Ang bilis ng pag-unlad ng AI ay naging isa sa mga pangunahing salik na nag-uugnay sa kasalukuyang larangan ng negosyo. Sa sitwasyon ng anumang mga kumpanya na may kinalaman sa pananalapi, pagmamanupaktura, at enerhiya, ang mabilis na pagpapatupad ng mga deep learning model ay isang tunay na bentahe. Dito, ang mga distributed training server ay hindi na lamang hinahangad bilang isang napapanahong pamamaraan, kundi naging isang mahalagang pangangailangan sa negosyo, na siyang pangunahing sanhi upang maisalin ang pananaliksik sa produksyon ng mga modelo.
Parallel Processing: Ang Sikreto ng Mabilis na Paggamot.
Ang pangkalahatang prinsipyo ng pagpapabilis na ito ay tinatawag na parallelization. Ang mga datos ay pinoproseso nang sunud-sunod sa isang server anuman ang kapasidad nito. Nasisira ang bottleneck sa pamamagitan ng mga istrakturang distributed training na binuo sa paligid ng grupo ng magkakaugnay na server. Kayang-isama rin nila ang malalaking hanay ng data sa pamamagitan ng pagbabahagi nito sa napakaraming GPU (data parallelism) o kahit sa iba't ibang bahagi ng isang modelo sa iba't ibang special purpose node (model parallelism). Ang resultang pagbabahagi ng gawain ay kayang bawasan ang mga linggong pagsasanay sa ilang araw o minsan kahit oras lamang, mula sa linggo hanggang oras, na nagpapabilis sa prototyping at paulit-ulit na pag-unlad na mahalaga para makasabay sa mabilis na pagbabago sa merkado.
Paggamit ng Yaman upang mapabilis ang mga iterasyon.
Hindi na nagsisimula ang bilis sa pagpapakita ng kapangyarihan, kundi sa kahusayan. Maaaring isagawa ang marunong na paglalaan ng mga mapagkukunan sa tulong ng isang pamamahagi ng sistema. Ang iba't ibang hakbang sa training pipeline ay maaaring ilagay sa pinakamahusay na kagamitan, at maaaring isabay ang iba't ibang eksperimento sa parehong cluster. Ito ay nagagarantiya sa optimal na paggamit ng lahat ng puhunan sa imprastraktura sa ilalim ng maayos na pag-navigate ng aming ekspertisyang integrasyon ng sistema kasama ang HPE at Dell. Ang mga pamamahaging server ay magagarantiya na, bukod sa mas maikling oras ng proseso ng pagsasanay, mapabilis ang lahat ng proseso ng pag-unlad sa pamamagitan ng pag-alis sa mga di-ginagamit na mapagkukunan at awtomatikong pagpapatakbo ng workflow.
Kumplikado at Masusukat na Arkitekturang Modelo.
Bukod dito, mayroong pagpapabilis sa kakayahan na tugunan ang mga problemang dating nahuhuli. Talaga ngang ang mga malalaking modelo: hindi lamang kailangan para gumawa ng prediksyon sa pananalapi sa susunod na henerasyon, o mga digital twin na iskala ng industriya, o multi-objective optimization ng isang malaking sistema ng enerhiya, kundi hindi rin maisasagawa sa isang mag-isang makina. Maaaring i-scale ang mga server para sa pagsasanay nang pangkat-kat (distributed training) upang mapagsanay at mapagtayo ang mga modelong ito. Hindi nila pinagsasama sa isang lugar ang imprastruktura ng AI ng isang organisasyon, sa paraang patuloy na mapapanatili ang bilis ng pag-unlad ng kumplikadong modelo habang lumalaki ang kumplikado nito, imbes na mapigilan dahil sa takdang limitasyon ng hardware.
Sa wakas, ang mga distributed training server ay naglilipat sa paggawa ng AI mula sa isang operasyon na linyar at limitado tungo sa isang prosesong masusukat at pinaparali. Ito ang susi sa mabilis na ikot ng inobasyon at sa kumplikadong pagbuo ng modelo na kinakailangan ng AI na ginagamit ng mga modernong negosyo. Kasama rin nating isasama ang malawak nating kerwatak at teknikal na kasanayan upang magdisenyo at mag-deploy ng mga ganitong mataas na bilis, optimisado, ligtas na distributing sistema na tutulong sa aming mga customer na mas mapabilis ang paglabas ng makabagong solusyon sa AI sa merkado sa Aethlumis.