2-2-2. ハイブリッド並行処理

AI開発におけるデータ並行処理とモデル並行処理は、大規模なデータセットや複雑なモデルを効率的に処理するための重要な技術です。データ並行処理は、大規模なデータセットを複数の部分に分割し、それぞれの部分を並行して処理する手法です。各処理ユニット（CPU、GPU、またはマシン）は、データのサブセットを独立して処理し、結果を集約します。モデル並行処理は、大規模で複雑なモデルを複数の部分に分割し、それぞれの部分を異なる処理ユニットで同時に処理する手法です。各処理ユニットは、モデルの一部を担当し、中間結果を他の処理ユニットと通信しながら計算を進めます。

EMETHはこれら2つを組み合わせたハイブリッド並行処理を開発しました。ハイブリッド パラレル処理の特徴は複数のノードで同時に処理を行うことであり、これにより、大規模な画像分類タスクから自然言語処理まで機械学習の計算時間を大幅に削減し、より高度な機能を実行することができます。

ハイブリッド並行処理を実装するには、並行処理を支援するハードウェアとソフトウェアフレームワークが必要です。また、データとモデルの適切な分割、効率的な通信と同期、および負荷分散を実現するために、AI開発の専門的な知識と経験を持つEMETHチームだからこそなしえた機能です。