A taxa de desenvolvimento da IA tem se tornado um dos principais fatores diferenciadores no cenário empresarial contemporâneo. No cenário de empresas ligadas a finanças, manufatura e energia, a implementação acelerada de modelos de aprendizado profundo é uma vantagem concreta. Nesse contexto, os servidores de treinamento distribuído deixaram de ser uma metodologia avançada para se tornarem um requisito essencial de negócio, sendo o impulso central para a transformação da pesquisa em produção de modelos.
Processamento Paralelo: O Segredo para Processar Rapidamente.
O princípio geral dessa aceleração é denominado paralelização. Os dados são processados sequencialmente em um servidor, independentemente de sua capacidade. O gargalo é superado pelas estruturas de treinamento distribuído desenvolvidas ao redor de grupos de servidores interligados. Elas também conseguem lidar com grandes conjuntos de dados distribuindo-os entre um grande número de GPUs (paralelismo de dados) ou até mesmo diferentes componentes do mesmo modelo em nós especializados (paralelismo de modelos). O compartilhamento resultante de trabalho é capaz de reduzir semanas de treinamento para dias ou, às vezes, horas, transformando períodos que antes levavam semanas em apenas algumas horas, acelerando assim os protótipos e as iterações necessárias para acompanhar as rápidas mudanças no mercado.
Uso de recursos para aumentar iterações mais rápidas.
A velocidade deixa de ser uma questão de exibição de potência e passa a ser sobre eficiência. A alocação inteligente de recursos pode ser feita com a ajuda de um sistema distribuído. As diferentes etapas do pipeline de treinamento podem ser alocadas no hardware mais adequado, e diferentes experimentos podem ser executados simultaneamente no mesmo cluster. Isso garante o uso ideal de todos os investimentos em infraestrutura, com a navegação suave proporcionada pela nossa expertise em integração de sistemas com HPE e Dell. Servidores distribuídos assegurarão que, além do tempo reduzido do processo de treinamento, todos os processos de desenvolvimento sejam acelerados pela eliminação de recursos ociosos e pela automação do fluxo de trabalho.
Arquiteturas de Modelos Complexas e Escaláveis.
Além disso, há uma aceleração na capacidade de resolver os problemas anteriores que eram negligenciados. De fato, modelos em larga escala não são apenas necessários para fazer previsões financeiras de nova geração, ou criar gêmeos digitais em escala industrial, ou otimização multiobjetivo de um grande sistema energético, mas também são incapazes de ser executados em uma única máquina. Os servidores de treinamento distribuído podem ser dimensionados de forma que esses modelos possam ser treinados e construídos. Eles não co-localizam a infraestrutura de IA de uma organização, permitindo que o ritmo de desenvolvimento da complexidade do modelo continue sendo mantido à medida que o modelo cresce em complexidade, em vez de ser limitado por um teto imposto pelo hardware.
Por último, os servidores de treinamento distribuído transformam a criação de IA em uma operação que deixa de ser linear e limitada para se tornar um processo escalável e paralelizado. Eles são a chave para ciclos rápidos de inovação e para a construção de modelos complexos exigidos pela IA adotada por empresas modernas. Também unimos nossa grande equipe e habilidades técnicas para projetar e implantar esses sistemas distribuídos seguros, otimizados para alta velocidade, que ajudam nossos clientes a lançar soluções transformadoras de IA no mercado mais rapidamente na Aethlumis.