Sistemas Distribuidos

Apache Kafka es una plataforma distribuida de transmisión de eventos utilizada para construir canalizaciones y aplicaciones de datos en tiempo real.

Un modelo de consistencia define el comportamiento de los datos en sistemas distribuidos, asegurando interacciones predecibles y acceso a los datos.

La computación en el borde procesa los datos más cerca de la fuente, reduciendo la latencia y el uso de ancho de banda en comparación con la computación en la nube tradicional.

FairScale es una biblioteca de paralelismo de modelos y entrenamiento distribuido en aprendizaje profundo.

La Destilación Federada es un método para entrenar modelos de IA en fuentes de datos descentralizadas mientras se preserva la privacidad de los datos.

La compresión de gradientes reduce el tamaño de los datos de gradientes durante el entrenamiento para mejorar la eficiencia en el aprendizaje automático distribuido.

Horovod es un marco de código abierto para el entrenamiento distribuido de aprendizaje profundo en múltiples GPUs y máquinas.

La transmisión de mensajes es un método de comunicación entre procesos en sistemas distribuidos o computación paralela.

Un Sistema de Múltiples Agentes (MAS) es un sistema compuesto por múltiples agentes que interactúan y pueden resolver problemas de manera colaborativa.

La sincronización de red asegura que múltiples sistemas o dispositivos funcionen en conjunto, lo cual es crucial para la integridad y el rendimiento de los datos.

Enrutamiento de nodos se refiere al proceso de dirigir paquetes de datos a través de nodos en una red para alcanzar su destino de manera eficiente.

La computación en línea se refiere al procesamiento de datos en tiempo real a través de internet, permitiendo resultados e interacciones inmediatas.

Un Servidor de Parámetros es un sistema distribuido para gestionar y compartir parámetros en modelos de aprendizaje automático.

La Sincronización de Parámetros garantiza la coherencia de los parámetros del modelo en sistemas distribuidos en IA.

Ring AllReduce es una técnica de computación paralela utilizada para agregar datos de manera eficiente en sistemas distribuidos.

Enrutamiento por Acuerdo es un protocolo de enrutamiento de red donde los nodos comparten y verifican la información de la ruta antes de enviar los datos.

Un método que permite a varias partes calcular datos agregados sin revelar contribuciones individuales.