Швидкість розвитку штучного інтелекту стає одним із ключових чинників, що відрізняють сучасний бізнес-ландшафт. У сценарії будь-яких підприємств, які займаються фінансами, виробництвом та енергетикою, прискорене впровадження моделей глибокого навчання є реальним конкурентним перевагою. У цьому контексті сервери розподіленого навчання вже не просто передова методика, а стають обов’язковою бізнес-вимогою, яка є головним чинником перетворення досліджень у виробництво моделей.
Паралельна обробка: секрет швидкої роботи.
Загальний принцип такого прискорення називається паралелізацією. Дані обробляються послідовно на одному сервері, незалежно від його потужності. Вузьке місце усувається за рахунок розподілених структур навчання, створених навколо групи пов'язаних серверів. Вони також можуть масштабуватися для великих наборів даних, розподіляючи їх між великою кількістю GPU (паралелізм даних) або навіть різними компонентами однієї моделі між спеціалізованими вузлами (паралелізм моделі). У результаті розподіл роботи дозволяє скоротити навчання, яке тривало тижні, до декількох днів або навіть годин, прискорюючи процес прототипування та ітерацій, що є важливим для відповідності швидким змінам на ринку.
Використання ресурсів для прискорення ітерацій.
Швидкість перестає бути показником потужності, а стає справою ефективності. Інтелектуальне розподілення ресурсів може здійснюватися за допомогою розподіленої системи. Різні етапи навчання можна розмістити на найкращому апаратному забезпеченні, а різні експерименти можуть виконуватися одночасно на тому самому кластері. Це гарантуює оптимальне використання всіх інвестицій у інфраструктуру під час безперебійного керування завдяки нашому досвіду інтеграції систем з HPE та Dell. Розподілені сервери забезпечать не лише скорочення часу процесу навчання, але й прискорення всіх процесів розробки шляхом усунення простоюючих ресурсів та автоматизації робочих процесів.
Складні та масштабовані архітектури моделей.
Також є прискорення у тому, щоб мати можливість протистояти запізненним питанням раніше. Дійсно, масивні моделі: не просто необхідні для фінансових прогнозів наступного покоління, або цифрових близнюків промислового масштабу, або багатоцілесного оптимізації великої енергетичної системи, але також не здатні виконуватися на одній машині. Розподілені сервери навчання можуть бути масштабувані таким чином, щоб ці моделі могли бути підготовлені та побудовані. Вони не розміщують інфраструктуру штучного інтелекту організації таким чином, щоб темпи розвитку складності моделі могли продовжувати підтримуватися, оскільки модель зростає у складності, а не обмежується плато, встановленим апаратним забезпеченням.
Нарешті, сервери розподіленого навчання перетворюють створення штучного інтелекту з лінійного та обмеженого процесу на масштабований і паралелізований. Вони є ключем до швидких циклів інновацій та складного моделювання, необхідних для впровадження ШІ сучасними підприємствами. Ми також об'єднуємо нашу велику командну роботу та технічні навички, щоб проектувати та розгортати такі оптимізовані, безпечні розподілені системи високої швидкості, які допомагають нашим клієнтам швидше виводити трансформаційні рішення ШІ на ринок у Aethlumis.