Миллиондогон параметрлерге негизделген AI моделдерин иштетүү жүздөгөн миллиардга жеткен параметрлерге кадам тарткан сайын бир сервердин ресурстук чектөөлөрү алардын негизги чектөөсү болуп саналат. Азыркыча мамлекеттик илимий лабораториялардын гана эмес, үлгүлөштүрүлгөн тренировкалоо серверлери азыркы заманбап ИШ финанс, өндүрүш же энергетика секторунда иштеген каалаган уюм үчүн кадам менен өсүп, эффективтүү иштөөнү камсыз кылуучу негиз болуп саналат.
Эсте Сактоо жана Масштабтоо Чегине Токтоп Калуу.
Бүгүнкү күндөрдө мыңдаган гигабайт жады даже бир дагы монолиттик AI моделине тилекке каршы эң күчтүү GPU серверинин өзүнүн чегинен да көп эсе асып кетти. Бул маселе модельдин параллелизмий менен үлгүлөрдү бөлүп, бир нече GPU жана серверлерге таркатуу аркылуу чечилет. Бул изилдөөчүлөр жана инженерлерге андан мурда эч качан ойлонуп көрбөгөндөй чоңдукта жана татаалдыкта моделдерди курууга жана окутууга мүмкүндүк берет. Биздин клиенттер үчүн бул алар кыйынчылыктарды баалоо системасы сыяктуу финансы сферасында же өндүрүштө генеративдик долбоор системасы сыяктуу аппараттык чектөөлөргө тийишпей эле өздөрүнүн уникалдуу жана конкуренттеш AI ресурстарын түзө алышат дегендикти билдирет.
Чечимге чейинки убакытты радикалдуу кыскартуу.
ИА түзүүдө убакыт зарылчылык фактору болуп саналат. Таратылган окутуу чоң маалыматтар тобун серверлер тобуна таратууга негизделген маалыматтык параллелизм түшүнүгүнө негизделет. Ар бир сервер маалыматтардын бир бөлүгүн убакыттын белгилүү мезгилинде үйлөштүрүп, бир убакта иштейт. Бул параллелдуу иштетүү аркылуу окутуу үчүн керек болгон апталар күндөргө, дагы да көбүрөөк саатка чейин кыскартылат. Бул ылдамдык итерациялык өнүктүрүү үчүн маанилүү жана өнүктүрүү командалары архитектуралардын, гиперпараметрлердин жана маалыматтардын көптүгүн төмөнкү ылдамдыкта изилдөөгө мүмкүндүк берет. Натыйжада инновациялык процесс тезирээк болот жана ылдам моделди ишке ашыруу үчүн керек болгон убакыт эле ширкеттик талаптарга жооп берүүдө маанилүү жак, катаал кыскарып калат.
Инфраструктураны колдонууну оптималдаштыруу жана гибкостук.
Масштабдашуучу серверлордун кластерлоруна негизделген таралган архитектура бекем AI инфраструктураны динамикалуу жана бириктирилген инфраструктурга которот. Жогорку өнүмдүүлүктөгү жалгыз машиналарды бөлүп бериүнү талап кылбай, эсептөө ресурстарын бир нече команда жана долбоорлорго жөнөкөй гана бөлүп бериш мүмкүнчүлүгүн берет. Бул кластерлер көбүнчө HPE жана Huawei чечимдерин колдонуп, биздин системалык интеграциялык билимдерине ылайык ишке ашырылат. Бул стратегиянын жыйынтыгы салымдардын максималдуу көлөмүн, жабдыктардын жогорку колдонуу деңгээлин жана кластерге түйүндөрдү кошкон сайын кубаттулуктун даражасынын постепенно өсүшүн камсыз кылат, ал долбоорлордун түзүлүшүнө так туура келет.
Күчтүүлүк жана реалдуулукту күчөтүү.
Таралган окутуу чегинмелери камакталган кыйынчылыктарга ээ, ошондуктан түйүндөрдүн бири маселеге дуушар болгон учурда да окутуу иши уланта алат. Бул чоң моделдерге узак мөөнөттүү окутуу үчүн зарылчылыкты билдирет. Ошондой эле, алгач таралган муранда иштелип чыккан модель чоң көлөмдүү чечимдерди колдоо үчүн өндүрүштүк жайгаштырууну чагылдырат. Бул ынгайлаштыруу изилдөөдөн ишке ашырылышка өтүүнү жеңилдетет, анткени интеграция кыйынчылыктары азаят жана модель эффектте масштабталуучу, серверге негизделген муранда иштөөгө тийиштүү болуп калат, бул биздин клиенттерге эффективдүү жана коопсуз чечимдерди бериш үчүн маанилүү.
Акыркысы, таратылган окутуу серверлери изоляцияланган эсептөөдөн координацияланган, масштабталуучу интеллектка өтүүнүн негизги багыты болуп саналат. Бул эң чоң AI маалыматтарын ишке ашырууга болоорун жана орундоого болоорун өзгөртүп, ишенчтүү өнүктүрүлгөн продукттарга айландырат. Биз Aethlumis компаниясында чоң көлөмдүү AI мезгилинде алгач башынан озуно чыгып турууга клиенттерибизге керектүү күчтүү техникалык колдоо жана эффективтүү инфраструктураны сунуштоо үчүн бекем техникалык байланыштарыбызды жана мүмкүнчүлүктөрүбүздү пайдаланып, бул оптималдуу таратылган системаларды долбоорлообуз жана ишке ашырабыз.