Хиймэл оюун ухаанын хөгжлийн түвшин нь орчин үеийн бизнесийн орчны нэг гол ялгаагч болон хувирч байна. Санхүү, үйлдвэрлэл, энерги гэх мэт салбартай ажилладаг байгууллагуудын хувьд гүн сургалтын загваруудыг хурдан хэрэгжүүлэх нь давуу тал болдог. Энд тараан сургах серверүүдийг зөвхөн дэвшилтэт арга зам болгохыг эрэлхийлэхгүй, харин үүнийг бизнесийн үндсэн шаардлага болгож, судалгааг үйлдвэрлэлд шилжүүлэх үндсэн хөдөлгүүр болгон хувиргасан.
Зэрэгцээ боловсруулалт: Хурдан боловсруулах түлхүүр.
Энэ хурдасгалтын ерөнхий зарчмыг параллелизаци буюу зэрэгцээ боловсруулалт гэж нэрлэдэг. Үйлчилгээ үзүүлэгч серверийн чадлагаас үл хамааран өгөгдлийг дараалан боловсруулдаг. Холбогдсон серверүүдийн бүлгүүдийг тойрон байгуулагдсан тархсан сургалтын бүтэц нь энэ нарийн биеийг задалдаг. Тэд ижил загварын жижиг хэсгүүдийг тусгай зориулалтын зангилаануудад (загварын параллелизаци) эсвэл их хэмжээний GPU-уудад өгөгдлийг тарааж том өгөгдлийн цуглуулгуудад масштаблах боломжтой (өгөгдлийн параллелизаци). Үүний үр дүнд ажлын хуваалцаа нь долоо хоногийн сургалтыг хэдхэн өдөр, мөн зарим тохиолдолд цагт шилжүүлэх боломжийг олгох бөгөөд зах зээлийн хурдан өөрчлөлттэй түгшэхийн тулд шаардлагатай прототайп, давталтыг хурдасгадаг.
Хурдан давталт хийхийн тулд нөөцийн ашиглалтыг нэмэгдүүлэх.
Хурд одоо зүгээр л чадавхийг нь харуулахаас илүү үр ашигтай байдлыг харуулдаг болсон. Нэгэн төрлийн тогтолцооны тусламжтайгаар нөөцийг ухаалгаар хуваарилж болно. Сургалтын цацрагийн өөр өөр алхмуудыг хамгийн тохиромжтой техник хангамж дээр байрлуулах боломжтой бөгөөд ялгаатай туршилтууд ижил кластерт зэрэг ажиллаж болно. Энэ нь HPE, Dell-тэй хийсэн систем интеграцын манай мэргэжлийн удирдлага дор доторх инфраструктурын бүх хөрөнгө оруулалтыг хамгийн үр ашигтай ашиглахыг баталгаажуулдаг. Тараан сууриласан серверүүд сургалтын процессын хугацааг богиносгохын зэрэгцээ хоосон нөөцийг ашиглахаас сэргийлж, ажлын урсгалыг автомжуулж бүх хөгжүүлэлтийн процессыг хурдасгадаг.
Нийлмэг ба масштаблах боломжтой загварын архитектур
Мөн өмнөхийн адил хоцрогдол үзүүлдэг асуудлуудыг шийдвэрлэх чадавхийн хувьд хурдатгал үүсч байна. Их хэмжээний загварууд: зөвхөн дараагийн үеийн санхүүгийн таамаглал, индустрийн хэмжээний дижитал хос, том энергийн системийн олон зорилготой оптимизацийг хийхэд л шаардлагагүй биш харин нэг компьютер дээр ажиллуулах боломжгүй байдаг. Тархсан сургалтын серверүүдийг эдгээр загваруудыг сургах, бүтээх боломжтойгоор масштабжуулах боломжтой. Ингэснээр загварын нарийн төвөгтэй байдал нэмэгдэх тусам загварын нарийн төвөгтэй байдлын хөгжлийн хурд хадгалагдах бөгөөд техник хангамжийн тогтоосон захид хязгаарлагдахгүй байхын тулд байгууллагын хиймэл оюун ухааны инфраструктурыг ийнхүү нэг дор байршуулдаггүй.
Эцэст нь, тархсан сургалтын серверүүд нь хиймэл оюун ухааныг бүтээх ажиллагааг шугаман, хязгаарлагдмал үйл явцад биш харин масштаблах боломжтой, параллелижуулсан үйл явц болгон өөрчилдөг. Тэдгээр нь орчин үеийн компаниудын хиймэл оюун ухааны хүртээмжийг шаарддаг инновацийн хурдан мөчлөг, нарийн загварын бүтээлтийн түлхүүр юм. Мөн бид Aethlumis-д том хэмжээний багийн ажил, техникийн чадварыг нэгтгэн ийм өндөр хурдны, зохицуулсан, аюулгүй тархсан системийг зохион байгуулах, суурилуулах замаар өөрчлөлтийг хүргэх хиймэл оюун ухааны шийдлийг өөрийн үйлчлүүлэгчдэд илүү хурдан зах зээлд гарахад тусалдаг.