บทบาทของเซิร์ฟเวอร์การฝึกแบบกระจายในการเร่งโมเดลการเรียนลึก

อัตราการพัฒนาของปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่สร้างความแตกต่างในภูมิทัศน์ทางธุรกิจยุคปัจจุบัน ในกรณีขององค์กรใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเงิน การผลิต และพลังงาน การนำโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้อย่างเร่งด่วนถือเป็นข้อได้เปรียบที่จับต้องได้ ดังนั้นเซิร์ฟเวอร์สำหรับการฝึกแบบกระจาย (distributed training servers) จึงไม่ใช่เพียงวิธีการขั้นสูงอีกต่อไป แต่กลายเป็นความต้องการทางธุรกิจที่จำเป็น ซึ่งเป็นแรงผลักดันหลักในการเปลี่ยนแปลงงานวิจัยให้กลายเป็นโมเดลที่ใช้งานได้จริง

การประมวลผลแบบขนาน: ความลับของการประมวลผลอย่างรวดเร็ว

หลักการทั่วไปของความเร่งนี้เรียกว่า การทำแบบขนาน (parallelization) ข้อมูลจะถูกประมวลผลตามลำดับในเซิร์ฟเวอร์เดียว โดยไม่คำนึงถึงขีดความสามารถของมัน คอขวดนี้ถูกทำลายลงโดยโครงสร้างการฝึกแบบกระจาย (distributed training structures) ซึ่งพัฒนาขึ้นรอบๆ กลุ่มของเซิร์ฟเวอร์ที่เชื่อมต่อกัน พวกมันยังสามารถปรับขนาดให้รองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้โดยการแจกจ่ายข้อมูลไปยัง GPU จำนวนมาก (data parallelism) หรือแม้แต่แจกจ่ายส่วนประกอบต่างๆ ของโมเดลเดียวกันไปยังโหนดเฉพาะทาง (model parallelism) การแบ่งงานลักษณะนี้สามารถลดระยะเวลาการฝึกจากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่วัน หรือบางครั้งจากหลายชั่วโมงเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง ทำให้การสร้างต้นแบบและการทำซ้ำอย่างรวดเร็วเป็นไปได้ ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในการก้าวทันการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในตลาด

การใช้ทรัพยากรเพื่อเพิ่มความเร็วในการทำซ้ำ

ความเร็วไม่ได้ขึ้นอยู่กับการอวดพลังอีกต่อไป แต่ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพ การจัดสรรทรัพยากรอย่างชาญฉลาดสามารถทำได้ด้วยระบบแบบกระจาย (distributed system) ขั้นตอนต่างๆ ในกระบวนการฝึกอบรมสามารถวางไว้บนฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมที่สุด และการทดลองต่างๆ ก็สามารถดำเนินการพร้อมกันบนคลัสเตอร์เดียวกันได้ สิ่งนี้รับประกันการใช้ประโยชน์จากการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานอย่างคุ้มค่าที่สุด โดยอาศัยความเชี่ยวชาญของเราในการผสานระบบเข้าด้วยกันอย่างไร้รอยต่อร่วมกับ HPE และ Dell เซิร์ฟเวอร์แบบกระจายจะช่วยให้มั่นใจได้ว่า นอกเหนือจากการลดระยะเวลาการฝึกอบรมแล้ว กระบวนการพัฒนาทั้งหมดจะถูกเร่งขึ้นผ่านการลดการใช้ทรัพยากรที่ไม่จำเป็นและการทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติ

สถาปัตยกรรมโมเดลที่ซับซ้อนและสามารถขยายขนาดได้

นอกจากนี้ ยังมีความเร่งในการสามารถรับมือกับปัญหาที่ตามหลังมาแต่ก่อน อันที่จริง โมเดลขนาดใหญ่ไม่เพียงแต่จำเป็นสำหรับการทำนายทางการเงินรุ่นถัดไป หรือตัวแบบดิจิทัลระดับอุตสาหกรรม หรือการเพิ่มประสิทธิภาพหลายวัตถุประสงค์ของระบบพลังงานขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังไม่สามารถดำเนินการบนเครื่องเดียวได้อีกด้วย เซิร์ฟเวอร์ฝึกอบรมแบบกระจายสามารถปรับขยายได้ในลักษณะที่ทำให้สามารถฝึกและสร้างโมเดลเหล่านี้ขึ้นมาได้ ซึ่งช่วยไม่ให้โครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ขององค์กรตั้งอยู่รวมกันในที่เดียว ส่งผลให้สามารถรักษาจังหวะการพัฒนาความซับซ้อนของโมเดลไว้ได้อย่างต่อเนื่องเมื่อโมเดลมีความซับซ้อนมากขึ้น แทนที่จะถูกจำกัดด้วยเพดานที่ถูกกำหนดโดยฮาร์ดแวร์

ในท้ายที่สุด เซิร์ฟเวอร์การฝึกอบรมแบบกระจาย (distributed training servers) ได้เปลี่ยนการสร้างปัญญาประดิษฐ์ (AI) จากกระบวนการเชิงเส้นที่มีข้อจำกัด ไปเป็นกระบวนการที่สามารถปรับขนาดได้และขนานกันได้ ซึ่งถือเป็นกุญแจสำคัญต่อวัฏจักรนวัตกรรมอย่างรวดเร็วและการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อน ซึ่งจำเป็นสำหรับการนำ AI มาใช้ในองค์กรสมัยใหม่ นอกจากนี้ เรายังผนึกกำลังทีมงานขนาดใหญ่พร้อมทักษะทางเทคนิคของเรา เพื่อออกแบบและติดตั้งระบบกระจายความเร็วสูงที่ได้รับการปรับให้มีประสิทธิภาพและปลอดภัย ซึ่งช่วยให้ลูกค้าของเราสามารถนำโซลูชัน AI ที่สร้างการเปลี่ยนแปลงเข้าสู่ตลาดได้เร็วขึ้นที่ Aethlumis