Millionlab parametrlarga asoslangan sun'iy intellekt modellarini rivojlantirish bitta server uchun resurs cheklovi bilan chegaralangan, bu esa milliardlab parametrlarga ko'tarilganda ularning asosiy chegarasi hisoblanadi. Yuqori texnologiyali laboratoriyalarning yanada shaxsiy luksiga aylanmagan taqsimlangan o'quv serverlari hozirda AI mashroblarni masshtablashtirish va samarali ishlash imkonini istalgan tashkilotga beradi, xuddi moliya sohasidagi, ishlab chiqarish yoki energiya sohasidagi kompaniyaga o'xshab.
Xotira hamda Masshtab Chegarasidan O'tish.
Hozirda eng quvvatli alohida GPU serverlarning ham ishlash tezligidan bir necha marta oshib ketgan yagona, monolit AI modeli ham yuzlab gigabayt xotiraga ehtiyoj seza boshladi. Buni hal etish uchun modelni parallel qilish kabi taqsimlangan o'qitish usullaridan foydalaniladi, ya'ni neyron tarmoq alohida GPU va serverlarda ajratilgan dasturlarga bo'linadi. Bu tadqiqotchilar va muhandislarga avval hech qachon ega bo'linmagan hajm va murakkablikdagi modellar yaratish imkonini beradi. Mijozlarimiz uchun bu esa ular maxsus xavf baholash vositasini moliya sohasida yoki ishlab chiqarish sanoatidagi generativ dizayn tizimini kabi noyob, raqobatbardosh sun'iy intellekt resurslarini yaratishlari qurilma cheklovlari tufayli to'sqinlikka duch kelmagani ma'noni anglatadi.
Yechim topish vaqtini dramatik darajada oshirish.
Sun'iy intellekt yaratishda vaqt zarur omil hisoblanadi. Tarqatilgan o'qitish katta ma'lumotlar to'plami serverlar guruhi bo'ylab taqsimlanadigan ma'lumotlarning parallel ravishda qayta ishlanishiga asoslangan. Har bir server ma'lum muntazam vaqt davomida o'z ulushidagi ma'lumotlar ustida bir vaqtda ishlaydi, shu tariqa o'rganish natijalarini sinxronlashtiradi. Bu parallel qayta ishlash o'qitish uchun kerakli haftalarni kunlarga, hatto soatlarga qisqartirmoqda. Bu tezlik takroriy rivojlanish uchun muhim ahamiyatga ega bo'lib, rivojlanish guruhiga arxitekturalar, giperparametrlar hamda ma'lumotlar to'plamlarining turlicha ko'plab variantlarini kamroq vaqt ichida o'rganish imkonini beradi. Natijada yangilanish jarayoni tezlashadi va barqaror modelni ishlatish uchun odatda talab etiladigan vaqt sezilarli darajada qisqaradi — bu esa bozor talablariga javob berishning muhim jihati hisoblanadi.
Infrastrukturani optimallashtirish va moslashuvchanlik
Moslashtiriluvchan AI infratuzilmasini dinamik va birlashtirilgan infratuzilmaga aylantiruvchi, serverlarning moslashtiriluvchan klasterlarida yaratilgan taqsimlangan arxitektura. Yuqori quvvatli alohida mashinalarni ajratmasdan, bir nechta guruhlarga va loyihalarga alohida ravishda elastik tarzda hisoblash resurslarini ajratish imkonini beradi. Bu HPE hamda Huawei yechimlaridan tez-tez foydalanadigan klasterlar bizning tizim integratsiyasi bo'yicha mutaxassisliligimiz bilan bunday moslashtiriluvchan yuklar uchun optimallashtirilgan. Ushbu strategiyaning yakuni sifatida investitsiya qilingan mablag'lar hajmi maksimal darajada oshiriladi, uskunalar ishlatilishi ko'rsatkichi yuqori bo'ladi va klasterga yangi tugunlar qo'shish orqali sig'im asta-sekin oshadi, bu esa loyiha kanallari bilan mukammal mos keladi.
Barqarorlik va amaliyotni oshirish.
Tarqatilgan o'qitish tizimlari xavfli bo'lmaydi va shu sababli birlamchi tugun muammoga duch kelsa ham, o'qitish vazifasi davom etaveradi. Bu katta modellarda o'qitilishi kerak bo'lgan uzoq muddat davom etuvchi o'qitish jarayonlari uchun muhim ahamiyatga ega. Shuniham qo'shimcha qilish kerakki, dastlab yaratilgan tarqatilgan muhit modeli keng ko'lamli chiqarishni qo'llab-quvvatlash uchun ishlab chiqarishdagi joylashtirish modelini aks ettiradi. Bu moslik tadqiqotdan amalga oshirish bosqichiga o'tishni osonlashtiradi, natijada integratsiya bilan bog'liq qiyinchiliklar kamayadi va model samarali, xavfsiz yechimlarni mijozlarimizga taqdim etish jihatidan muhim bo'lgan masshtablanadigan, server asosidagi muhitga allaqachon moslashtirilgan bo'ladi.
Yakuniy qaror sifatida, tarqoq tizimlarda o'qitish serverlari alohida-aholiy hisoblashdan ko'proq miqyosda bo'lgan aqlli tizimlarga qaratilgan tarqoq hisoblash paradigmasidagi asosiy o'tkazma hisoblanadi. Axborotni sun'iy intellekt sohasida amaliy jihatdan o'qitiladigan hamda joriy etiladigan mahsulotlarga aylantirayotgan aynan ulardir. Biz kuchli texnik hamkorliklarimizdan foydalanamiz va Aethlumisda ushbu optimallashtirilgan tarqoq tizimlarni loyihalashtirish va joriy etish uchun imkoniyatlarni birlashtiramiz, mijozlarimiz katta hajmdagi sun'iy intellekt davrida yetakchi bo'lishi uchun zarur bo'lgan qudratli texnik qo'llab-quvvatlash va samarali infratuzilmalarni taklif etamiz.