Dezvoltarea modelelor AI bazate pe milioane de parametri este limitată de resursele unui singur server, care reprezintă limita lor fundamentală atunci când acestea evoluează spre miliarde de parametri. Serverele de antrenament distribuit nu mai sunt un lux al laboratoarelor de ultimă generație, ci spatele care permite actualului Ai dezvoltări să funcționeze într-un mod scalabil și eficient pentru orice organizație, fie că este vorba despre o firmă din sectorul financiar, producție sau energie.
Depășirea peretelui de memorie și scară.
Sute de gigabiți de memorie sunt acum necesari chiar și pentru un singur model AI monolitic, depășind de multe ori performanța celui mai puternic server GPU independent. Această problemă este abordată prin antrenament distribuit, utilizând metode precum paralelismul modelului, care presupune împărțirea rețelei neuronale în aplicații separate pe mai multe GPU-uri și servere. Acest lucru le permite cercetătorilor și inginerilor să construiască și să antreneze modele de o mărime și complexitate fără precedent. Pentru clienții noștri, acest lucru va însemna că vor putea crea propriile resurse AI proprietare și competitive, cum ar fi un instrument complex de evaluare a riscurilor în domeniul financiar sau un sistem generativ de proiectare în industria de manufacturing, fără a fi limitați de hardware.
Creșterea drastică a timpului până la soluționare.
Timpul este un factor de necesitate atunci când vine vorba de crearea AI. Antrenamentul distribuit se bazează pe conceptul de paralelism al datelor, în care un set mare de date este distribuit pe un grup de servere. Fiecare server lucrează simultan la o parte a datelor, sincronizând învățarea la intervale regulate de timp. Acest proces paralel reduce antrenamentele care ar dura săptămâni la doar câteva zile sau chiar ore. Această viteză este esențială pentru dezvoltarea iterativă, permițând echipei de dezvoltare să exploreze o multitudine de arhitecturi, hiperparametri și seturi de date cu viteză mare. Rezultatul este un proces de inovare accelerat, iar timpul care era în mod normal necesar pentru a implementa un model solid în producție este semnificativ redus, un aspect important în răspunsul la cerințele pieței.
Optimizarea utilizării infrastructurii și flexibilitatea.
O arhitectură distribuită care este creată pe clustere scalabile de servere transformă o infrastructură AI fixă într-una dinamică și partajată. Prin alocarea puterii de calcul în mod elastic mai multor echipe și proiecte în mod izolat, fără a aloca mașini individuale cu putere mare, se sprijină proiecte multiple. Aceste clustere, care utilizează frecvent soluțiile HPE și Huawei, sunt optimizate prin expertiza noastră în integrarea sistemelor pentru astfel de sarcini de lucru flexibile. Rezultatul final al acestei strategii constă în maximizarea volumului de bani investiți, rate ridicate de utilizare a hardware-ului și o creștere treptată a capacității prin adăugarea de noduri suplimentare la cluster, ceea ce se potrivește perfect fluxurilor de proiecte.
Creșterea robusteții și realității.
Structurile de antrenament distribuit sunt tolerante la defecte, astfel încât procesul de antrenament poate continua în cazul în care unul dintre noduri întâmpină o problemă. Acest lucru este esențial pentru rulările de antrenament de lungă durată necesare antrenării modelelor mari. În plus, un model dezvoltat inițial într-un mediu distribuit reflectă implementarea în producție a modelului, pentru a susține inferența la scară largă. Această compatibilitate facilitează tranziția de la cercetare la implementare, astfel încât există mai puține dificultăți de integrare, iar modelul este eficient adaptat deja unui mediu scalabil, bazat pe server, ceea ce este important pentru a oferi clienților noștri soluții eficiente și sigure.
În cele din urmă, serverele de antrenament distribuit reprezintă schimbarea esențială în paradigma calculului distribuit, trecând de la calculul izolat la o inteligență scalabilă și coordonată. Acestea sunt cele care transformă datele ambițioase privind IA în produse viabile, ce pot fi antrenate și implementate. Ne folosim de parteneriatele noastre tehnice puternice și integrăm capacități pentru a proiecta și implementa aceste sisteme distribuite optimizate la Aethlumis, oferind sprijinul tehnic puternic și infrastructura eficientă de care clienții noștri au nevoie pentru a fi primii care se disting în era IA la scară largă.