Стопа развоја АИ-а постаје један од кључних разликовајућих фактора у савременом пословном пејзажу. У сценарију било ког предузећа која се баве финансијама, производњом и енергијом, убрзана имплементација модела дубоког учења је физичка предност. Овде дистрибуирани сервери обуке више нису спроведени у напредној методологији, већ постају суштински пословни захтев, који је централни подстицај за претварање истраживања у производњу модела.
Паралелна обрада: тајна брзе обраде.
Општи принцип овог убрзања назива се паралелизација. Подаци се обрађују секвенцијално на једном серверу, без обзира на његов капацитет. Утјецање је разбијено дистрибуираним структурама обуке које су развијене око групе повезаних сервера. Такође су у стању да се скалирају на велике скупове података тако што их дистрибуирају међу великим бројем ГПУ-а (параллелизам података) или чак различите компоненте истог модела преко чворова за посебну сврху (параллелизам модела). Додијељена подељавања рада могу да смањи недеље у дане или понекад чак сатима обуке у недељама у сатима, чиме се убрзавају прототипирање и понављање које је неопходно за одржавање у складу са брзим променама на тржишту.
Употреба ресурса за повећање бржих итерација.
Брзина престаје да се бави моћом, већ ефикасношћу. Интелигентна расподела ресурса може се урадити уз помоћ дистрибуираног система. Различити кораци у обучавању могу се поставити на најбољи хардвер, а различити експерименти могу се истовремено радити на истом кластеру. Ово гарантује оптимално коришћење свих инвестиција око инфраструктуре под течним навигацијом нашим стручним знањем о интеграцији система са ХПЕ-ом и Деллом. Дистрибуирани сервери ће осигурати да, поред скраћеног времена процеса обуке, сви развојни процеси буду убрзани кроз отпадање неактивних ресурса и аутоматизацију радног тока.
Комплексне и скалибилне архитектуре модела.
Такође, постоји убрзање у смислу способности да се супротставимо каснијим питањима раније. Заиста, модели на великом нивоу: не само да су потребни за израду финансијских предвиђања следеће генерације, или дигитални близанци индустријског обима, или мулти-обицијска оптимизација великог енергетског система, већ и немогући за извршење на једној машини. Дистрибуирани сервери обуке могу се скалирати тако да се ови модели могу обучати и изградити. Они не локализују ИИ инфраструктуру организације на такав начин да се темпо развоја комплексности модела може наставити одржавати док модел расте у комплексности, а не да буде ограничен плафоном који је наметнут хардвером.
На крају, дистрибуирани сервери обуке померају стварање АИ-а у линеарну и ограничену операцију на процес који је скалиран и паралелан. Они су кључ за брзе циклусе иновација и сложену изградњу модела која је потребна за АИ коју усвоје савремена предузећа. Такође, придружујемо се нашем великом тимском раду и техничким вештинама за дизајнирање и распоређивање таквих високобржих оптимизованих безбедних дистрибуираних система који нашим купцима помажу да брже на тржиште доносе трансформативна АИ решења у Аетхлумису.