Розробка моделей ШІ, що базуються на мільйонах параметрів, стикається з обмеженням ресурсів одного сервера, що є їхньою фундаментальною межею під час масштабування до мільярдів параметрів. Розподілені сервери для навчання більше не є розкішшю передових лабораторій, вони стали основою, яка забезпечує сучасний ШІ процес розробки, дозволяючи йому працювати масштабовано та ефективно для будь-якої організації, чи то фінансового сектору, виробництва чи енергетики.
Подолання стіни пам'яті та масштабування.
Навіть для одного моно-модельного AI зараз потрібно сотні гігабайт пам'яті, що значно перевищує можливості навіть найпотужнішого окремого GPU-сервера. Це вирішується шляхом розподіленого навчання за допомогою таких методів, як паралелізм моделей, коли нейронну мережу розподіляють на окремі частини, що працюють на кількох GPU та серверах. Це дозволяє дослідникам та інженерам створювати та навчати моделі небачених раніше розмірів і складності. Для наших клієнтів це означатиме можливість створювати власні власницькі та конкурентоспроможні AI-ресурси, такі як складний інструмент оцінки ризиків у фінансовій сфері або генеративна система проектування в машинобудуванні, без обмежень, пов’язаних із апаратним забезпеченням.
Різке збільшення часу до отримання рішення.
Час є фактором необхідності, коли мова йде про створення штучного інтелекту. Розподілене навчання базується на концепції паралельної обробки даних, при якій великий набір даних розподіляється між групою серверів. Кожен сервер одночасно працює з окремою частиною даних, синхронізуючи отримані результати через певні проміжки часу. Ця паралельна обробка дозволяє скоротити терміни навчання з кількох тижнів до декількох днів або навіть годин. Така швидкість має вирішальне значення для ітеративного розвитку, оскільки дає можливість команді розробників ефективно досліджувати безліч архітектур, гіперпараметрів та наборів даних. У результаті процес інновацій прискорюється, а час, який зазвичай потрібен для впровадження надійної моделі в робоче середовище, значно скорочується — це важливо для своєчасного реагування на ринкові вимоги.
Оптимізація використання інфраструктури та гнучкість.
Розподілена архітектура, створена на основі масштабованих кластерів серверів, перетворює фіксовану інфраструктуру штучного інтелекту на динамічну та узагальнену. Завдяки можливості еластичного розподілу обчислювальних потужностей між окремими проектами, різні команди та проекти можуть використовувати ресурси ізольовано, не виділяючи окремі потужні машини. Ці кластери, які часто використовують рішення HPE та Huawei, оптимізовані нашою експертною компетенцією в галузі інтеграції систем саме для таких гнучких навантажень. Кінцевим результатом цієї стратегії є максимізація ефективності інвестованих коштів, високий рівень використання апаратного забезпечення та поступове нарощування потужностей за рахунок додавання нових вузлів до кластера, що ідеально відповідає етапам реалізації проектів.
Підвищення надійності та практичної ефективності.
Розподілені навчальні фреймворки є стійкими до збоїв, тому навчання може продовжуватися навіть у разі виникнення проблеми на одному із вузлів. Це має важливе значення для тривалих сеансів навчання великих моделей. Крім того, розроблена заздалегідь модель у розподіленому середовищі відображає реальне розгортання моделі для підтримки масштабного виведення. Така сумісність спрощує перехід від досліджень до розгортання, зменшуючи складність інтеграції, і фактично модель уже адаптована до масштабованого середовища на основі серверів, що є важливим для надання нашим клієнтам ефективних і безпечних рішень.
Нарешті, сервери розподіленого навчання є ключовим зрушенням у парадигмі розподілених обчислень — замість ізольованих обчислень до координованої масштабованої інтелектуальної системи. Саме вони перетворюють амбітні дані про штучний інтелект на життєздатні, навчальні та придатні для впровадження продукти. Ми використовуємо наші міцні технічні партнерства та інтегруємо можливості для проектування та реалізації цих оптимізованих розподілених систем у Aethlumis, щоб запропонувати потужну технічну підтримку та ефективну інфраструктуру, необхідну нашим клієнтам, щоб стати першими, хто досягне успіху в епоху масштабного штучного інтелекту.