასშტაბდებიან მილიარდობით პარამეტრამდე. უკვე აღარ არის მხოლოდ საუკეთესო ლაბორატორიების ლუქსური საგანი, დისტრიბუციული ტრენინგის სერვერები არის ძირა, რომელიც უზრუნველყოფს მიმდინარე Ai განვითარებას მუშაობს მასშტაბური და ეფექტიანი მიდგომით ნებისმიერი ორგანიზაციისთვის, იყოს ეს ფინანსური სექტორის, წარმოების ან ენერგეტიკული კომპანია.
Მეხსიერებისა და მასშტაბის ზღვარზე გატეხვა.
Ახლა უნდა ათობით გიგაბაიტი მეხსიერება მხოლოდ ერთი, მონოლითური AI მოდელისთვის, რაც ბევრჯერ აღემატება ყველაზე მძლავრი ცალკე შემოქმედი GPU სერვერის სიმძლავრეს. ამ პრობლემის გადასაწყვეტად გამოიყენება განაწილებული სწავლების მეთოდები, როგორიცაა მოდელის პარალელიზაცია, რომელიც მოიცავს ნეირონული ქსელის გაყოფას ცალკე აპლიკაციებად რამდენიმე GPU-სა და სერვერზე. ეს საშუალებას აძლევს მკვლევარებსა და ინჟინერებს შექმნან და გაასწავლონ მოდელები უნაგირად უდიდესი ზომისა და სირთულის, რაც წინააღმდეგ შეუძლებელი იყო. ჩვენთვის მომხმარებლებისთვის ეს იმდენად მნიშვნელოვანია, რომ ისინი შეძლებენ შექმნან საკუთარი, ექსკლუზიური და კონკურენტუნარიანი AI რესურსები, მაგალითად, სირთულის შეფასების ინსტრუმენტი ფინანსებში ან გენერაციული დიზაინის სისტემა მანქანათმშენებლობის სფეროში, რის შეზღუდვაც აღარ იქნება აღჭურვილობით.
Ამოხსნის დროის გაზრდა დრამატულად.
Დრო აუცილებელი ფაქტორია ხელოვნური ინტელექტის შექმნისას. დისტრიბუციული ტრენინგი დაფუძნებულია მონაცემთა პარალელიზაციის კონცეფციაზე, რომლის დროსაც დიდი ოდენობის მონაცემები განაწილდება სერვერების ჯგუფზე. თითოეული სერვერი მუშაობს მონაცემთა ნაწილზე პარალელურად და რეგულარული ინტერვალით ასინქრონებს შედეგებს. ეს პარალელური დამუშავება საშუალებას იძლევა კვირების განმავლობაში მიმდინარე ტრენინგი შემცირდეს დღეებამდე და საათებამდე. ეს სიჩქარე საშუალებას იძლევა გუნდმა იტერაციულად განავითაროს არქიტექტურები, ჰიპერპარამეტრები და მონაცემთა ნაკრებები მაღალი სიჩქარით. შედეგად, ინოვაციების პროცესი უფრო სწრაფდება და დრო, რომელიც ჩვეულებრივ სჭირდებოდა ხარისხიანი მოდელის პროდუქციაში გაშვებას, მნიშვნელოვნად შემცირდება, რაც მნიშვნელოვანია ბაზრის მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად.
Ინფრასტრუქტურის გამოყენებისა და მოქნილობის ოპტიმიზაცია.
Სკალირებადი სერვერების კლასტერებზე შექმნილი დისტრიბუციული არქიტექტურა გადაჰყავს ფიქსირებული ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურა დინამიურ და გაერთიანებულ ინფრასტრუქტურაზე. ერთეულთა პროექტების შესასყიდად, გამოთვლითი სიმძლავრე ელასტიურად შეიძლება გადანაწილდეს რამდენიმე გუნდსა და პროექტზე ცალ-ცალკე, მიუხედავად იმისა, რომ არ გამოიყოფა მაღალი სიმძლავრის მქონე ცალკეული მანქანები. ეს კლასტერები, რომლებიც ხშირად იყენებს HPE-ს და Huawei-ს ამოხსნებს, ჩვენი სისტემური ინტეგრაციის ექსპერტიზით არის ოპტიმიზირებული ასეთი მოქნილი დატვირთვისთვის. ამ სტრატეგიის საბოლოო შედეგი არის ინვესტირებული თანხების მაქსიმალური მოცულობის მიღწევა, მაღალი დონის აპარატურის გამოყენება და შესაბამისი მოცულობის დადგენა კლასტერში უფრო მეტი კვანძების დამატებით, რაც სრულიად ერთვის პროექტულ პირველის შესაბამისად.
Მდგრადობისა და რეალობის გაზრდა
Განაწილებული სწავლების ფრეიმვორკები შეცდომა-ტოლერანტულია, ამიტომ სწავლების დავალება მაინც გრძელდება, თუ რომელიმე კვანძს პრობლემა ექმნება. ეს აუცილებელია ხანგრძლივი სწავლების გაშვებისთვის, რომლებიც დიდ მოდელებზე სწავლების საჭიროებას გულისხმობს. მეტ უმეტესობაში, წინასწარ შემუშავებული განაწილებული გარემოს მოდელი ასახავს მოდელის საწარმოო გაშვებას მასშტაბური ინფერენციის მხარდასაჭერად. ეს თავსებადობა ხდის კვლევიდან გაშვებაში გადასვლას უფრო მარტივად, რაც ნიშნავს ნაკლებ ინტეგრაციის რთულებას და მოდელი ეფექტურად უკვე შეესაბამება მასშტაბურ, სერვერზე დაფუძნებულ გარემოს, რაც მნიშვნელოვანია ჩვენი მომხმარებლებისთვის ეფექტური და უსაფრთხო ამოხსნების მისაღებად.
Საბოლოოდ, დისტრიბუციული სწავლების სერვერები წარმოადგენს პარადიგმის ძირეულ ცვლილებას დისტრიბუციული გამოთვლების მიმართ იზოლირებული გამოთვლების ნაცვლად, კოორდინირებული მასშტაბირებადი ინტელექტისკენ. სწორედ ისინი გარდაქმნიან მაღალფრიან მონაცემებს ხელმისაწვდომ სასწავლებელ და განთავსებად პროდუქტებად. Aethlumis-ში ჩვენ ვიყენებთ ჩვენს მტკიცე ტექნიკურ პარტნიორობებს და ვაერთიანებთ შესაძლებლობებს, რათა შევქმნათ და განვახორციელოთ ეს ოპტიმიზირებული დისტრიბუციული სისტემები, რომლებიც ჩვენი კლიენტებისთვის საჭირო პოტენციურ ტექნიკურ მხარდაჭერას და ეფექტურ ინფრასტრუქტურას უზრუნველყოფს იმისთვის, რომ ისინი იყვნენ პირველნი, ვინც გამოჩნდებიან მასშტაბური ხელოვნური ინტელექტის ეპოქაში.