Сая сая параметрт суурилсан хиймэл оюун ухааны загварын хөгжил нь ганц серверийн нөөцийн хязгаарлалтанд тулгардаг бөгөөд тэдгээр нь тэдгээрийг тухай бүртгэлтэй болгоход үндсэн хязгаарлалт нь юм. Одоо болтлоо зөвхөн дээд зэргийн шинжлэх ухааны лабораторийн лагистик байсан ч хуваарилагдсан сургалтын серверүүд нь одоогийн Ai хөгжлийг аль ч байгууллагад, санхүүгийн салбартай компани, үйлдвэрлэл эсвэл энерги гэж ямар ч ялгаагүй, хэмжээс болон үр ашигтай ажиллах боломжийг олгоно.
Санах ой болон хэмжээсийн хананыг давах.
Одоо бол ганц, монолитик хиймэл оюун ухааны загвараас ч зуутайгаар олон зуу гигабайт санах ой шаардлагатай бөгөөд энэ нь хамгийн чадалтай дан GPU серверийн ажиллагаагаас ч илүү их хэмжээтэй. Ийм асуудлыг модел параллелижилтийн аргууд зэрэг тархсан сургалтаар шийдвэрлэдэг бөгөөд энэ нь олон тооны GPU болон сервер дээр салангид ажилладаг сүлжээний салааны сүлжээг хуваах замаар хийгдэнэ. Энэ нь судлаач, инженерчид өмнө нь төсөөлөхийн ч аргагүй том хэмжээ, нарийн төвөгтэй загваруудыг бүтээж, сургах боломжийг олгоно. Манай үйлчлүүлэгчдэд энэ нь тэд гарчиг хязгаарлалтгүй өөрсдийн боломжит, өрсөлдөх чадвартай хиймэл оюун ухааны нөөцийг жишээ нь санхүүгийн салбарт нарийн төвөгтэй эрсдэлийн үнэлгээний хэрэгсэл эсвэл үйлдвэрлэлийн салбарт үүсгэх дизайн системийг бий болгох боломжийг олгоно.
Шийдэл хүртэлх хугацааг ихээр багасгах.
Хиймэл оюун ухааныг бүтээхэд цаг хугацаа нь шаардлагатай хүчин зүйл болдог. Тараан сургах арга нь өгөгдлийн параллелиар ажиллах зарчим дээр суурилдаг бөгөөд томоохон өгөгдлийн цуглуулгийг серверийн бүлэгт тараан өгдөг. Нэгэн зэрэг тус бүр өгөгдлийн хэсэг дээр ажиллах замаар мэдлэгээ тодорхой хугацаанд нэгтгэдэг. Энэхүү параллель боловсруулалтын ачаар долоо хоногийн сургалтыг хэдэн өдөр, эсвэл цагт хүргэх боломжийг олгодог. Энэ хурд нь давталттай хөгжүүлэлтийн туршид маш чухал бөгөөд хөгжүүлэгчийн багийг архитектур, гиперпараметр, өгөгдлийн цуглуулгуудийг хурдан судлах боломжийг олгоно. Ингэснээр илүү хурдан шинэлэлт хийх боломжтой болох бөгөөд хангалттай нарийн загварыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэхэд шаардагдах цаг хугацаа ихэд багасдаг бөгөөд зах зээлийн шаардлагад хариулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
Дотоод дахь бүтцийн ашиглалтыг сайжруулах, уян хатан байдлыг хангах.
Скала баригдсан серверийн кластер дээр үндэслэсэн тархсан архитектур нь тогтмол AI инфраструктурыг динамик, нэгтгэсэн систем болгон хувиргадаг. Нэг онцлох төслүүдтэй зэрэгцэж, тооцооны чадлыг өндөр чадал бүхий тусдаа машинуудыг олгохгүйгээр хэд хэдэн баг, төслүүдэд тусгаарлан уян хатангаар оноож өгч болдог. Эдгээр кластерууд нь ихэвчлэн HPE ба Huawei-ийн шийдлүүдийг ашигладаг бөгөөд бидний системийн интеграцийн мэргэжлийн тусламжтайгаар ийм уян хатан ачаалалд тохируулан сайжруулдаг. Энэхүү стратегийн эцсийн үр дүнд хөрөнгө оруулалтын хэмжээг хамгийн их байлгах, техник хангамжийн ашиглалтын өндөр түвшинтэй байх, кластерт илүү их зангилаа нэмэх замаар чадавхийг тасралтгүй нэмэгдүүлэх боломжийг бий болгодог бөгөөд энэ нь төслийн хоолойтой маш сайн таарч байна.
Тэсвэрт чанар ба бодит байдлыг нэмэгдүүлэх.
Тархсан сургалтын хүрээлэн нь алдаа тэсвэртэй байдаг тул сургалтын ажил нэг болон түүнээс дээш зангилаа асуудалд орсон ч гэсэн үргэлжлүүлэн явагдах боломжтой. Энэ нь том загварууд дээр сургах шаардлагатай урт хугацааны сургалтын ажлуудад маш чухал юм. Үүнээс гадна, анхнаас нь хөгжүүлсэн тархсан орчны загвар нь томоохон хэмжээний дүгнэлтийг дэмжихийн тулд загварыг үйлдвэрлэлд суурилуулахтай тус тус үзүүлэлтэй байдаг. Энэ нийцэл нь судалгаанаас хэрэгжилт рүү шилжихийг хялбар болгох бөгөөд интеграцид бага цаг зарцуулах, мөн загвар үр дүнтэйгээр хэмжээсийг тооцсон, сервер дээр суурилсан орчинд тохируулагдсан байдаг. Энэ нь бидний үйлчлүүлэгчдэд үр ашигтай, аюулгүй шийдэлүүдийг хангахад чухал ач холбогдолтой.
Эцэст нь, тархсан сургалтын серверүүд нь тусдаа бие даасан боловсруулалтаас хамтран ажилладаг, хэмжээгээр өргөжих боломжтой оюун ухаан руу шилжих тооцооллын парадигмд гол өөрчлөлтийг авчирдаг. Их хэмжээний ухаалаг байдлын үедээ амжилт гаргахыг хүсч буй бидний үйлчлүүлэгчдэд шаардлагатай хүчирхэг техникийн дэмжлэг, үр дүнтэй инфраструктурыг Aethlumis-д бид өөрсдийн хүчтэй техникийн хамтын ажиллагааг ашиглан эдгээр тохируулагдсан тархсан системийг зохион байгуулах, хэрэгжүүлэх замаар санал болгодог. Эдгээр нь AI-н амбицилзсан өгөгдлийг сургах, ашиглах боломжтой бүтээгдэхүүн болгон хувиргадаг.