Rozwój modeli AI opartych na milionach parametrów napotyka ograniczenia zasobowe pojedynczego serwera, które stanowią ich podstawowy limit przy skalowaniu do miliardów parametrów. Już nie luksus nowoczesnych laboratoriów, serwery szkoleń rozproszonych są fundamentem umożliwiającym obecnie AI rozwój pracy w sposób skalowalny i efektywny dla każdej organizacji, niezależnie od tego, czy jest to firma z sektora finansowego, przemysłu czy energetyki.
Przełamanie ściany pamięci i skali.
Setki gigabajtów pamięci są obecnie potrzebne nawet dla pojedynczego, monolitycznego modelu sztucznej inteligencji, co wielokrotnie przekracza możliwości najpotężniejszych samodzielnych serwerów GPU. Problem ten rozwiązuje szkolenie rozproszone przy użyciu metod takich jak równoległość modelu, polegającej na podziale sieci neuronowej na oddzielne aplikacje działające na wielu GPU i serwerach. Umożliwia to badaczom i inżynierom tworzenie oraz uczenie modeli o dotychczas nieosiągalnym rozmiarze i złożoności. Dla naszych klientów oznacza to możliwość tworzenia własnych własnościowych i konkurencyjnych zasobów AI, takich jak zaawansowane narzędzie oceny ryzyka w finansach czy generatywny system projektowania w przemyśle, bez ograniczeń sprzętowych.
Znaczne skrócenie czasu do rozwiązania.
Czas jest czynnikiem konieczności, gdy chodzi o tworzenie sztucznej inteligencji. Szkolenie rozproszone opiera się na koncepcji równoległości danych, w której duży zestaw danych jest rozdzielany między grupę serwerów. Każdy serwer pracuje jednoczesnie nad częścią danych, synchronizując wyniki uczenia w regularnych odstępach czasu. Ten przetwarzanie równoległe pozwala skrócić tygodniowe procesy szkolenia do dni, a nawet godzin. Ta szybkość ma kluczowe znaczenie dla iteracyjnego rozwoju, umożliwiając zespołowi opracowującemu eksplorację wielu architektur, hiperparametrów i zestawów danych przy niskiej prędkości zmian. Wynikiem są szybsze procesy innowacji oraz znaczne skrócenie czasu, który normalnie byłby potrzebny do wdrożenia sprawdzalnego modelu do produkcji – co stanowi ważny aspekt w odpowiadaniu na potrzeby rynku.
Optymalizacja wykorzystania infrastruktury i elastyczność.
Rozproszona architektura, utworzona na skalowalnych klastrach serwerów, przekształca stałą infrastrukturę sztucznej inteligencji w dynamiczną i scentralizowaną. Dzięki temu, że moc obliczeniowa może być elastycznie przydzielana wielu zespołom i projektom osobno, bez konieczności przydzielania poszczególnym maszynom dużej mocy, możliwe jest wspieranie pojedynczych projektów. Te klastry, które często wykorzystują rozwiązania HPE i Huawei, są optymalizowane dzięki naszej wiedzy z zakresu integracji systemów pod kątem tak elastycznych obciążeń. Ostatecznym efektem tej strategii jest maksymalizacja wartości zainwestowanych środków, wysokie wskaźniki wykorzystania sprzętu oraz stopniowy wzrost pojemności poprzez dodawanie kolejnych węzłów do klastra, co idealnie odpowiada kierunkom realizowanych projektów.
Zwiększona odporność i rzeczywistość.
Rozproszone struktury szkoleniowe są odpornymi na błędy, dzięki czemu zadanie szkoleniowe może być kontynuowane nawet w przypadku problemu z jednym z węzłów. Jest to kluczowe przy długotrwałych procesach szkolenia, które wymagane są dla dużych modeli. Co więcej, model opracowany od początku w środowisku rozproszonym odzwierciedla sposób wdrożenia produkcyjnego modelu wspierającego wnioskowanie na dużą skalę. Ta kompatybilność ułatwia przejście od badań do wdrożenia, minimalizując problemy integracyjne i zapewniając, że model jest od samego początku dostosowany do skalowalnego środowiska opartego na serwerach, co jest ważne dla oferowania naszym klientom efektywnych i bezpiecznych rozwiązań.
Wreszcie serwery szkoleń rozproszonych stanowią kluczowy przełom w paradygmacie obliczeń rozproszonych, zmieniając podejście od odizolowanych obliczeń ku skoordynowanej, skalowalnej inteligencji. To właśnie one przekształcają ambitne dane dotyczące sztucznej inteligencji w realne, możliwe do nauki i wdrożenia produkty. Korzystamy z naszych silnych partnerstw technicznych oraz integrujemy możliwości, aby projektować i wdrażać te zoptymalizowane systemy rozproszone w Aethlumis, oferując naszym klientom potężne wsparcie techniczne i skuteczną infrastrukturę niezbędną, by jako pierwsi odnieść sukces w erze szeroko zakrojonej sztucznej inteligencji.