Tempo rozwoju sztucznej inteligencji staje się jednym z kluczowych czynników wyróżniających współczesny krajobraz biznesowy. W przypadku przedsiębiorstw działających w sektorach takich jak finanse, produkcja czy energetyka, przyspieszone wdrażanie modeli uczenia głębokiego stanowi rzeczywistą przewagę. Serwery do trenowania rozproszonego nie są już tylko zaawansowaną metodologią, lecz stają się niezbędnym wymogiem biznesowym, który stanowi główny impuls zmieniający badania nad modelami w ich wdrożenie produkcyjne.
Przetwarzanie równoległe: sekret szybkiego przetwarzania.
Ogólna zasada tego przyspieszenia jest nazywana równoległością. Dane są przetwarzane sekwencyjnie na jednym serwerze niezależnie od jego mocy. Wąskie gardło jest przełamane dzięki strukturze szkolenia rozproszonego, rozwijanej wokół grup połączonych serwerów. Mogą one również skalować się do dużych zestawów danych, rozprowadzając je pomiędzy dużą liczbę GPU (równoległość danych) lub nawet różne komponenty tego samego modelu pomiędzy specjalistyczne węzły (równoległość modelu). Wynikowy podział pracy pozwala skrócić czas szkolenia z tygodni do dni, a czasem nawet do godzin, przyspieszając prototypowanie i iteracje niezbędne do nadążania za szybkimi zmianami na rynku.
Wykorzystanie zasobów w celu zwiększenia szybkości iteracji.
Szybkość przestaje polegać na chwaleniu się mocą, a skupia się na efektywności. Inteligentne przydzielanie zasobów może być realizowane za pomocą systemu rozproszonego. Różne etapy potoku szkoleniowego mogą zostać umieszczone na najlepszym sprzęcie, a różne eksperymenty mogą działać równolegle w tym samym klastrze. Gwarantuje to optymalne wykorzystanie wszystkich inwestycji w infrastrukturę, wspierane płynną integracją systemową z HPE i Dell. Serwery rozproszone zapewnią nie tylko skrócenie czasu procesu szkolenia, ale także przyspieszenie wszystkich procesów rozwojowych poprzez likwidację bezczynnych zasobów i automatyzację przepływu pracy.
Złożone i skalowalne architektury modeli.
Dodatkowo przyspiesza się działania mające na celu wyprzedzenie problemów, które wcześniej powodowały opóźnienia. Rzeczywiście modele o dużej skali: nie tylko są potrzebne do tworzenia prognoz finansowych nowej generacji, cyfrowych odpowiedników przemysłowych czy optymalizacji wielocelowego dużego systemu energetycznego, ale także nie mogą być uruchamiane na pojedynczej maszynie. Serwery szkoleniowe rozproszone można skalować w taki sposób, aby możliwe było ich trenowanie i budowanie tych modeli. Pozwalają one na niewspółlokację infrastruktury AI w organizacji, dzięki czemu tempo rozwoju złożoności modeli może być utrzymane w miarę wzrostu złożoności modelu, a nie ograniczone przez sufit narzucony przez sprzęt.
Wreszcie serwery szkoleń rozproszonych zmieniają tworzenie sztucznej inteligencji z procesu liniowego i ograniczonego na proces skalowalny i zrównoleglony. Są kluczem do szybkich cykli innowacji oraz skomplikowanej konstrukcji modeli wymaganej przez sztuczną inteligencję stosowaną w nowoczesnych przedsiębiorstwach. Łączymy również naszą dużą zespołowość i umiejętności techniczne, aby projektować i wdrażać takie zoptymalizowane, bezpieczne systemy rozproszone o dużej szybkości, które pomagają naszym klientom szybciej wprowadzać przełomowe rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji na rynek w Aethlumis.