Развој ИИ модела заснованих на милионима параметара је ограничење ресурса једног сервера који је њихов фундаментални ограничење јер се скалирају на милијарде параметара. Не више луксуз најсавременијих лабораторија, дистрибуирани сервери обуке су кичма која омогућава тренутне АИ развој да раде на скалибилан и ефикасан начин на било коју организацију, било да је фирма у финансијском сектору, производњу или енергију.
Пробивање зида меморије и скале.
Стотине гигабајта меморије су сада потребне чак и за један монолитски модел вештачке интелигенције који је много пута већи од перформанси чак и најмоћнијег самосталног ГПУ сервера. Ово се решава путем дистрибуиране обуке користећи методе као што је модел паралелизам, који се састоји од неуронске мреже која се дели на одвојене апликације на више GPU-а и сервера. То омогућава истраживачима и инжењерима да конструишу и обуче моделе у нечувеној величини и сложености. За наше купце, то ће бити у мери у којој могу да креирају сопствене власничке и конкурентне ИИ ресурсе, као што је сложен алат за процену ризика у финансији или генеративни дизајн систем у производњој индустрији, без ограничења хардверским уређајима.
Драматично повећавање времена за решавање проблема.
Време је фактор неопходности када је реч о стварању вештачке интелигенције. Дистрибуирана обука је изграђена на концепту паралелизма података у којем је велики скуп података распоређен на групу сервера. Сваки сервер ради на делу података истовремено, тако синхронизујући учење у одређено време. Ова паралелна обрада чини да се недеља обуке смањују на дане, па чак и на сата. Ова брзина је критична за итеративни развој, што омогућава тиму за развој да истражи мноштво архитектура, хиперпараметра и скупова података са малом брзином. Резултат је бржи процес иновација и време које је нормално потребно за распоређивање здравог модела у производњу је знатно смањено, што је важан аспект у решавању потражњи тржишта.
Оптимизација коришћења инфраструктуре и флексибилности.
Дистрибуирана архитектура која се ствара на скалибилним кластерима сервера преноси фиксну инфраструктуру ИИ на динамичну и поулну. Дополне појединачним пројектима, рачунарска моћ може бити еластично додељена вишеструким тимовима и пројектима у изолацији без доделе било које појединачне машине са високом снагом. Ови кластери, који често користе рјешења HPE-а и Huawei-а, оптимизовани су на основу наше експертизе у интеграцији система за такве флексибилне радне оптерећења. Крајњи резултат ове стратегије резултира максимизованим количинама уложеног новца, високим стопама коришћења хардвера и постепеног повећања капацитета додавањем више чворова кластеру, што се савршено уклапа у пројектне цевове.
Повећање чврстоће и реалности.
Дистрибуирани оквири обуке су толерантни на грешке и тако је посао обуке и даље у стању да настави у случају да се један од чворова суочи са проблемом. Ово је од суштинског значаја за дуготрајне тренинге које морају бити обучене на великим моделима. Осим тога, модел дистрибуиране средине развијен унапред одражава производњу модела како би се подржао велики степен закључења. Ова компатибилност олакшава прелазак из истраживања у распоређивање, тако да има мање интеграционих проблема и модел је већ прилагођен скалибилном окружењу заснованом на серверима, што је важно за пружање наших клијената ефикасним и сигурним решењима.
На крају, дистрибуирани сервери обуке су кључна промена у парадигми дистрибуираног рачунања уместо изолованог рачунања према координисаној скалибилној интелигенцији. Они су они који трансформишу амбициозне податке о вештачкој интелигенцији у одржива обучива и распоређива производи. Користимо своја јака техничка партнерства и интегришемо способности за дизајнирање и имплементацију ових оптимизованих дистрибуираних система у Аетхлумису како бисмо понудили снажну техничку подршку и ефикасну инфраструктуру коју наши купци захтевају да буду први који су се одликовали у ери великог АИ.