Rata de dezvoltare a inteligenței artificiale a devenit unul dintre factorii cheie de diferențiere în peisajul actual al afacerilor. În scenariul oricăror întreprinderi care se ocupă cu finanțe, producție și energie, implementarea accelerată a modelelor de învățare profundă reprezintă un avantaj real. Aici, serverele de antrenament distribuit nu mai sunt urmărite ca o metodologie avansată, ci devin o cerință esențială de afaceri, care constituie impulsul central în transformarea cercetării în producția de modele.
Prelucrare paralelă: Secretul unei prelucrări rapide.
Principiul general al acestei accelerări este denumit paralelizare. Datele sunt procesate secvențial într-un singur server, indiferent de capacitatea acestuia. Gâtul de sticlă este eliminat prin structuri de antrenament distribuit, dezvoltate în jurul unui grup de servere interconectate. Acestea pot, de asemenea, să scaleze pentru seturi mari de date distribuindu-le între un număr mare de GPU-uri (paralelism de date) sau chiar diferite componente ale aceluiași model pe noduri specializate (paralelism de model). Împărțirea muncii rezultate este capabilă să reducă săptămânile la zile sau uneori chiar ore de antrenament din săptămâni la ore, accelerând astfel prototiparea și reiterarea, esențiale pentru a menține ritmul schimbărilor rapide de pe piață.
Utilizarea resurselor pentru a crește iterațiile mai rapide.
Viteza încetează să mai însemne doar exhibarea puterii, ci eficiență. Alocarea inteligentă a resurselor poate fi realizată cu ajutorul unui sistem distribuit. Diferitele etape din procesul de antrenare pot fi plasate pe cel mai potrivit hardware, iar diverse experimente ar putea rula simultan pe același cluster. Acest lucru garantează utilizarea optimă a tuturor investițiilor în infrastructură, sub coordonarea fluentă oferită de expertiza noastră în integrarea sistemelor cu HPE și Dell. Serverele distribuite vor asigura nu doar reducerea timpului procesului de antrenare, ci și accelerarea întregului proces de dezvoltare prin eliminarea resurselor inactive și automatizarea fluxului de lucru.
Arhitecturi complexe și scalabile de modele.
De asemenea, există o accelerare în ceea ce privește capacitatea de a contracara problemele lente din trecut. Într-adevăr, modelele la scară largă: nu doar necesare pentru a face predicții financiare de ultimă generație, sau pentru crearea de gemeni digitali la scară industrială, sau pentru optimizarea multiobiectiv a unui sistem energetic mare, ci și incapabile să fie executate pe un singur dispozitiv. Serverele de antrenament distribuit pot fi scalate astfel încât aceste modele să poată fi antrenate și construite. Ele nu localizează împreună infrastructura de inteligență artificială a unei organizații, permițând astfel menținerea ritmului dezvoltării complexității modelului pe măsură ce acesta crește în complexitate, în loc să fie limitat de un plafon impus de hardware.
În final, serverele de antrenament distribuit transformă crearea inteligenței artificiale dintr-o operațiune liniară și limitată într-un proces scalabil și paralelizat. Acestea sunt cheia pentru ciclurile rapide de inovare și pentru construcția modelelor complexe necesare adoptării inteligenței artificiale de către întreprinderile moderne. De asemenea, combinăm echipa noastră largă și abilitățile tehnice pentru a proiecta și implementa astfel de sisteme distribuite securizate, optimizate pentru viteză, care ajută clienții noștri să lanseze pe piață soluții transformatoare bazate pe inteligență artificială mai rapid, la Aethlumis.