[Txina, Shenzhen, 2023ko uztailak 14] Gaur, Huawei-k eskala handiko modeloen garairako AI biltegiratze irtenbide berria aurkeztu du, oinarrizko ereduen prestakuntzarako biltegiratze soluzio optimoak eskainiz, industriako eredu espezifikoen prestakuntzarako eta agertoki segmentatuetan inferentziarako. AI gaitasun berriak askatuz.
Eskala handiko ereduen aplikazioen garapenean eta ezarpenean, enpresek lau erronka nagusi dituzte:
Lehenik eta behin, datuak prestatzeko behar den denbora luzea da, datu-iturriak sakabanatuta daude eta agregazioa motela da, ehunka terabyte datu aurreprozesatzeko 10 egun inguru behar dira. Bigarrenik, testu- eta irudi-datu multzo masiboak dituzten modelo handi multimodaletarako, fitxategi txiki masiboen egungo karga-abiadura 100 MB/s baino txikiagoa da, eta ondorioz, prestakuntza-multzoen kargatzeko eraginkortasun baxua da. Hirugarrenik, eredu handietarako maiz parametroen doikuntzak, entrenamendu-plataforma ezegonkorrekin batera, entrenamendu-etenaldiak eragiten dituzte gutxi gorabehera 2 egunetik behin, eta Checkpoint mekanismoa beharrezkoa da entrenamenduari ekiteko, eta errekuperazioa egun bat hartzen du. Azkenik, eredu handietarako inplementazio-atalase altuak, sistema konfigurazio konplexuak, baliabideak antolatzeko erronkak eta GPU baliabideen erabilera % 40tik behera sarritan.
Huawei eskala handiko modeloen garaian AI garapenaren joerarekin bat egiten ari da, industria eta eszenatoki ezberdinetarako egokitutako irtenbideak eskainiz. OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage eta FusionCube A3000 Training/Inference Super-Converged Appliance aurkezten ditu. OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage datu-laku modelo handien oinarrizko zein industria-mailako agertokietara zuzenduta dago, AI datuen kudeaketa integrala lortuz, datuen agregaziotik, aurreprozesatzetik ereduen prestakuntzara eta inferentzia aplikazioetara. OceanStor A310-k, 5U-ko rack bakarrean, industrian liderra den 400 GB/s banda-zabalera eta 12 milioi IOPS-ra onartzen ditu, 4096 nodorainoko eskalagarritasun linealarekin, protokolo gurutzatu gabeko komunikazioa ahalbidetuz. Fitxategi Sistema Globalak (GFS) datuen ehundura adimentsua errazten du eskualdeetan zehar, datuen agregazio prozesuak erraztuz. Biltegiratze inguruko informatikak ia datuen aurreprozesaketa egiten du, datuen mugimendua murrizten du eta aurreprozesatzeko eraginkortasuna % 30 hobetzen du.
FusionCube A3000 Prestakuntza/Inferentzia Super-Konbergentzia Tresna, industria-mailako eredu handien prestakuntza/inferentzia agertokietarako diseinatua, milioika parametro dituzten modeloak dituzten aplikazioetara egokitzen da. OceanStor A300 errendimendu handiko biltegiratze-nodoak, prestakuntza/inferentzia-nodoak, kommutazio-ekipoak, AI plataformaren softwarea eta kudeaketa- eta eragiketa-softwarea integratzen ditu, eredu-bazkide handiei plug-and-play inplementazio-esperientzia bat eskainiz entrega bakarrerako. Erabiltzeko prest, 2 orduko epean zabaldu daiteke. Prestakuntza/inferentzia eta biltegiratze-nodoak modu independentean eta horizontalean heda daitezke, eredu-eskalaren eskakizunekin bat etortzeko. Bien bitartean, FusionCube A3000-k errendimendu handiko edukiontziak erabiltzen ditu eredu anitzeko prestakuntza eta inferentzia zereginak GPUak partekatzeko gaitzeko, baliabideen erabilera %40tik %70era handituz. FusionCube A3000-k bi negozio-eredu malgu onartzen ditu: Huawei Ascend One-Stop Solution eta hirugarrenen bazkideen soluzio bakarra, konputazio irekia, sareak eta AI plataformako softwarea.
Zhou Yuefeng Huawei-ren Datuak Biltegiratzeko Produktuen Lerroko presidenteak adierazi zuen: "Eskala handiko modeloen garaian, datuek AI adimenaren altuera zehazten dute. Datuen eramaile gisa, datuak biltegiratzea AI eskala handiko ereduetarako oinarrizko azpiegitura bihurtzen da. Huawei Data Storage berritzen jarraituko du, AI eredu handien garairako soluzio eta produktu dibertsifikatuak eskainiz, bazkideekin lankidetzan AI ahalduntzea industria ugaritan bultzatzeko".
Argitalpenaren ordua: 2023-01-01
