De ontwikkeling van AI-modellen op basis van miljoenen parameters wordt beperkt door de resourcebeperkingen van een enkele server, wat hun fundamentele limiet is wanneer ze schalen naar miljarden parameters. Gedistribueerde trainingservers zijn niet langer een luxe van ultramoderne laboratoria, maar de ruggengraat die huidige AI ontwikkeling op een schaalbare en efficiënte manier mogelijk maakt voor elke organisatie, of het nu een bedrijf is in de financiële sector, de industrie of de energiebranche.
Breken door de geheugen- en schaalbarrière.
Honderden gigabytes aan geheugen zijn nu nodig, zelfs voor een enkel, monolithisch AI-model, wat vele malen verder gaat dan de prestaties van zelfs de krachtigste standalone GPU-server. Dit wordt opgelost via gedistribueerd trainen met methoden zoals modelparallelisme, waarbij het neurale netwerk wordt opgesplitst in afzonderlijke toepassingen op meerdere GPUs en servers. Dit stelt onderzoekers en ingenieurs in staat om modellen van ongekende grootte en complexiteit te bouwen en te trainen. Voor onze klanten betekent dit dat zij in staat zijn om hun eigen eigendomsmatige en concurrerende AI-bronnen te creëren, zoals een complex risico-analysetool in de financiële sector of een generatief ontwerpsysteem in de maakindustrie, zonder beperkt te worden door hardware.
De tijd tot oplossing aanzienlijk verkorten.
Tijd is een noodzakelijke factor bij het creëren van AI. Gedistribueerd trainen is gebaseerd op het concept van datagelede parallelle verwerking, waarbij een grote dataset wordt verdeeld over een groep servers. Elke server werkt gelijktijdig aan een deel van de data en synchroniseert de leerresultaten op regelmatige tijdstippen. Deze parallelle verwerking zorgt ervoor dat wekenlange trainingen worden teruggebracht tot dagen of zelfs uren. Deze snelheid is cruciaal voor iteratieve ontwikkeling, waardoor het ontwikkelteam meerdere architecturen, hyperparameters en datasets kan verkennen met een hoge snelheid. Het resultaat zijn snellere innovatieprocessen en een sterk gereduceerde tijd die normaal nodig was om een betrouwbaar model in productie te brengen, wat essentieel is om marktvragen adequaat te kunnen beantwoorden.
Optimalisering van het gebruik van infrastructuur en flexibiliteit.
Een gedistribueerde architectuur die is opgebouwd op schaalbare clusters van servers, verandert een vaste AI-infrastructuur in een dynamische en gedeelde infrastructuur. In tegenstelling tot afzonderlijke projecten, kan rekenkracht elastisch worden toegewezen aan meerdere teams en projecten zonder dat individuele krachtige machines hoeven te worden toegewezen. Deze clusters, die vaak gebruikmaken van HPE- en Huawei-oplossingen, zijn geoptimaliseerd met onze systeemintegratie-expertise voor dergelijke flexibele workloads. Het eindresultaat van deze strategie is een gemaximaliseerd rendement op geïnvesteerde kapitaal, hoge hardware-utilisatiegraad en een geleidelijke uitbreiding van capaciteit door het toevoegen van extra knooppunten aan het cluster, wat perfect aansluit bij projectpijplijnen.
Verhoogde robuustheid en realiteitsnadering.
De gedistribueerde trainingsframeworks zijn fouttolerant, waardoor de training kan doorgaan als één van de knooppunten een probleem ondervindt. Dit is essentieel voor langdurige trainingsruns die nodig zijn om grote modellen te trainen. Bovendien weerspiegelt een vanaf het begin ontwikkeld gedistribueerd model de productie-implementatie van het model ter ondersteuning van grootschalige inferentie. Deze compatibiliteit vereenvoudigt de overgang van onderzoek naar implementatie, zodat er minder integratieproblemen zijn en het model in feite al is afgestemd op een schaalbare, servergebaseerde omgeving, wat belangrijk is om onze klanten efficiënte en veilige oplossingen te bieden.
Ten slotte zijn gedistribueerde trainingservers de cruciale verschuiving in het paradigma van gedistribueerd rekenen, van geïsoleerde berekening naar gecoördineerde, schaalbare intelligentie. Zij zijn het die ambitieuze AI-gegevens omzetten in haalbare, trainbare en implementeerbare producten. We maken gebruik van onze sterke technische samenwerkingen en integreren capaciteiten om deze geoptimaliseerde gedistribueerde systemen bij Aethlumis te ontwerpen en implementeren, zodat we onze klanten de krachtige technische ondersteuning en effectieve infrastructuur kunnen bieden die zij nodig hebben om als eerste uit te blinken in het tijdperk van grootschalige AI.