Milyonlarca parametreye dayalı olarak geliştirilen yapay zekâ modelleri, tek bir sunucunun kaynak kısıtlamasıyla karşı karşıya kalır ve bu da milyarlarca parametreye çıkarken temel sınırlarını oluşturur. Dağıtık eğitim sunucuları artık sadece en gelişmiş laboratuvarların lüksü olmaktan çıkmış ve mevcut Ai herhangi bir kuruluşun ölçeklenebilir ve verimli şekilde çalışmasını sağlar; finans sektöründe, imalatta ya da enerji alanında bir şirket olabilir.
Bellek ve Ölçek Duvarını Aşmak.
Tek bir monolitik AI modeli bile artık yüzlerce gigabayt bellek gerektiriyor ve bu, en güçlü tek GPU sunucusunun performansını bile birçok kez aşmaktadır. Bu durum, model paralelliği gibi yöntemler kullanılarak dağıtılmış eğitim ile çözülmektedir. Model paralelliği, sinir ağının birden fazla GPU ve sunucuda ayrı uygulamalara bölünmesini içerir. Bu sayede araştırmacılar ve mühendisler daha önce hiç duyulmamış boyutlarda ve karmaşıklıkta modeller oluşturabilmekte ve eğitebilmektedir. Müşterilerimiz açısından ise bu, donanım sınırlamalarına takılmadan kendi özel ve rekabetçi AI kaynaklarını, örneğin finansta karmaşık bir risk değerlendirmesi aracı ya da imalat endüstrisinde üretici bir tasarım sistemi oluşturabilecek düzeyde olacaktır.
Çözüm Süresini Dramatik Şekilde Artırmak.
Yapay zeka oluşturmada zaman bir gereklilik faktörüdür. Dağıtımlı eğitim, büyük bir veri kümesinin sunucuların bir grubu arasında dağıtılması temeline dayanan veri paralelliği kavramı üzerine kuruludur. Her sunucu, verinin bir kısmı üzerinde eşzamanlı olarak çalışır ve öğrenmeleri belirli düzenli aralıklarla senkronize eder. Bu paralel işleme sayesinde haftalar süren eğitimler günler hatta saatlere indirilebilmektedir. Bu hız, geliştirme ekibinin çok sayıda mimari, hiperparametre ve veri kümesini düşük maliyetle keşfetmesine olanak tanıyan yinelemeli gelişim için kritik öneme sahiptir. Sonuç olarak inovasyon süreci hızlanmakta ve normalde sağlam bir modeli üretime sürmek için gerekli olan süre büyük ölçüde kısalıyor; bu da piyasa taleplerini karşılama açısından önemli bir avantaj sağlar.
Altyapının Kullanımının Optimize Edilmesi ve Esneklik
Ölçeklenebilir sunucu kümeleri üzerine kurulan dağıtık bir mimari, sabit bir yapay zeka altyapısını dinamik ve paylaşımlı bir hale dönüştürür. Yüksek güçlü tekil makinelerin ayrılmadan, hesaplama gücü tekil projelere ek olarak birden fazla takıma ve projeye izole şekilde esnek olarak atanabilir. Hızla HPE ve Huawei çözümlerinin kullanıldığı bu kümeler, sistem entegrasyonu uzmanlığımız ile bu tür esnek iş yükleri için optimize edilmiştir. Bu stratejinin sonucunda, yatırım yapılan para miktarlarının en üst düzeye çıkarılması, yüksek donanım kullanım oranları ve kümeye daha fazla düğüm eklenerek kapasitenin kademeli olarak artırılması elde edilir; bu da proje hatlarıyla tam olarak uyum sağlar.
Dayanıklılığın ve Gerçekçiliğin Artırılması.
Dağıtılmış eğitim çerçeveleri hata toleranslıdır ve bu sayede düğümlerden biri bir sorunla karşılaştığında bile eğitim işi devam edebilir. Bu durum, büyük modeller üzerinde uzun süreli eğitimler yapılması gerektiğinde özellikle önemlidir. Ayrıca, başlangıçta geliştirilen dağıtılmış ortam modeli, büyük ölçekli çıkarım işlemlerini desteklemek için üretim ortamına dağıtımı yansıtır. Bu uyumluluk, araştırmadan dağıtım aşamasına geçişi kolaylaştırır, böylece entegrasyonla ilgili sorunlar en aza indirilir ve model etkin bir şekilde ölçeklenebilir, sunucu tabanlı bir ortama zaten uyarlanmış olur ki bu da müşterilerimize verimli ve güvenli çözümler sunmamız açısından önemlidir.
Sonunda, dağıtılmış eğitim sunucuları, izole hesaplama yerine koordine edilmiş ölçeklenebilir zekâya doğru dağıtılmış hesaplamanın paradigmasında anahtar değişimi temsil eder. Büyük ölçekteki AI verilerini, eğitilebilir ve dağıtılabilir ürün haline getiren onlardır. Aethlumis'te bu optimize edilmiş dağıtılmış sistemleri tasarlamak ve uygulamak için güçlü teknik iş birliklerimizi kullanarak müşterilerimizin büyük ölçekli yapay zekâ çağındaki lider konuma ulaşmaları için gerekli etkili teknik destek ve altyapıyı sunarız.