Pembangunan model AI berdasarkan berjuta-juta parameter adalah kekangan sumber satu pelayan tunggal yang menjadi had asas apabila ia diperbesar kepada berbilion-bilion parameter. Bukan lagi kemewahan makmal terkini, pelayan latihan teragih merupakan tulang belakang yang membolehkan semasa AI pembangunan berfungsi secara boleh skala dan cekap kepada mana-mana organisasi, sama ada firma dalam sektor kewangan, pembuatan atau tenaga.
Menembusi Dinding Memori dan Skala.
Ratusan gigabait memori kini diperlukan walaupun oleh satu model AI monolitik yang prestasinya jauh melebihi server GPU berdiri sendiri paling kuat sekalipun. Ini ditangani melalui latihan teragih menggunakan kaedah seperti keselarian model, yang merangkumi pembahagian rangkaian saraf kepada aplikasi berasingan pada beberapa GPU dan pelayan. Ini membolehkan penyelidik dan jurutera membina serta melatih model dengan saiz dan kerumitan yang sebelum ini tidak pernah terbayangkan. Bagi pelanggan kami, ini bermakna mereka mampu mencipta sumber AI tersendiri yang kompetitif, seperti alat penilaian risiko kompleks dalam kewangan atau sistem reka bentuk generatif dalam industri pembuatan, tanpa had sekatan perkakasan.
Meningkatkan Masa-ke-Penyelesaian Secara Mendadak.
Masa merupakan faktor keperluan apabila melibatkan penciptaan AI. Latihan teragih dibina berdasarkan konsep selari data di mana satu set data yang besar diagihkan merentasi sekumpulan pelayan. Setiap pelayan bekerja pada bahagian data secara serentak dan menyegerakkan pembelajaran pada selang waktu tertentu. Pemprosesan selari ini mengurangkan latihan yang biasanya mengambil masa berminggu-minggu kepada hanya beberapa hari atau malah jam sahaja. Kelajuan ini adalah kritikal dalam pembangunan berulang, membolehkan pasukan pembangunan meneroka pelbagai arkitektur, hiperparameter, dan set data dengan kelajuan tinggi. Hasilnya adalah proses inovasi yang lebih cepat dan masa yang sebelum ini diperlukan untuk melaksanakan model yang baik ke dalam pengeluaran telah dikurangkan secara ketara, satu aspek penting dalam memenuhi tuntutan pasaran.
Mengoptimumkan penggunaan Infrastruktur dan Fleksibiliti.
Suatu arsitektur teragih yang dibina berdasarkan kelompok pelayan yang boleh diskalakan menukar infrastruktur AI tetap kepada satu infrastruktur dinamik dan berkongsi. Memandangkan kuasa pengiraan boleh diperuntukkan secara elastik kepada pelbagai pasukan dan projek secara berasingan tanpa perlu memperuntukkan mana-mana mesin berkuasa tinggi khusus, ia menyokong pelbagai projek sekaligus. Kelompok ini, yang kerap kali menggunakan penyelesaian HPE dan Huawei, dioptimumkan dengan pakar integrasi sistem kami untuk beban kerja yang fleksibel sedemikian. Hasil akhir strategi ini ialah memaksimumkan jumlah pelaburan wang, kadar penggunaan perkakasan yang tinggi, serta peningkatan beransur-ansur dalam kapasiti menerusi penambahan nod tambahan ke dalam kelompok, yang sepadan sempurna dengan saluran projek.
Meningkatkan Kekuatan dan Realisme.
Kerangka latihan teragih adalah ralat toleran dan dengan itu kerja pelatihan masih boleh diteruskan sekiranya salah satu nod menghadapi masalah. Ini penting bagi sesi latihan berdurasi panjang yang diperlukan untuk melatih model besar. Selain itu, model persekitaran teragih yang dibangunkan pada peringkat awal mencerminkan pemasangan produksi model tersebut untuk menyokong inferens skala besar. Keserasian ini memudahkan peralihan dari penyelidikan ke pemasangan, dengan itu mengurangkan kesulitan integrasi dan menjadikan model tersebut sebenarnya sudah disesuaikan dengan persekitaran berasaskan pelayan yang boleh diskalakan, yang penting untuk memberikan penyelesaian yang cekap dan selamat kepada pelanggan kami.
Akhirnya, pelayan latihan teragih merupakan perubahan utama dalam paradigma pengiraan teragih yang beralih daripada pengiraan terpencil kepada kecerdasan berskala yang dikoordinasikan. Merekalah yang mengubah data ambisius tentang AI kepada produk yang boleh dilatih dan dilaksanakan. Kami menggunakan perkongsian teknikal yang kukuh serta mengintegrasikan keupayaan untuk mereka bentuk dan melaksanakan sistem teragih yang dioptimumkan di Aethlumis bagi menawarkan sokongan teknikal yang berkesan dan infrastruktur yang efektif yang diperlukan pelanggan kami untuk menjadi yang terawal unggul dalam era AI berskala besar.