Темпы развития ИИ становятся одним из ключевых факторов, отличающих современный деловой ландшафт. В сценарии предприятий, связанных с финансами, производством и энергетикой, ускоренное внедрение моделей глубокого обучения представляет собой реальное преимущество. В этом контексте серверы распределённого обучения уже не являются передовой методологией, а превращаются в обязательное бизнес-требование, которое лежит в основе перехода от исследований к производственной эксплуатации моделей.
Параллельная обработка: секрет быстрой работы.
Общий принцип такого ускорения называется параллельной обработкой. Данные обрабатываются последовательно на одном сервере независимо от его мощности. Узкое место устраняется за счёт архитектур распределённого обучения, созданных на основе группы связанных серверов. Они также способны масштабироваться для работы с большими наборами данных путём их распределения между большим количеством GPU (параллелизм данных) или даже различных компонентов одной и той же модели по специализированным узлам (параллелизм моделей). Итоговое разделение рабочей нагрузки способно сократить недели обучения до дней или даже часы вместо недель, ускоряя прототипирование и итерации, что необходимо для соответствия быстрым изменениям на рынке.
Использование ресурсов для увеличения скорости итераций.
Скорость перестаёт быть вопросом демонстрации мощности, а становится вопросом эффективности. Интеллектуальное распределение ресурсов возможно благодаря распределённой системе. Различные этапы конвейера обучения могут размещаться на наиболее подходящем оборудовании, а различные эксперименты могут одновременно выполняться на одном и том же кластере. Это гарантирует оптимальное использование всех инвестиций в инфраструктуру при бесперебойной навигации благодаря нашему опыту системной интеграции с HPE и Dell. Распределённые серверы обеспечат не только сокращение времени процесса обучения, но и ускорение всех процессов разработки за счёт исключения простоев и автоматизации рабочих процессов.
Сложные и масштабируемые архитектуры моделей.
Кроме того, наблюдается ускорение в решении ранее возникающих проблем задержек. Действительно, крупномасштабные модели: не только необходимы для создания прогнозов следующего поколения в финансовой сфере, цифровых двойников промышленного масштаба или многоцелевой оптимизации крупной энергосистемы, но и не могут быть выполнены на одном компьютере. Серверы распределённого обучения можно масштабировать таким образом, чтобы эти модели можно было обучать и создавать. Это позволяет не размещать ИИ-инфраструктуру организации в одном месте, обеспечивая поддержание темпов роста сложности моделей по мере их усложнения, а не ограничиваться жёстким лимитом, накладываемым оборудованием.
Наконец, серверы распределённого обучения переводят создание ИИ из линейного и ограниченного процесса в масштабируемый и параллельный. Они являются ключом к быстрым циклам инноваций и сложному построению моделей, необходимым для внедрения ИИ современными предприятиями. Мы также объединяем наши сильные командные и технические навыки, чтобы проектировать и развертывать такие высокоскоростные, оптимизированные и безопасные распределённые системы, которые помогают нашим клиентам быстрее выводить трансформационные решения на основе ИИ на рынок в Aethlumis.