Разработка моделей ИИ на основе миллионов параметров сталкивается с ограничением ресурсов одного сервера, что является их фундаментальным пределом при масштабировании до миллиардов параметров. Серверы распределённого обучения уже не являются роскошью передовых лабораторий, они становятся основой, которая позволяет современным ИИ организациям эффективно и масштабируемо работать, будь то компания в сфере финансов, производства или энергетики.
Преодоление стен памяти и масштабирования.
Сейчас даже одной монолитной модели ИИ требуются сотни гигабайт памяти, что во много раз превосходит возможности даже самого мощного автономного сервера с GPU. Эта проблема решается с помощью распределённого обучения, например, с использованием метода параллелизма моделей, при котором нейронная сеть разделяется на отдельные части, работающие на нескольких GPU и серверах. Это позволяет исследователям и инженерам создавать и обучать модели невиданного ранее размера и сложности. Для наших клиентов это означает возможность создания собственных уникальных и конкурентоспособных ресурсов ИИ, таких как сложная система оценки рисков в финансовой сфере или генеративная система проектирования в производственной отрасли, без ограничений со стороны аппаратного обеспечения.
Резкое сокращение времени до получения решения.
Время является фактором необходимости при создании ИИ. Распределённое обучение основано на концепции параллелизма данных, при которой большой набор данных распределяется между группой серверов. Каждый сервер одновременно обрабатывает часть данных, синхронизируя результаты обучения через определённые промежутки времени. Такая параллельная обработка позволяет сократить недели обучения до дней и даже часов. Эта скорость имеет критическое значение для итерационной разработки, поскольку позволяет команде разработчиков исследовать множество архитектур, гиперпараметров и наборов данных с высокой скоростью. Результатом являются ускоренные процессы инноваций, а время, которое обычно требовалось для вывода надёжной модели в производство, значительно сокращается — важный аспект для удовлетворения рыночных потребностей.
Оптимизация использования инфраструктуры и гибкость.
Распределенная архитектура, построенная на масштабируемых кластерах серверов, переводит фиксированную ИИ-инфраструктуру в динамическую и объединенную. Благодаря возможности выделения вычислительной мощности эластично нескольким командам и проектам изолированно, без необходимости выделять отдельные высокопроизводительные машины для отдельных задач. Эти кластеры, которые зачастую используют решения HPE и Huawei, оптимизированы с помощью нашего опыта системной интеграции под такие гибкие рабочие нагрузки. Конечный результат данной стратегии — максимальная отдача от вложенных средств, высокий уровень использования оборудования и постепенное наращивание мощности за счет добавления новых узлов в кластер, что идеально соответствует проектным потокам.
Повышение надежности и реалистичности.
Фреймворки распределённого обучения обладают отказоустойчивостью, поэтому процесс обучения может продолжаться даже в случае возникновения проблем на одном из узлов. Это особенно важно при длительных сеансах обучения, необходимых для крупных моделей. Кроме того, модель, разработанная с учётом распределённой среды, отражает условия эксплуатации модели в производственной среде, что обеспечивает поддержку масштабируемого вывода результатов. Такая совместимость упрощает переход от исследований к внедрению, снижает сложности интеграции, а сама модель оказывается заранее адаптированной к масштабируемой серверной среде, что важно для предоставления нашим клиентам эффективных и безопасных решений.
Наконец, распределённые серверы обучения представляют собой ключевой сдвиг в парадигме распределённых вычислений — от изолированных вычислений к координируемому масштабируемому интеллекту. Именно они превращают амбициозные данные по ИИ в жизнеспособные, обучаемые и развертываемые продукты. Мы используем прочные технические партнёрства и интегрируем возможности для проектирования и внедрения таких оптимизированных распределённых систем в Aethlumis, чтобы предложить мощную техническую поддержку и эффективную инфраструктуру, необходимую нашим клиентам для того, чтобы первыми добиться успеха в эпоху крупномасштабного искусственного интеллекта.