เซิร์ฟเวอร์การฝึกแบบกระจายช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่ได้อย่างไร

การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่อิงตามพารามิเตอร์นับล้านนั้น ติดข้อจำกัดด้านทรัพยากรของเซิร์ฟเวอร์ตัวเดียว ซึ่งเป็นข้อจำกัดพื้นฐานเมื่อมีการขยายไปสู่พารามิเตอร์ระดับพันล้าน เซิร์ฟเวอร์ฝึกอบรมแบบกระจายไม่ใช่สิ่งฟุ่มเฟือยสำหรับห้องปฏิบัติการชั้นนำอีกต่อไป แต่กลับกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่เอื้อให้เกิด AI การพัฒนาที่สามารถทำงานได้อย่างมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสำหรับองค์กรใด ๆ ไม่ว่าจะเป็นองค์กรในภาคการเงิน การผลิต หรือพลังงาน

ก้าวข้ามกำแพงหน่วยความจำและการขยายขนาด

ขณะนี้แม้แต่โมเดลปัญญาประดิษฐ์ตัวเดียวที่มีโครงสร้างแบบโมโนลิธิก (monolithic) ก็ต้องใช้หน่วยความจำหลายร้อยกิกะไบต์ ซึ่งเกินขีดความสามารถของเซิร์ฟเวอร์ GPU แบบสแตนด์อโลนที่ทรงพลังที่สุดหลายเท่าตัว ปัญหานี้ได้รับการแก้ไขผ่านการฝึกโมเดลแบบกระจาย (distributed training) โดยใช้วิธีการเช่น การทำให้โมเดลขนานกัน (model parallelism) ซึ่งประกอบด้วยการแบ่งเครือข่ายประสาทเทียมออกเป็นส่วนย่อย ๆ แล้วประมวลผลบน GPU และเซิร์ฟเวอร์หลายตัว สิ่งนี้ทำให้นักวิจัยและวิศวกรสามารถสร้างและฝึกฝนโมเดลที่มีขนาดและความซับซ้อนในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน สำหรับลูกค้าของเรา หมายความว่าพวกเขาจะสามารถสร้างแหล่งทรัพยากรปัญญาประดิษฐ์เฉพาะของตนเองที่มีความได้เปรียบในการแข่งขัน เช่น เครื่องมือประเมินความเสี่ยงขั้นสูงในภาคการเงิน หรือระบบออกแบบเชิงสร้างสรรค์ (generative design system) ในอุตสาหกรรมการผลิต โดยไม่ถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์

เพิ่มความเร็วในการหาคำตอบอย่างมาก

เวลาเป็นปัจจัยจำเป็นเมื่อพูดถึงการสร้างปัญญาประดิษฐ์ (AI) การฝึกแบบกระจาย (Distributed training) สร้างขึ้นบนแนวคิดของการขนานข้อมูล (data parallelism) โดยที่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะถูกแจกจ่ายไปยังกลุ่มของเซิร์ฟเวอร์แต่ละตัว เซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่องจะประมวลผลส่วนหนึ่งของข้อมูลพร้อมกัน และทำการประสานผลลัพธ์การเรียนรู้ในช่วงเวลาที่กำหนดอย่างสม่ำเสมอ การประมวลผลแบบขนานนี้ทำให้ระยะเวลาการฝึกที่เคยใช้เป็นสัปดาห์ ลดลงเหลือเพียงไม่กี่วันหรือแม้แต่ไม่กี่ชั่วโมง ความเร็วนี้มีความสำคัญต่อกระบวนการพัฒนาแบบวนรอบ ซึ่งช่วยให้ทีมพัฒนาสามารถทดลองสถาปัตยกรรม ไฮเปอร์พารามิเตอร์ และชุดข้อมูลต่างๆ ได้อย่างหลากหลายในอัตราที่รวดเร็ว ส่งผลให้กระบวนการนวัตกรรมเร็วขึ้นอย่างมาก และระยะเวลาที่เคยใช้ปกติในการนำโมเดลที่มีคุณภาพไปใช้งานจริงก็ลดลงอย่างมาก ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการตอบสนองความต้องการของตลาด

การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โครงสร้างพื้นฐานและความยืดหยุ่น

สถาปัตยกรรมแบบกระจายที่สร้างขึ้นบนคลัสเตอร์ของเซิร์ฟเวอร์ที่สามารถปรับขนาดได้ ช่วยเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบคงที่ให้กลายเป็นระบบที่มีความยืดหยุ่นและใช้ทรัพยากรร่วมกันได้ แทนที่จะจัดสรรเครื่องที่มีพลังการประมวลผลสูงให้กับโครงการใดโครงการหนึ่งโดยเฉพาะ ตอนนี้สามารถจัดสรรพลังการประมวลผลอย่างยืดหยุ่นให้กับหลายทีมและหลายโครงการพร้อมกันได้อย่างแยกขาดจากกัน คลัสเตอร์เหล่านี้ซึ่งมักใช้โซลูชันจาก HPE และ Huawei ได้รับการปรับแต่งด้วยความเชี่ยวชาญด้านการรวมระบบของเราให้เหมาะสมกับภาระงานที่มีความยืดหยุ่นดังกล่าว ผลลัพธ์สุดท้ายของกลยุทธ์นี้คือ การเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนเงินให้สูงสุด อัตราการใช้งานฮาร์ดแวร์ที่สูง และการเพิ่มขีดความสามารถอย่างค่อยเป็นค่อยไปโดยการเพิ่มโหนดใหม่เข้าไปในคลัสเตอร์ ซึ่งสอดคล้องกับขั้นตอนของโครงการต่างๆ ได้อย่างสมบูรณ์แบบ

เพิ่มความทนทานและความสมจริง

เฟรมเวิร์กการฝึกแบบกระจายมีความสามารถในการทนต่อข้อผิดพลาด ดังนั้นงานการฝึกจึงยังสามารถดำเนินต่อไปได้แม้ว่าหนึ่งในโหนดจะประสบปัญหา สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรันการฝึกอบรมที่ใช้เวลานาน ซึ่งจำเป็นต้องใช้ในการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ โมเดลที่พัฒนาขึ้นในสภาพแวดล้อมแบบกระจายตั้งแต่ต้น จะสะท้อนถึงการนำไปใช้งานจริงของโมเดลเพื่อรองรับการอนุมานในระดับใหญ่ ความเข้ากันได้นี้ทำให้การเปลี่ยนผ่านจากงานวิจัยสู่การนำไปใช้งานง่ายขึ้น เนื่องจากมีปัญหาการรวมระบบลดลง และโมเดลนั้นถูกปรับแต่งให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมที่สามารถขยายขนาดได้และอาศัยเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งมีความสำคัญต่อการให้บริการที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัยแก่ลูกค้าของเรา

ในที่สุด เซิร์ฟเวอร์การฝึกอบรมแบบกระจาย (distributed training servers) คือกุญแจสำคัญที่เปลี่ยนแปลงแนวคิดจากกระบวนการคำนวณแบบแยกเดี่ยว ไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสานงานกัน มันคือองค์ประกอบเหล่านี้ที่เปลี่ยนข้อมูลอันทะเยอทะยานด้านปัญญาประดิษฐ์ให้กลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่สามารถฝึกฝนและนำไปใช้งานได้จริง เราใช้ความร่วมมือทางเทคนิคที่เข้มแข็งและผสานรวมศักยภาพต่าง ๆ เพื่อออกแบบและดำเนินการระบบกระจายที่ได้รับการปรับแต่งเหล่านี้ที่ Aethlumis เพื่อมอบการสนับสนุนทางเทคนิคที่ทรงพลังและโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งลูกค้าของเราต้องการเพื่อก้าวนำหน้าและประสบความสำเร็จในยุคของปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่