De ontwikkelingssnelheid van kunstmatige intelligentie is uitgegroeid tot een van de belangrijkste onderscheidende factoren in het hedendaagse zakelijke landschap. In sectoren zoals financiën, productie en energie vormt de versnelde implementatie van deep learning-modellen een concreet voordeel. Daarbij zijn gedistribueerde trainingservers niet langer slechts een geavanceerde methode, maar een essentiële zakelijke vereiste geworden, die centraal staat bij de transitie van onderzoeksmodellen naar productie.
Parallelle verwerking: het geheim achter snelle verwerking.
Het algemene principe van deze versnelling wordt aangeduid als parallelisatie. Gegevens worden sequentieel verwerkt in één server, ongeacht de capaciteit ervan. De knelpunt wordt opgeheven door gedistribueerde trainingsstructuren die zijn ontwikkeld rond groepen gekoppelde servers. Zij kunnen ook schalen naar grote gegevensverzamelingen door deze te verdelen over een groot aantal GPUs (dataparallelisme) of zelfs verschillende componenten van hetzelfde model over speciale nodes (modelparallelisme). De resulterende werkverdeling is in staat om weken durende trainingen te reduceren tot dagen of soms zelfs uren, waardoor prototypen en herhalingen sneller verlopen, wat essentieel is om mee te kunnen blijven met de snelle veranderingen op de markt.
Resourcegebruik om snellere iteraties te realiseren.
Snelheid gaat niet langer over het opscheppen van kracht, maar over efficiëntie. Met behulp van een gedistribueerd systeem kan een intelligente toewijzing van middelen plaatsvinden. De verschillende stappen in de trainingspipeline kunnen worden geplaatst op de beste hardware, en verschillende experimenten kunnen gelijktijdig draaien op hetzelfde cluster. Dit garandeert een optimale benutting van alle infrastructuurinvesteringen, ondersteund door onze expertise in systeemintegratie met HPE en Dell. Gedistribueerde servers zorgen ervoor dat, naast de verkorte trainingsduur, alle ontwikkelprocessen worden versneld door het elimineren van inactieve resources en automatisering van de workflow.
Complexe en schaalbare modelarchitecturen.
Ook is er versnelling op het punt dat eerder traagheid veroorzakende problemen nu sneller kunnen worden aangepakt. In werkelijkheid zijn grootschalige modellen: niet alleen nodig voor het maken van financiële voorspellingen van de volgende generatie, of digitale tweelingen op industriële schaal, of multi-objectieve optimalisatie van een groot energiesysteem, maar ook onmogelijk uit te voeren op één enkele machine. De gedistribueerde trainingsservers kunnen zo worden opgeschaald dat deze modellen getraind en gebouwd kunnen worden. Op deze manier hoeven de AI-infrastructuurcomponenten van een organisatie niet fysiek samen te liggen, zodat het tempo van ontwikkeling van modelcomplexiteit kan worden gehandhaafd naarmate het model complexer wordt, in plaats van beperkt te worden door een hardware-afgedwongen plafond.
Tot slot verplaatsen gedistribueerde trainingservers de creatie van AI van een lineair en beperkt proces naar een schaalbaar en geëquipeerd proces. Zij zijn de sleutel tot snelle innovatiecycli en de complexe modelopbouw die vereist is voor door moderne ondernemingen geadopteerde AI. Wij bundelen ook ons uitgebreide teamwerk en technische vaardigheden om dergelijke snelle, geoptimaliseerde, veilige gedistribueerde systemen te ontwerpen en implementeren, die onze klanten helpen om transformatieve AI-oplossingen sneller op de markt te brengen bij Aethlumis.