Sun'iy intellektning rivojlanish sur'ati zamonaviy biznes fazosida asosiy farqlovchi omilga aylanayotgan. Moliya, ishlab chiqarish va energiya sohasi bilan shug'ullanadigan korxonalarning istalgan ssenariysida chuqur o'rganish modellarini tezda joriy etish jismoniy afzallikdir. Bu erda taqsimlangan o'quv serverlari endi ilg'or metodologiya sifatida emas, balki modellarni tadqiqotdan ishlab chiqarishga o'tkazishdagi markaziy turtki kuchi bo'lgan, harakat talab qilinadigan biznes ehtiyojiga aylanadi.
Parallel qayta ishlash: Tez ishlashning sirri.
Bu tezlanishning umumiy tamoyili parallelizatsiya sifatida qaraladi. Ma'lumotlar o'z sig'imiga qaramas-qaramas bitta serverda ketma-ket ravishda qayta ishlanadi. Guruh bo'ylab bog'langan serverlarga asoslangan taqsimlangan o'qitish tuzilmalari orqali tor ko'zdanlik hal etiladi. Ular katta ma'lumotlar to'plamlarini katta sonli GPU lar orasida (ma'lumotlar parallelizmi) yoki hatto maxsus tugunlardagi bir xil modelning turli komponentlari orasida (model parallelizmi) taqsimlash orqali kengaytirish imkoniyatiga ega. Natijada vujudga keladigan ish taqsimoti haftalarni kunlarga, ba'zan esa soatlarni soatlarga qisqartirish orqali bozordagi tezkor o'zgarishlarga javob berish uchun zarur bo'lgan prototiplashtirish va takrorlanishni tezlashtiradi.
Tezroq takrorlanish uchun resurslardan foydalanish.
Tezlik endi kuch bilan javo harakat qilish emas, balki samaradorlik haqida. Aqlli resurslarni taqsimlash taqsimlangan tizim yordamida amalga oshirilishi mumkin. O'qitish haliqasidagi turli bosqichlar eng yaxshi uskunaga joylashtirilishi mumkin va bir xil klasterda turli tajribalar bir vaqtning o'zida o'tkazilishi mumkin. Bu HPE hamda Dell bilan bizning tizim integratsiyasi mutaxassislari tomonidan silliq boshqaruv ostida infratuzilma atrofida barcha sarmoyalarning optimal foydalanilishini kafolatlaydi. Taqsimlangan serverlar shuni kafolatlaydiki, o'qitish jarayonining qisqarishi bilan birga barcha rivojlantirish jarayonlari foydasiz resurslarni kamaytirish va ish jarayonini avtomatlashtirish orqali tezlashtiriladi.
Murakkab va masshtablanadigan model arxitekturalari.
Bundan tashqari, ilgari orqaga qolgan masalalarga qarshi kurashish boʻyicha tezlashmoqda. Haqiqatan ham, katta hajmdagi modellar: nafaqat keyingi avlod moliyaviy bashoratlarni qilish uchun kerak, yoki sanoat miqyosidagi raqamli egizaklar, yoki katta energiya tizimining ko'p maqsadli optimallashtirish, balki bir mashinaga ham qo'llanilmaydi. Tarqatilgan oʻquv serverlari ushbu modellarni oʻqitish va qurish uchun koʻlamga koʻtarilishi mumkin. Ular tashkilotning AI infratuzilmasini shunday joylashtirmaydilarki, model murakkabligi rivojlanish sur'ati apparat tomonidan ta'minlangan maxfiy sohadan cheklanmasdan, murakkabligi oshgani sayin saqlanib qolinadi.
Nihoyat, tarqoq o'quv serverlari sun'iy intellekt yaratishni chiziqli va cheklangan jarayondan masshtabli hamda parallel jarayonga aylantiradi. Ular zamonaviy korxonalarning qabul qilgan sun'iy intellekti uchun innovatsiyalarning tezkor sikllari hamda murakkab model qurilishining kaliti hisoblanadi. Shuningdek, Aethlumisda biz keng jamoaviy ish hamkorligi hamda texnik ko'nikmalarimizni birlashtirib, mijozlarimizga transformativ sun'iy intellekt yechimlarini tezroq bozorga chiqarishda yordam beradigan yuqori tezlikdagi optimallashtirilgan xavfsiz tarqoq tizimlarni loyihalash va joriy etish bo'yicha ishlaymiz.