Systèmes distribués

Apache Kafka est une plateforme de streaming d'événements distribuée utilisée pour la création de pipelines de données en temps réel et d'applications.

Un modèle de cohérence définit le comportement des données dans les systèmes distribués, garantissant des interactions et un accès aux données prévisibles.

L'informatique en périphérie traite les données plus près de la source, réduisant la latence et l'utilisation de la bande passante par rapport à l'informatique en nuage traditionnelle.

FairScale est une bibliothèque pour le parallélisme de modèles et la formation distribuée en apprentissage profond.

La distillation fédérée est une méthode d'entraînement des modèles d'IA à partir de sources de données décentralisées tout en préservant la confidentialité des données.

La compression de gradient réduit la taille des données de gradient pendant l'entraînement pour améliorer l'efficacité dans l'apprentissage automatique distribué.

Horovod est un cadre open-source pour l'entraînement distribué en apprentissage profond sur plusieurs GPU et machines.

La transmission de messages est une méthode de communication entre processus dans les systèmes distribués ou le calcul parallèle.

Un système multi-agent (SMA) est un système composé de plusieurs agents interagissant qui peuvent résoudre des problèmes de manière collaborative.

La synchronisation réseau garantit que plusieurs systèmes ou appareils fonctionnent à l’unisson, ce qui est crucial pour l’intégrité des données et la performance.

Le routage de nœuds désigne le processus de diriger les paquets de données à travers les nœuds d'un réseau pour atteindre leur destination efficacement.

Le calcul en ligne fait référence au traitement des données en temps réel via Internet, permettant des résultats et des interactions immédiats.

Un serveur de paramètres est un système distribué pour gérer et partager les paramètres dans les modèles d'apprentissage automatique.

La synchronisation des paramètres garantit la cohérence des paramètres du modèle à travers les systèmes distribués en IA.

Ring AllReduce est une technique de calcul parallèle utilisée pour agréger efficacement des données à travers des systèmes distribués.

Le Routing-by-Agreement est un protocole de routage réseau où les nœuds partagent et vérifient les informations de chemin avant l'envoi des données.

Une méthode permettant à plusieurs parties de calculer des données agrégées sans révéler leurs contributions individuelles.