Sự phát triển của các mô hình AI dựa trên hàng triệu tham số là hạn chế nguồn lực của một máy chủ duy nhất là giới hạn cơ bản của chúng khi chúng mở rộng đến hàng tỷ tham số. Không còn là một sự sang trọng của phòng thí nghiệm hiện đại, máy chủ đào tạo phân tán là xương sống cho phép hiện tại Trí tuệ nhân tạo phát triển để làm việc theo cách có khả năng mở rộng và hiệu quả cho bất kỳ tổ chức nào, cho dù đó là một công ty trong lĩnh vực tài chính, sản xuất hoặc năng lượng.
Bước qua tường trí nhớ và quy mô.
Hàng trăm gigabyte bộ nhớ hiện nay thậm chí còn cần thiết cho một mô hình AI đơn lẻ, nguyên khối, vốn đã vượt xa hiệu suất của máy chủ GPU mạnh nhất. Vấn đề này được giải quyết thông qua việc huấn luyện phân tán bằng các phương pháp như song song mô hình, trong đó mạng thần kinh được chia nhỏ thành các phần riêng biệt chạy trên nhiều GPU và máy chủ khác nhau. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu và kỹ sư xây dựng và huấn luyện những mô hình với quy mô và độ phức tạp chưa từng có trước đây. Đối với khách hàng của chúng tôi, điều đó có nghĩa là họ có thể tạo ra các nguồn lực AI độc quyền và mang tính cạnh tranh, chẳng hạn như một công cụ đánh giá rủi ro phức tạp trong lĩnh vực tài chính hoặc một hệ thống thiết kế sinh tạo trong ngành sản xuất, mà không bị giới hạn bởi phần cứng.
Tăng tốc độ thời gian tìm ra giải pháp một cách đáng kể.
Thời gian là yếu tố cần thiết khi nói đến việc tạo ra trí tuệ nhân tạo. Việc huấn luyện phân tán được xây dựng dựa trên khái niệm song song hóa dữ liệu, trong đó một tập dữ liệu lớn được phân phối trên nhiều máy chủ. Mỗi máy chủ xử lý một phần dữ liệu đồng thời và đồng bộ hóa các kết quả học được theo những khoảng thời gian định kỳ. Quá trình xử lý song song này giúp giảm thời gian huấn luyện từ hàng tuần xuống còn vài ngày hoặc thậm chí vài giờ. Tốc độ này rất quan trọng đối với quá trình phát triển lặp lại, cho phép nhóm phát triển khám phá nhiều kiến trúc, siêu tham số và tập dữ liệu khác nhau với tốc độ cao. Kết quả là quy trình đổi mới diễn ra nhanh hơn và thời gian thường cần để triển khai một mô hình hiệu quả vào sản xuất được rút ngắn đáng kể — một yếu tố quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu thị trường.
Tối ưu hóa việc sử dụng cơ sở hạ tầng và tính linh hoạt.
Một kiến trúc phân tán được tạo ra trên các cụm máy chủ có thể mở rộng chuyển đổi cơ sở hạ tầng AI cố định sang một cơ sở linh hoạt và tập trung. Nhờ khả năng bổ sung cho các dự án riêng lẻ, công suất tính toán có thể được phân bổ co giãn cho nhiều nhóm và dự án một cách độc lập mà không cần phải dành riêng các máy có hiệu suất cao. Những cụm này, thường sử dụng các giải pháp của HPE và Huawei, được tối ưu hóa nhờ chuyên môn tích hợp hệ thống của chúng tôi cho các khối lượng công việc linh hoạt như vậy. Kết quả cuối cùng của chiến lược này là tối đa hóa giá trị đồng tiền đã đầu tư, tỷ lệ sử dụng phần cứng cao và sự gia tăng dần dần về năng lực thông qua việc bổ sung thêm các nút vào cụm, phù hợp hoàn hảo với quy trình triển khai dự án.
Tăng Cường Độ Bền Và Tính Thực Tiễn
Các khung huấn luyện phân tán có khả năng chịu lỗi, do đó công việc huấn luyện vẫn có thể tiếp tục ngay cả khi một trong các nút gặp sự cố. Điều này rất quan trọng đối với các lần chạy huấn luyện kéo dài mà chúng cần để được huấn luyện trên các mô hình lớn. Hơn nữa, một mô hình môi trường phân tán được phát triển từ đầu sẽ phản ánh đúng việc triển khai sản phẩm thực tế của mô hình nhằm hỗ trợ suy luận quy mô lớn. Sự tương thích này giúp quá trình chuyển đổi từ nghiên cứu sang triển khai trở nên dễ dàng hơn, nhờ đó giảm thiểu các rắc rối tích hợp và mô hình về cơ bản đã được tinh chỉnh phù hợp với một môi trường dựa trên máy chủ có khả năng mở rộng, điều này rất quan trọng để cung cấp cho khách hàng các giải pháp hiệu quả và an toàn.
Cuối cùng, các máy chủ đào tạo phân tán là bước chuyển trọng tâm trong mô hình tính toán phân tán thay vì tính toán biệt lập, hướng tới trí tuệ mở rộng có sự phối hợp. Chính chúng biến dữ liệu tham vọng về AI thành các sản phẩm khả thi, có thể huấn luyện và triển khai được. Chúng tôi tận dụng các mối quan hệ đối tác kỹ thuật vững mạnh và tích hợp các năng lực để thiết kế và triển khai những hệ thống phân tán được tối ưu hóa này tại Aethlumis, nhằm cung cấp hỗ trợ kỹ thuật mạnh mẽ và cơ sở hạ tầng hiệu quả mà khách hàng cần để dẫn đầu và vượt trội trong thời đại AI quy mô lớn.