Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Paralelismo de Dados
Técnica onde os dados são distribuídos por vários processadores para realizar as mesmas operações em paralelo.
Paralelismo de Modelo
Abordagem onde diferentes segmentos de um modelo neural são colocados em diferentes dispositivos de computação.
Paralelismo de Pipeline
Método que combina paralelismo de dados e de modelo, dividindo o modelo em etapas processadas simultaneamente.
Computação GPU e CUDA
Uso de processadores gráficos e da arquitetura CUDA para acelerar os cálculos de aprendizado de máquina.
Cálculo Distribuído com MPI
Interface de passagem de mensagens que permite a comunicação entre processos para cálculo distribuído em larga escala.
Frameworks Distribuídos
Plataformas como TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed e Horovod para treinamento distribuído.
Otimização de Comunicação
Técnicas para minimizar a largura de banda e a latência durante as trocas entre nós de computação.
Estratégias de Sincronização
Métodos síncronos, assíncronos e semi-assíncronos para coordenar as atualizações de gradientes distribuídos.
Aprendizagem Federada
Aprendizagem distribuída onde os modelos são treinados localmente em dados descentralizados sem compartilhamento.
Balanceamento de Carga
Algoritmos para distribuir uniformemente a carga de trabalho entre os recursos de computação disponíveis.
Orquestração de Contêineres ML
Gerenciamento de contêineres com Kubernetes e Docker Swarm para a implantação de cargas de trabalho de ML distribuídas.
Edge Computing para ML
Computação distribuída próxima às fontes de dados para reduzir a latência e preservar a privacidade.