Tempo vývoja umelej inteligencie sa stáva jedným z kľúčových odlišujúcich faktorov v súčasnej obchodnej oblasti. V prípade podnikov, ktoré sa zaoberajú financiami, výrobou a energetikou, urýchlená implementácia modelov hlbokého učenia predstavuje skutočnú výhodu. Distribuované trénovacie servery už nie sú len pokročilou metodikou, ale stávajú sa nevyhnutnou obchodnou požiadavkou, ktorá je hlavným hybným prvkom pri prechode výskumu do produkcie modelov.
Paralelné spracovanie: Tajomstvo rýchleho spracovania.
Všeobecný princíp tohto zrýchlenia sa označuje ako paralelizácia. Údaje sa spracúvajú postupne na jednom serveri bez ohľadu na jeho kapacitu. Obmedzenie je prekonané štruktúrami distribuovaného trénovania, ktoré sú vyvinuté okolo skupiny prepojených serverov. Tieto štruktúry dokážu škálovať aj na veľké súbory údajov ich rozdelením medzi veľký počet GPU (paralelizmus údajov) alebo dokonca rôzne komponenty toho istého modelu medzi špeciálne uzly (paralelizmus modelu). Výsledné rozdelenie práce je schopné skrátiť týždne trénovania na dni alebo niekedy dokonca na hodiny, čím urýchľuje prototypovanie a opakovanie, ktoré je nevyhnutné na udržanie kroku s rýchlymi zmenami na trhu.
Využitie zdrojov na zrýchlenie iterácií.
Rýchlosť už nie je otázkou prechádzania k výkonu, ale efektívnosti. Inteligentné rozdelenie zdrojov možno uskutočniť s pomocou distribuovaného systému. Jednotlivé kroky v tréningovom pipeline sa dajú umiestniť na najvhodnejšie hardvérové vybavenie a rôzne experimenty môžu bežať súčasne na tom istom clustri. Tým sa zabezpečuje optimálne využitie všetkých investícií do infraštruktúry pri hladkom riadení prostredníctvom našich odborných znalostí v oblasti integrácie systémov s HPE a Dell. Distribuované servery zabezpečia nielen skrátenie trvania tréningového procesu, ale aj urýchlenie všetkých vývojových procesov elimináciou nevyužitých zdrojov a automatizáciou pracovných postupov.
Komplexné a škálovateľné architektúry modelov.
Okrem toho existuje zrýchlenie v možnosti riešiť problémy, ktoré predtým spomaľovali. Skutočne veľké modely: nie len potrebné na vytváranie finančných predpovedí novej generácie, priemyselných digitálnych dvojčiat alebo viacúčelovej optimalizácie rozsiahleho energetického systému, ale aj také, ktoré nie je možné spustiť na jednom stroji. Servery pre distribuované trénovanie je možné škálovať takým spôsobom, aby sa tieto modely mohli natrénovať a zostrojiť. Týmto spôsobom neumiestňujú infraštruktúru umelého inteligencie organizácie na jedno miesto, čo umožňuje udržať tempo vývoja zložitosti modelov, keďže modely rastú vo svojej zložitosti, namiesto toho, aby boli obmedzené hardvérovým stropom.
Nakoniec distribuované trénovacie servery presúvajú vytváranie umelej inteligencie z lineárnej a obmedzenej operácie na škálovateľný a paralelizovaný proces. Sú kľúčom k rýchlym inovačným cyklom a zložitej konštrukcii modelov, ktoré vyžaduje AI prijatá modernými podnikmi. Spoločne tiež spojame naše veľké týmové úsilie a technické zručnosti na návrh a nasadenie takýchto optimalizovaných, bezpečných distribuovaných systémov vysokého výkonu, ktoré pomáhajú našim zákazníkom rýchlejšie uvádzať inovatívne riešenia umelej inteligencie na trh v spoločnosti Aethlumis.