Миллиондаған параметрлерге негізделген AI модельдерін дамыту миллиардтаған параметрлерге жеткен кезде жеке сервердің ресурстық шектеуімен шектеледі, бұл олардың негізгі шектеуі болып табылады. Енді ең заманауи зертханалар үшін де лукс емес, таратылған оқыту серверлері ағымдағы ИИ қаржылық сектордағы, өнеркәсіптегі немесе энергетикадағы кез келген ұйым үшін масштабталатын және тиімді тәсілде жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
Жады мен Масштаб Қабырғасын Бұзу.
Қазір бір монолиттік AI-моделіне мыңдаған гигабайттық жад қажет, бұл тіпті ең қуатты дербес GPU-сервердің өнімділігінен де бірнеше есе асып түседі. Бұл модельді параллельдеу сияқты әдістерді қолдана отырып, бірнеше GPU мен серверлерге нейрондық желіні бөлу арқылы шешіледі. Бұл зерттеушілер мен инженерлерге бұрын естілмеген өлшем мен күрделіліктегі модельдерді құруға және оқытуға мүмкіндік береді. Біздің тұтынушыларымыз үшін бұл олар қаржы саласында күрделі тәуекелді бағалау құралы немесе өнеркәсіпте генеративтік жобалау жүйесі сияқты аппараттық шектеулерге тәуелсіз өзіндік, бәсекеге қабілетті AI-ресурстарын жасай алатын дәрежеге жету дегенді білдіреді.
Шешімге дейінгі уақытты радикалды қысқарту.
Жасанды интеллект жасау кезінде уақыт мәні маңызды рөл атқарады. Таратылған оқыту деректерді параллель өңдеуге негізделген, онда үлкен деректер жиыны серверлер тобына таратылады. Әрбір сервер деректердің белгілі бір бөлігімен бір уақытта жұмыс істей отырып, білімді белгілі бір уақыт аралығында синхрондайды. Бұл параллель өңдеу арқылы оқытудың ондаған күндері бірнеше күнге немесе сағаттарға дейін қысқарады. Бұл жылдамдық итерациялық даму үшін өте маңызды, әрі әзірлеуші топтың төменгі уақыт ішінде көптеген архитектураларды, гиперпараметрлерді және деректер жиындарын зерттеуіне мүмкіндік береді. Нәтижесінде жаңашылдық процесі тездетіледі және дәл солай өндіріске сапалы модельді енгізу үшін қажет болатын уақыт едәуір қысқарады, бұл нарықтық талаптарға жауап беру үшін маңызды фактор болып табылады.
Инфрақұрылымды пайдалануды оптимизациялау және икемділік.
Масштабданатын серверлердің кластерлері негізінде жасалған таратылған архитектура тұрақты AI инфрақұрылымын динамикалық және біріктірілген инфрақұрылымға ауыстырады. Жоғары өнімділіктегі жеке машиналарды бөлудің қажетінсіз, есептеу қуатын жобалар мен командаларға жеке-жеке серпімді түрде бөлуге мүмкіндік береді. Бұл кластерлер жиі HPE және Huawei шешімдерін қолданады, ал біздің жүйелік интеграциялық сараптамамыз осындай икемді жүктемелерге дейін оптимизацияланған. Бұл стратегияның нәтижесінде инвестицияланған қаражат көлемі ең жоғары деңгейге жетеді, құрылғыларды пайдалану коэффициенті жоғары болады және кластерге жаңа түйіндерді қосу арқылы сыйымдылықты біртіндеп арттыру мүмкіндігі пайда болады, бұл жобалардың бағдарламалық желісіне мүшелеп сай келеді.
Бағдарламаның мықтылығы мен нақтылығының артуы
Таратылған оқыту кадрлары қатеға төзімді, сондықтан түйіндердің біреуі проблемаға тап болған жағдайда да оқыту жұмысы жалғаса береді. Бұл үлкен модельдерде ұзақ уақыт оқытуды қажет ететін жағдайлар үшін маңызды. Сонымен қатар, алдын ала дамытылған таратылған орта моделі үлкен масштабты шешім қабылдауды қолдау үшін моделді өндірістік орналастыруға сәйкес келеді. Бұл үйлестірімділік зерттеуден орналастыруға өтуді жеңілдетеді, сондықтан интеграция күрделілігі азаяды және нәтижеде модель эффективті және қауіпсіз шешімдерді клиенттерге ұсыну үшін маңызды масштабталатын, серверге негізделген ортаға лайықталып дайындалады.
Соңында, таратылған оқыту серверлері дербес есептеуден координаторлық масштабталатын интеллектке қарай таратылған есептеулердің парадигмасын ауыстырудың негізгі факторы болып табылады. Олар-ақ AI бойынша ауқымды деректерді жүзеге асыруға болатын, оқытуға және ендіруге болатын өнімдерге айналдырады. Біз Aethlumis компаниясында осындай оптимизацияланған таратылған жүйелерді жобалау мен ендіру үшін біздің күшті техникалық серіктестіктерімізді пайдаланып, мүмкіндіктерді біріктіреміз, сондықтан да біздің тұтынушыларымыз үлкен көлемді AI дәуірінде алдыңғы орынға ие болу үшін қажетті күшті техникалық қолдау мен тиімді инфрақұрылымды ұсынамыз.