Utvecklingen av AI-modeller baserade på miljoner parametrar är begränsad av resurserna i en enskild server, vilket utgör deras grundläggande gräns när de skalas till miljarder parametrar. Inte längre en lyx för toppmoderna laboratorier, är distribuerade träningsserverar ryggraden som möjliggör att nuvarande AI utveckling fungerar på ett skalbart och effektivt sätt för alla organisationer, oavsett om det är ett företag inom finans, tillverkning eller energi.
Att bryta genom minnes- och skaleväggen.
Hundratals gigabytes minne behövs nu även av en enda, monolitisk AI-modell som är många gånger över prestandan av även den mest kraftfulla fristående GPU-servern. Detta åtgärdas genom distribuerad utbildning med hjälp av metoder som modellparallelism, som består av att det neuronala nätverket delas upp i separata applikationer på flera GPU och servrar. Detta gör det möjligt för forskare och ingenjörer att bygga och träna modeller av oförståelig storlek och komplexitet. För våra kunder kommer det att vara i den utsträckning de kan skapa sina egna äganderättsliga och konkurrenskraftiga AI-resurser, till exempel ett komplext riskbedömningsverktyg inom finans eller ett generativt designsystem inom tillverkningsindustrin, utan att vara begränsade av hårdvara.
Ökar tiden för att lösa problemet dramatiskt.
Tid är en nödvändighet när det gäller AI-utveckling. Distribuerad träning bygger på konceptet dataparallellism, där ett stort dataset fördelas över en grupp servrar. Varje server arbetar samtidigt med en del av datan och synkroniserar därefter sina inlärningsresultat vid regelbundna tidsintervall. Denna parallellbearbetning gör att träning som annars tar veckor nu kan reduceras till dagar eller till och med timmar. Denna hastighet är avgörande för iterativ utveckling, vilket gör att utvecklingsteam kan utforska många olika arkitekturer, hyperparametrar och dataset med hög hastighet. Resultatet blir snabbare innovationsprocesser, och den tid som normalt krävs för att implementera en fungerande modell i produktion minskas kraftigt – en viktig faktor för att möta marknadens krav.
Optimering av infrastrukturutnyttjande och flexibilitet.
En distribuerad arkitektur som skapas på skalbara kluster av servrar överför en fast AI-infrastruktur till en dynamisk och poolad. I motsats till enskilda projekt kan beräkningskapacitet elastiskt tilldelas flera team och projekt i isolering, utan att behöva allokera enskilda maskiner med hög prestanda. Dessa kluster, som ofta använder HPE- och Huawei-lösningar, optimeras med vår systemintegrationskompetens för sådana flexibla arbetsbelastningar. Slutresultatet av denna strategi blir maximalt utnyttjande av investerade medel, hög hårdvarunyttjandegrad samt en gradvis kapacitetsökning genom att lägga till fler noder till klustret, vilket passar perfekt projektets arbetsflöden.
Ökad robusthet och verklighetstrohet.
De distribuerade träningsramverken är felsäkra, vilket innebär att träningsjobbet kan fortsätta även om en av noderna stöter på problem. Detta är väsentligt för de långa träningskörningar som krävs för att träna stora modeller. Dessutom speglar en distribuerad miljömodell som utvecklats från början distributionsmiljön där modellen ska användas för att stödja storskalig inferens. Denna kompatibilitet gör övergången från forskning till distribution enklare, så att det blir mindre integrationsproblem och modellen i praktiken redan är anpassad för en skalbar, serverbaserad miljö, vilket är viktigt för att kunna erbjuda våra kunder effektiva och säkra lösningar.
Slutligen är distribuerade tränings servrar nyckelskiftet i paradigmet för distribuerad beräkning, istället för isolerad databehandling, mot koordinerad skalbar intelligens. Det är de som omvandlar ambitiösa AI-data till genomförbara, träningbara och driftsättbara produkter. Vi använder våra starka tekniska partnerskap och integrerar kompetenser för att utforma och implementera dessa optimerade distribuerade system på Aethlumis, för att erbjuda den kraftfulla tekniska supporten och effektiva infrastrukturen som våra kunder behöver för att vara först med att nå framgång i eran av storskalig AI.