Vývoj AI modelov založených na miliónoch parametrov je obmedzený kapacitami jediného servera, čo je ich základné limitujúce hľadisko pri škálovaní na miliardy parametrov. Distribuované trénovacie servery už nie sú len luxusom najmodernejších laboratórií, ale sú základom, ktorý umožňuje súčasnému AI vývoju fungovať škálovateľným a efektívnym spôsobom pre akúkoľvek organizáciu, a to buď firmy v odvetví financií, výroby alebo energetiky.
Prekonanie pamäťového a škálovacieho obmedzenia.
Stovky gigabajtov pamäte sú dnes potrebné už pre jeden jediný, monolitický AI model, čo je mnohonásobne viac, než dokáže poskytnúť aj ten najvýkonnejší samostatný server s GPU. Tento problém sa rieši distribuovaným trénovaním pomocou metód ako paralelizácia modelu, pri ktorej sa neurónová sieť rozdelí na samostatné časti bežiace na viacerých GPU a serveroch. To umožňuje výskumníkom a inžinierom vytvárať a trénovať modely o dosiaľ nepočutej veľkosti a zložitosti. Pre našich zákazníkov to bude znamenať možnosť vytvoriť si vlastné proprietárne a konkurencieschopné AI prostriedky, ako napríklad komplexný nástroj na hodnotenie rizík vo financiách alebo generatívny dizajnový systém v priemyselnom odvetví, bez obmedzenia hardvérom.
Výrazné skrátenie času potrebného na dosiahnutie riešenia.
Čas je faktorom nevyhnutnosti, keď ide o tvorbu umelej inteligencie. Distribuované trénovanie je založené na koncepcii paralelizmu údajov, pri ktorej sa veľká dátová sada distribuuje medzi skupinu serverov. Každý server súčasne pracuje na časti údajov a pravidelne synchronizuje získané poznatky. Tento paralelný spracovateľský proces umožňuje skrátiť týždne trénovania na dni alebo dokonca hodiny. Táto rýchlosť je kľúčová pre iteratívny vývoj, ktorý umožňuje vývojovému tímu preskúmať množstvo architektúr, hyperparametrov a dátových súborov s nízkou latenciou. Výsledkom sú rýchlejšie inovačné procesy a čas, ktorý bol normálne potrebný na nasadenie spoľahlivého modelu do produkcie, je výrazne skrátený – čo je dôležitý aspekt pri reakcii na požiadavky trhu.
Optimalizácia využitia infraštruktúry a flexibilita.
Distribuovaná architektúra, ktorá je vytvorená na škálovateľných klastrách serverov, prenáša pevnú AI infraštruktúru na dynamickú a zdieľanú. Vďaka možnosti priradiť výpočtový výkon elasticky viacerým tímom a projektom izolovane, bez potreby alokovať jednotlivé výkonné stroje, sa zvyšuje efektivita. Tieto clustre, ktoré často využívajú riešenia HPE a Huawei, sú optimalizované našimi odbornými znalosťami v oblasti systémovej integrácie pre takéto flexibilné pracovné zaťaženia. Výsledkom tejto stratégie je maximalizácia objemu investovaných prostriedkov, vysoké využitie hardvéru a postupné zvyšovanie kapacity pridaním ďalších uzlov do klastra, čo dokonale zodpovedá projektovým plánom.
Zvyšovanie robustnosti a reálnosti.
Distribuované rámce pre trénovanie sú odolné voči zlyhaniu, a tak môže trénovací úloha pokračovať aj v prípade, že jeden z uzlov má problém. To je nevyhnutné pri dlhotrvajúcich trénovacích behoch, keď je potrebné trénovať veľké modely. Okrem toho model vyvinutý od začiatku v distribuovanom prostredí odráža produkčné nasadenie modelu na podporu rozsiahlej inferencie. Táto kompatibilita uľahčuje prechod z výskumu do nasadenia, čím sa znížia problémy s integráciou a model je efektívne už prispôsobený škálovateľnému, serverovému prostrediu, čo je dôležité pre poskytovanie našim zákazníkom efektívnych a bezpečných riešení.
Nakoniec distribuované trénovacie servery predstavujú kľúčový posun v paradigme distribuovanej kalkulácie, a to od izolovaného výpočtu smerom k koordinovanej škálovateľnej inteligencii. Práve oni transformujú ambiciózne dáta o umelom inteligencii na životaschopné, natrénujiteľné a nasaditeľné produkty. Využívame naše silné technické partnerstvá a integrujeme schopnosti na návrh a implementáciu týchto optimalizovaných distribuovaných systémov v Aethlumis, aby sme ponúkli výkonnú technickú podporu a efektívnu infraštruktúru, ktorú naši zákazníci potrebujú, aby boli prví, ktorí excelujú v ére rozsiahlej umelej inteligencie.