Tốc độ phát triển của trí tuệ nhân tạo đang trở thành một trong những yếu tố then chốt để phân biệt trong bối cảnh kinh doanh hiện đại. Trong các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính, sản xuất và năng lượng, việc triển khai nhanh chóng các mô hình học sâu mang lại lợi thế thực tế. Tại đây, các máy chủ đào tạo phân tán không còn là phương pháp tiên tiến để theo đuổi, mà đã trở thành yêu cầu thiết yếu trong kinh doanh, là động lực chính thúc đẩy việc chuyển đổi nghiên cứu thành sản xuất mô hình.
Xử lý song song: Bí mật của tốc độ xử lý nhanh.
Nguyên tắc chung của quá trình tăng tốc này được gọi là song song hóa. Dữ liệu được xử lý theo thứ tự trong một máy chủ bất kể khả năng của nó. Nút thắt cổ chai được phá vỡ bởi các cấu trúc huấn luyện phân tán được phát triển xung quanh nhóm các máy chủ liên kết. Chúng cũng có khả năng mở rộng để xử lý các bộ dữ liệu lớn bằng cách phân phối chúng giữa một số lượng lớn GPU (song song hóa dữ liệu) hoặc thậm chí là các thành phần khác nhau của cùng một mô hình trên các nút chuyên dụng (song song hóa mô hình). Việc chia sẻ công việc kết quả có khả năng giảm thời gian huấn luyện từ hàng tuần xuống còn vài ngày hoặc đôi khi chỉ còn vài giờ, từ đó đẩy nhanh quá trình tạo mẫu và lặp lại — điều thiết yếu để theo kịp những thay đổi nhanh chóng trên thị trường.
Sử dụng tài nguyên để tăng tốc độ lặp nhanh hơn.
Tốc độ không còn là khoe khoang về sức mạnh, mà là hiệu quả. Việc phân bổ tài nguyên một cách thông minh có thể được thực hiện nhờ vào hệ thống phân tán. Các bước khác nhau trong quy trình huấn luyện có thể được đặt trên phần cứng phù hợp nhất, và các thí nghiệm khác nhau có thể chạy đồng thời trên cùng một cụm máy. Điều này đảm bảo việc sử dụng tối ưu mọi khoản đầu tư vào cơ sở hạ tầng dưới sự điều phối mượt mà bởi chuyên môn tích hợp hệ thống của chúng tôi với HPE và Dell. Các máy chủ phân tán sẽ đảm bảo rằng, bên cạnh việc rút ngắn thời gian quá trình huấn luyện, tất cả các quy trình phát triển đều được tăng tốc nhờ loại bỏ tài nguyên nằm chờ và tự động hóa luồng công việc.
Kiến trúc Mô hình Phức tạp và Có khả năng Mở rộng.
Ngoài ra, còn có sự gia tăng về khả năng giải quyết các vấn đề tồn đọng trước đây. Thực tế, các mô hình quy mô lớn không chỉ cần thiết để đưa ra dự báo tài chính thế hệ mới, hay các bản sao kỹ thuật số quy mô công nghiệp, hay tối ưu hóa đa mục tiêu cho một hệ thống năng lượng quy mô lớn, mà còn không thể thực hiện được trên một máy duy nhất. Các máy chủ huấn luyện phân tán có thể được mở rộng theo cách cho phép những mô hình này được huấn luyện và xây dựng. Chúng không đặt cơ sở hạ tầng AI của một tổ chức cùng vị trí, qua đó tốc độ phát triển độ phức tạp của mô hình có thể tiếp tục được duy trì khi mô hình ngày càng trở nên phức tạp, thay vì bị giới hạn bởi trần cứng do phần cứng áp đặt.
Cuối cùng, các máy chủ đào tạo phân tán đã chuyển việc tạo ra trí tuệ nhân tạo từ một hoạt động tuần tự và bị giới hạn sang một quá trình có thể mở rộng và song song hóa. Chúng là chìa khóa cho các chu kỳ đổi mới nhanh chóng và việc xây dựng mô hình phức tạp mà các doanh nghiệp hiện đại cần khi áp dụng AI. Tại Aethlumis, chúng tôi cũng kết hợp đội ngũ làm việc quy mô lớn cùng kỹ năng chuyên môn để thiết kế và triển khai những hệ thống phân tán được tối ưu hóa tốc độ, an toàn, giúp khách hàng đưa các giải pháp AI mang tính đột phá ra thị trường nhanh hơn.