Verteiltes Rechnen

Parallele Verarbeitung bezieht sich auf die gleichzeitige Ausführung mehrerer Prozesse, was die Effizienz und Ressourcennutzung in der Datenverarbeitung verbessert.

Verteiltes Rechnen umfasst mehrere miteinander verbundene Computer, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben effizient zu lösen.

Eine globale Beschreibung ist ein eindeutiger Bezeichner für Objekte in einer verteilten Computerumgebung.

Ein Rechenmodell, bei dem ein Master-Knoten Aufgaben an mehrere Worker-Knoten delegiert, um eine effiziente Verarbeitung zu gewährleisten.

Message Passing Algorithm (MPA) ist eine Technik für verteiltes Rechnen, bei der Informationen zwischen Knoten in einem Netzwerk ausgetauscht werden.

Multi-Node-Verarbeitung bezieht sich auf die gleichzeitige Ausführung von Aufgaben auf mehreren Rechenknoten, um die Leistung zu verbessern.

Multiprocessing ist eine Computertechnik, die mehrere Prozessoren nutzt, um Aufgaben gleichzeitig auszuführen, wodurch Leistung und Effizienz verbessert werden.

Parallelverarbeitung ist eine Art der Berechnung, bei der viele Berechnungen gleichzeitig durchgeführt werden.

Ray ist ein verteiltes Computing-Framework, das für den Aufbau und die Ausführung von Anwendungen über Cluster von Computern entwickelt wurde.

Ray Serve ist eine skalierbare Modellbereitstellungsbibliothek für maschinelles Lernen, die auf Ray aufbaut.

Ray Tune ist eine skalierbare Bibliothek für Hyperparameter-Optimierung im maschinellen Lernen mit Ray.

Sichere Multi-Party-Berechnung ermöglicht es Parteien, gemeinsam Daten zu berechnen, während sie ihre Eingaben privat halten.

Tensor-Parallelisierung ist eine Technik, um Tensorberechnungen auf mehrere Prozessoren zu verteilen und so die Leistung zu verbessern.