Ხელოვნური ინტელექტის განვითარების მაჩვენებელი თანამედროვე ბიზნესგარემოში ერთ-ერთი ძირეული განმსაზღვრელი ფაქტორი ხდება. იმ კომპანიების შემთხვევაში, რომლებიც ფინანსებს, წარმოებას და ენერგეტიკას უკავშირდებიან, ღრმა სწავლების მოდელების სწრაფი იმპლემენტაცია ფიზიკური უპირატესობაა. აქ განაწილებული სერვერების ტრენინგი უკვე არ არის მხოლოდ დამატებითი მეთოდოლოგია, არამედ გადაიქცევა სავალდებულო ბიზნეს მოთხოვნად, რაც მოდელების კვლევიდან წარმოებაში გადაყვანის ძირეულ მოტორს წარმოადგენს.
Პარალელური დამუშავება: სწრაფად დამუშავების საიდუმლო.
Ამ აჩქარების ზოგად პრინციპს პარალელიზაცია ეწოდება. მონაცემები დამუშავდება თანმიმდევრულად ერთ სერვერში, მიუხედავად მისი სიმძლავრისა. შეზღუდულობა არის დაშლილი სტრუქტურების გამო, რომლებიც შექმნილია დაკავშირებული სერვერების ჯგუფების გარშემო. ისინი ასევე შეძლებენ მასშტაბირებას დიდი მონაცემთა ნაკრებებისთვის, რომლებიც განაწილდება დიდი რაოდენობის GPU-ებზე (მონაცემთა პარალელიზაცია) ან იგივე მოდელის სხვადასხვა კომპონენტებზე სპეციალურ კვანძებზე (მოდელის პარალელიზაცია). შედეგად მუშაობის გაზიარება შეუძლია შეამციროს სწავლების ვადა კვირებიდან დღეებში ან ზოგჯერ კვირებიდან საათებში, რაც აჩქარებს პროტოტიპირებას და გამეორებას, რაც აუცილებელია ბაზრის სწრაფი ცვლილებების გასათვალისწინებლად.
Რესურსების გამოყენება უფრო სწრაფი გამეორებებისთვის.
Სიჩქარე აღარ არის ძალის დემონსტრირება, არამედ ეფექტურობა. რესურსების ინტელექტუალური განაწილება შესაძლებელია განაწილებული სისტემის საშუალებით. სწავლების პროცესის სხვადასხვა ეტაპები შეიძლება განთავსდეს ყველაზე მორგებულ აპარატურაზე, ხოლო სხვადასხვა ექსპერიმენტი შეიძლება ერთდროულად ირუნებოდეს იმავე კლასტერზე. ეს უზრუნველყოფს ყველა ინფრასტრუქტურული ინვესტიციის მაქსიმალურ ეფექტურ გამოყენებას, რასაც უზრუნველყოფს ჩვენი სისტემური ინტეგრაციის გამოცდილება HPE-სა და Dell-თან ერთად. განაწილებული სერვერები უზრუნველყოფს იმას, რომ სწავლების პროცესის შემცირებული დროის გარდა, ყველა დეველოპმენტის პროცესი აჩქარდეს უსაქმური რესურსების გამოყენების გარეშე და სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციით.
Რთული და მასშტაბული მოდელის არქიტექტურა.
Ასევე, არსებობს აჩქარება იმის შესაძლებლობაში, რომ წინასწარ გადაჭრათ დაგვიანებული პრობლემები. დიდი მასშტაბის მოდელების შემთხვევაში: არა მხოლოდ საჭიროა მომავალი თაობის ფინანსური პროგნოზების შესადგენად, ან მრავალფეროვანი მასშტაბის ციფრული კლონებისთვის, ან დიდი ენერგეტიკული სისტემის მრავალმიზნიანი ოპტიმიზაციისთვის, არამედ ისინი ვერც კი შესრულდება ერთ მანქანაზე. განაწილებული სწავლების სერვერები შეიძლება გადახატირდეს ისე, რომ ეს მოდელები შეიძლება იყოს სწავლებული და აგებული. ისინი არ აგებენ აი ინფრასტრუქტურას ერთ ადგილზე იმ სახით, რომ მოდელის სირთულის განვითარების ტემპი შეიძლება გაგრძელდეს მოდელის სირთულის ზრდის მიზნით, ნაცვლად იმისა, რომ იყოს შეზღუდული აპარატურით დამკვიდრებული საძირკვლით.
Ბოლოს, დისტრიბუციული სასწრაფო სერვერები ხელოვნური ინტელექტის შექმნას გადააქცევს წრფივი და შეზღუდული ოპერაციიდან მასშტაბურ და პარალელურ პროცესად. ისინი არიან სწრაფი ინოვაციების ციკლებისა და სირთულის მქონე მოდელების შექმნის გასაღები, რომლებიც საჭიროა თანამედროვე საწარმოების მიერ ხელოვნური ინტელექტის ადოპტირებისთვის. Aethlumis-ში ჩვენ აგრეთვე ვერთვით ჩვენს დიდ გუნდურ მუშაობას და ტექნიკურ უნარებს, რათა შევქმნათ და განვახორციელოთ მაღალი სიჩქარის, ოპტიმიზებული, დაცული დისტრიბუციული სისტემები, რომლებიც ეხმარება ჩვენს კლიენტებს ტრანსფორმაციული ხელოვნური ინტელექტის ამონახსნების სწრაფად ბაზარზე გატანაში.