Жасанды интеллекттің даму темпі қазіргі заманның бизнес ортасындағы негізгі айырмашылық факторлардың біріне айналып келеді. Қаржы, өндіріс және энергетика салаларымен айналысатын кез-келген компаниялар үшін терең үйрену модельдерін тез енгізу нақты артықшылық болып табылады. Мұнда таратылған оқыту серверлері алға қойылған әдістеме ретінде емес, моделдерді зерттеуден өндіріске ауыстырудың негізгі түрткісі ретінде бизнес үшін қажетті шартқа айналады.
Параллельді өңдеу: Тез өңдеудің сыры.
Бұл үдеудің жалпы принципі параллельдеу деп аталады. Дереккөз қабілеттілігіне қарамастан, деректер бір серверде тізбекті түрде өңделеді. Топтамаға байланысты серверлерге негізделген таратылған оқыту құрылымдары арқылы тар шеңбер жойылады. Олар деректерді көптеген GPU-лар арасында тарату арқылы (деректердің параллельдігі) немесе модельдің әртүрлі компоненттерін арнайы түйіндер арасында тарату арқылы (модельдің параллельдігі) үлкен деректер жиынтықтарына да масштабталуы мүмкін. Нәтижесінде пайда болатын жұмыс бөлісуі оқытудың аптасын күндермен, ал кейде аптамен сағаттарды сағатпен алмастыруға мүмкіндік береді, бұл нарықтағы жедел өзгерістермен қарқынды даму үшін қажетті прототиптеу мен қайталануды жылдамдатады.
Тезірек итерацияларды арттыру үшін ресурстарды пайдалану.
Жылдамдық енді қуаттылық туралы емес, сәйкесінше тиімділік туралы. Ресурстарды ақыл-оймен бөлу таратылған жүйе көмегімен іске асырылуы мүмкін. Оқыту құралдарының әртүрлі кезеңдері ең жақсы құрылғыларда орналасуы мүмкін, ал әртүрлі тәжірибелер бір уақытта құрылымның бір кластерінде жүргізілуі мүмкін. Бұл HPE және Dell компанияларымен жасалған жүйелік интеграциялық сараптамамыздың бағыттауымен инфрақұрылымға жасалған барлық инвестициялардың тиімді пайдаланылуын қамтамасыз етеді. Таратылған серверлер оқыту процесінің уақыты қысқаруымен қатар, ресурстардың тыныштық күйін болдырмау және жұмыс үрдісін автоматтандыру арқылы дамыту үрдістерінің барлығын тездететінін қамтамасыз етеді.
Күрделі және масштабталатын модельдік архитектуралар.
Сонымен қатар, бұрынғы жайлау мәселелеріне қарсы шаралар қабылдау жағынан да үдеу бар. Шынындағы көлемді модельдер: тек келесі ұрпақтың қаржылық болжамдарын немесе өнеркәсіптік масштабтағы сандық егіздерді немесе үлкен энергия жүйесінің көпмақсатты оптималдауын жасау ғана емес, сонымен қатар бір компьютерде орындау мүмкін болмауы да кіреді. Таратылған оқыту серверлері осындай модельдерді оқыту мен құруға болатындай етіп масштабталуы мүмкін. Олар ұйымның AI инфрақұрылымын осылайша біріктірмейді, сондықтан модель күрделенген сайын модель күрделілігін дамыту қарқыны аппараттық шектеулерге тәуелді болмай, жалғастырыла береді.
Соңында, таратылған оқыту серверлері жасанды интеллектті құру процесін сызықты және шектеулі процестен масштабталатын, параллельді процеске айналдырады. Олар заманауи кәсіпорындар үшін қажет болған жаңашылдықтың жылдам циклдері мен күрделі модельдерді құрудың негізгі кілті болып табылады. Біз Aethlumis компаниясында мұндай жоғары жылдамдықты, оптималданған, қауіпсіз таратылған жүйелерді жобалау және енгізу үшін үлкен команда жұмысын және техникалық біліктілігімізді біріктіреміз, бұл біздің тұтынушыларымызға трансформациялық ЖИ шешімдерін нарыққа тезірек шығаруға көмектеседі.