Utvecklingstakten inom AI har blivit en av de viktigaste differentierande faktorerna i det samtida affärslandskapet. I scenarier med företag inom finans, tillverkning och energi utgör snabb implementering av djupinlärningsmodeller en konkret fördel. Här är distribuerade tränings servrar inte längre en avancerad metod, utan ett oumbärligt affärskrav, vilket utgör den centrala drivkraften bakom övergången från forskning till modellproduktion.
Parallellbearbetning: Hemligheten bakom snabb bearbetning.
Det allmänna principen bakom denna acceleration kallas parallellisering. Data bearbetas sekventiellt i en server oavsett dess kapacitet. Flaskhalsen bryts upp genom distribuerad träning som bygger på grupper av sammankopplade servrar. De kan också skala till stora datamängder genom att fördela dem mellan ett stort antal GPU:er (datapanallellism) eller till och med olika komponenter av samma modell över specialiserade noder (modellparallellism). Den resulterande arbetsfördelningen kan minska träningsprocesser från veckor till dagar eller ibland till och med från timmar till minuter, vilket snabbar upp prototypframtagning och omgångar – något som är avgörande för att hålla takten med snabba marknadsförändringar.
Resursanvändning för att öka snabbare omgångar.
Hastighet handlar inte längre om att visa kraft, utan om effektivitet. Med hjälp av ett distribuerat system kan resurser fördelas på ett intelligent sätt. De olika stegen i träningspipelinen kan placeras på den bästa hårdvaran, och olika experiment kan köras samtidigt på samma kluster. Detta garanterar optimal användning av alla infrastrukturinvesteringar under smidig navigation med vår systemsintegrationskompetens tillsammans med HPE och Dell. Distribuerade servrar säkerställer att, förutom en förkortad träningstid, samtliga utvecklingsprocesser accelereras genom att inaktiva resurser elimineras och arbetsflöden automatiseras.
Komplexa och skalbara modellarkitekturer.
Dessutom finns det en acceleration när det gäller möjligheten att motverka de problem som tidigare har varit efterblivna. Verkligen storskaliga modeller: inte bara behövs för att göra finansiella prognoser för nästa generation, eller industriella digitala tvillingar i stor skala, eller flermålsoptimering av ett stort energisystem, utan också omöjliga att köra på en enda maskin. De distribuerade träningsserverna kan skalas så att dessa modeller kan tränas och konstrueras. De placerar inte AI-infrastrukturen för en organisation samlat på en plats, vilket gör att utvecklingstakten för modellkomplexitet kan fortsätta att upprätthållas allteftersom modellen blir mer komplex, snarare än att vara begränsad av en hårdvarubaserad takhöjd.
Slutligen förändrar distribuerade tränings servrar skapandet av AI från en linjär och begränsad operation till en skalbar och parallell process. De är nyckeln till de snabba innovationscyklerna och den komplexa modellkonstruktion som krävs för AI som används av moderna företag. Vi kombinerar också vårt stora teamarbete och tekniska kunskaper för att designa och distribuera sådana höghastighetsoptimerade, säkra distribuerade system som hjälper våra kunder att snabbare ta fram transformerande AI-lösningar på marknaden vid Aethlumis.