Ang pag-unlad ng mga modelo ng AI na batay sa milyon-milyong parameter ay limitado sa kapasidad ng isang server, na siyang pangunahing hadlang habang lumalawak ang bilang nito patungo sa bilyon-bilyong parameter. Hindi na lamang ito isang luho ng mga nangungunang laboratoryo, ang mga distributed training server ang likas na sandigan na nagbibigay-daan sa kasalukuyang AI pag-unlad upang gumana nang masukat at mahusay para sa anumang organisasyon, maging ito man ay isang kumpanya sa sektor ng pananalapi, pagmamanupaktura o enerhiya.
Paglabag sa Hadlang ng Memorya at Sukat.
Kasalukuyan, kailangan na ang daan-daang gigabayt ng memorya kahit lang sa isang monolithic AI model, na maraming beses na lampas sa kakayahan ng pinakamakapangyarihang stand-alone GPU server. Ito ay nalulutas sa pamamagitan ng distributed training gamit ang mga pamamaraan tulad ng model parallelism, kung saan hinahati ang neural network sa magkakahiwalay na aplikasyon sa maraming GPU at server. Pinapayagan nito ang mga mananaliksik at inhinyero na bumuo at sanayin ang mga modelo na dati-rati ay hindi maisip dahil sa sukat at kumplikado. Para sa aming mga customer, magiging posible nilang lumikha ng kanilang sariling proprietary at mapagkumpitensyang AI resources, tulad ng isang kumplikadong risk-assessment tool sa larangan ng pananalapi o isang generative design system sa industriya ng pagmamanupaktura, nang walang limitasyon mula sa hardware.
Dramatikong Pagtaas sa Time-to-Solution.
Ang oras ay isang salik na kailangan kapag ito ay may kinalaman sa paglikha ng AI. Ang distributed training ay nakabase sa konsepto ng data parallelism kung saan ang malaking dataset ay ipinapadala sa pangkat ng mga server. Ang bawat server ay sabay-sabay na gumagana sa bahagi ng data at nag-uugnay-ugnay sa kanilang natutunan sa regular na agwat ng oras. Ang ganitong parallel processing ay pinaikli ang pagmamarka mula sa linggo hanggang sa ilang araw o kahit oras pa lamang. Ang bilis na ito ay mahalaga sa mapabilis na pagpapaunlad, na nagbibigay-daan sa koponan na masuri ang iba't ibang arkitektura, hyperparameter, at dataset nang mabilis. Ang resulta ay mas mabilis na proseso ng inobasyon at ang oras, na dati ay kailangan upang maisagawa ang isang matibay na modelo sa produksyon, ay napapaliit nang malaki—na mahalagang aspeto upang matugunan ang mga pangangailangan ng merkado.
Pag-optimize sa paggamit ng imprastraktura at kakayahang umangkop.
Isang distributed architecture na likha sa scalable na mga cluster ng mga server ang naglilipat sa isang fixed AI infrastructure papunta sa isang dynamic at pooled na sistema. Sa kabutihan ng single projects, maaaring elastically i-assign ang computational power sa maramihang mga koponan at proyekto nang paisa-isa nang hindi inaalok ang anumang solong makina na may mataas na kapangyarihan. Ang mga ganitong klado, na madalas gumagamit ng HPE at Huawei solutions, ay optima gamit ang aming kadalubhasaan sa system integration para sa mga ganitong uri ng flexible workloads. Ang huling resulta ng estratehiyang ito ay ang pagmaksima sa halaga ng puhunan, mataas na rate ng paggamit ng hardware, at unti-unting pagtaas ng kapasidad sa pamamagitan ng pagdaragdag ng mas maraming nodes sa klado, na lubos na tugma sa mga project pipeline.
Pagpapalakas at Realidad
Ang mga distributed training framework ay may kakayahang tumanggap ng maling nangyayari kaya patuloy pa rin ang pagsubok sa pagsanay kahit may problema sa isa sa mga node. Mahalaga ito para sa mahabang tagal ng pagsasanay na kinakailangan upang masanay ang malalaking modelo. Bukod dito, ang isang modelo sa distributed environment na unang binuo ay sumasalamin sa aktwal na pag-deploy ng modelo para sa malawakang inference. Ang ganitong pagkakatugma ay nagpapadali sa transisyon mula pananaliksik hanggang sa aktwal na pag-deploy, kung saan nababawasan ang mga problema sa integrasyon at ang modelo ay agad nang nakatuon sa isang scalable, batay-sa-server na kapaligiran, na mahalaga upang maibigay sa aming mga customer ang epektibo at ligtas na mga solusyon.
Sa wakas, ang mga distributed training server ay ang pangunahing pagbabago sa paradigma ng pamamahagi ng kalkulasyon imbes na magkahiwalay na pag-compute patungo sa nakaplanong masusukat na intelihensya. Sila ang nagbabago sa mapaghangad na datos tungkol sa AI patungo sa mga produktong maaaring i-train at mailunsad. Ginagamit namin ang aming matibay na teknikal na pakikipagsosyo at isinasama ang mga kakayahan upang idisenyo at maisakatuparan ang mga opitimisadong distributed system sa Aethlumis upang maiaalok ang makapangyarihang suporta sa teknikal at epektibong imprastraktura na kailangan ng aming mga customer upang maging una at mahusay sa panahon ng malawakang AI.