O desenvolvimento de modelos de IA baseados em milhões de parâmetros é limitado pela restrição de recursos de um único servidor, que é seu limite fundamental ao escalar para bilhões de parâmetros. Não mais um luxo de laboratórios de última geração, os servidores de treinamento distribuído são a espinha dorsal que viabiliza atualmente IA o desenvolvimento de maneira escalável e eficiente para qualquer organização, seja uma empresa do setor financeiro, manufatura ou energia.
Ultrapassando as Barreiras de Memória e Escala.
Centenas de gigabytes de memória são agora necessários mesmo por um único modelo de IA monolítico, o que está muitas vezes além do desempenho até mesmo do servidor GPU mais potente disponível. Isso é resolvido por meio do treinamento distribuído utilizando métodos como paralelismo de modelo, que consiste em dividir a rede neural em aplicações separadas em múltiplas GPUs e servidores. Isso permite que pesquisadores e engenheiros construam e treinem modelos de tamanho e complexidade antes inimagináveis. Para os nossos clientes, isso significará a possibilidade de criarem seus próprios recursos de IA proprietários e competitivos, como uma ferramenta complexa de avaliação de riscos na área financeira ou um sistema de design generativo na indústria de manufatura, sem serem limitados pelo hardware.
Aumentando drasticamente o tempo para solução.
O tempo é um fator de necessidade quando se trata da criação de IA. O treinamento distribuído baseia-se no conceito de paralelismo de dados, no qual um grande conjunto de dados é distribuído entre um grupo de servidores. Cada servidor trabalha em uma parte dos dados simultaneamente, sincronizando os aprendizados em intervalos regulares de tempo. Esse processamento paralelo está reduzindo semanas de treinamento para dias e até horas. Essa velocidade é fundamental para o desenvolvimento iterativo, permitindo que a equipe explore múltiplas arquiteturas, hiperparâmetros e conjuntos de dados com baixa latência. O resultado são processos de inovação mais rápidos e o tempo normalmente necessário para implantar um modelo sólido em produção é grandemente reduzido, um aspecto importante para atender às demandas do mercado.
Otimização do uso da infraestrutura e flexibilidade.
Uma arquitetura distribuída que é criada em clusters escaláveis de servidores transfere uma infraestrutura de IA fixa para uma dinâmica e compartilhada. Em vez de dedicar projetos individuais, a capacidade computacional pode ser atribuída elasticamente a múltiplas equipes e projetos de forma isolada, sem a necessidade de alocar máquinas individuais de alto desempenho. Esses clusters, que frequentemente utilizam soluções da HPE e Huawei, são otimizados com nossa expertise em integração de sistemas para essas cargas de trabalho flexíveis. O resultado final dessa estratégia resulta na maximização do volume de dinheiro investido, altas taxas de utilização de hardware e um aumento gradual da capacidade por meio da adição de mais nós ao cluster, o que se ajusta perfeitamente aos fluxos de projetos.
Aumentando a Robustez e a Realidade.
As estruturas de treinamento distribuído são tolerantes a falhas, de modo que o trabalho de treinamento ainda pode prosseguir caso um dos nós apresente um problema. Isso é essencial para execuções de treinamento de longa duração, nas quais precisam ser treinados em modelos grandes. Além disso, um modelo desenvolvido desde o início em ambiente distribuído reflete a implantação em produção do modelo para suportar inferência em larga escala. Essa compatibilidade facilita a transição da pesquisa para a implantação, reduzindo dificuldades de integração e fazendo com que o modelo já esteja efetivamente adaptado a um ambiente escalável baseado em servidores, o que é importante para fornecermos às nossas clientes soluções eficientes e seguras.
Finalmente, os servidores de treinamento distribuído representam a mudança fundamental no paradigma do cálculo distribuído, passando da computação isolada para uma inteligência escalável e coordenada. É por meio deles que transformamos dados ambiciosos sobre IA em produtos viáveis, treináveis e implantáveis. Utilizamos nossas fortes parcerias técnicas e integramos capacidades para projetar e implementar esses sistemas distribuídos otimizados na Aethlumis, oferecendo o suporte técnico robusto e a infraestrutura eficaz de que nossos clientes precisam para ser os primeiros a se destacar na era da IA em larga escala.