Yapay zekanın gelişim hızı, çağdaş iş dünyasında ana ayırt edici faktörlerden biri haline gelmiştir. Finans, üretim ve enerji ile ilgilenen işletmelerin senaryosunda, derin öğrenme modellerinin hızlandırılmış uygulanması maddi bir avantajdır. Burada dağıtılmış eğitim sunucuları artık yalnızca gelişmiş bir metodoloji olarak değil, model araştırmasının üretime dönüşmesini sağlayan temel itici güç olan, kaçınılmaz bir iş gereksinimi haline gelmiştir.
Paralel İşleme: Hızlı İşlemenin Sırrı.
Bu hızlandırmanın genel prensibi paralelleştirme olarak adlandırılır. Veriler, kapasitesinden bağımsız olarak bir sunucuda sıralı olarak işlenir. Darboğaz, bağlı sunucular grubu etrafında geliştirilen dağıtılmış eğitim yapıları tarafından kırılır. Aynı zamanda büyük veri kümelerini büyük sayıda GPU arasında dağıtma (veri paralelliği) ya da aynı modelin farklı bileşenlerini özel amaçlı düğümler arasında dağıtma (model paralelliği) yoluyla ölçeklenebilirler. Elde edilen bu iş paylaşımı, haftalar süren eğitimleri günlere, bazen de saatler süren eğitimleri haftalardan saatlere indirerek pazara ayak uydurmak için gerekli olan prototipleme ve yeniden çalışma sürecini hızlandırabilir.
Daha hızlı yinelemeler için kaynak kullanımını artırın.
Hız, artık güç gösterisi yapmaktan ziyade verimlilikle ilgilidir. Dağıtık bir sistem sayesinde kaynakların akıllıca dağıtımı gerçekleştirilebilir. Eğitim hattındaki farklı adımlar en uygun donanıma yerleştirilebilir ve farklı deneyler aynı küme üzerinde eşzamanlı olarak çalıştırılabilir. Bu, HPE ve Dell ile sahip olduğumuz sistem entegrasyonu uzmanlığıyla altyapıdaki tüm yatırımların optimal kullanımını garanti eder. Dağıtık sunucular, eğitim sürecinin kısalmasının yanı sıra, boşta kalan kaynakların ortadan kaldırılması ve iş akışının otomasyonu yoluyla tüm geliştirme süreçlerinin hızlandırılmasını sağlayacaktır.
Karmaşık ve Ölçeklenebilir Model Mimarileri.
Ayrıca, daha önceki yavaşlık sorunlarının üstesinden gelme açısından bir ivme söz konusudur. Aslında büyük ölçekli modeller: sadece bir sonraki nesil finansal tahminlerin yapılması, endüstriyel ölçekte dijital ikizlerin oluşturulması veya büyük bir enerji sisteminin çok amaçlı optimizasyonu için gerekli olmakla kalmaz, aynı zamanda tek bir makinede çalıştırılamaz haldedir. Dağıtık eğitim sunucuları, bu modellerin eğitilebilmesi ve oluşturulabilmesine olanak sağlayacak şekilde ölçeklendirilebilir. Bu sayede bir kuruluşun yapay zeka altyapısı coğrafi olarak merkezileştirilmemiş olur ve böylece model karmaşıklığı arttıkça, donanım tarafından dayatılan bir tavanla sınırlanmak yerine, model karmaşıklığının gelişim hızı korunabilir.
Son olarak, dağıtımlı eğitim sunucuları, yapay zekânın oluşturulmasını doğrusal ve kısıtlı bir operasyondan ölçeklenebilir ve paralelleştirilmiş bir sürece dönüştürür. Bunlar, modern işletmeler tarafından benimsenen yapay zekâ için gerekli olan hızlı inovasyon döngüleri ve karmaşık model inşasının anahtarıdır. Aethlumis'te ayrıca büyük ekip çalışması ve teknik becerilerimizi birleştirerek müşterilerimizin dönüşüm sağlayıcı yapay zekâ çözümlerini daha hızlı pazara sürmelerine yardımcı olan yüksek hızlı, optimize edilmiş, güvenli dağıtık sistemleri tasarlamakta ve uygulamaktayız.