分散コンピューティング

Concurrent processingは、複数のプロセスを同時に実行し、効率とリソースの利用を向上させることを指します。

分散コンピューティングは、複数の相互接続されたコンピュータが協力して複雑なタスクを効率的に解決することを含みます。

グローバル記述子は、分散コンピューティング環境内のオブジェクトを識別するためのユニークな識別子です。

マスターノードが複数のワーカーノードにタスクを委任し、効率的に処理を行うコンピューティングモデル。

メッセージパッシングアルゴリズム（MPA）は、ネットワーク内のノード間で情報を交換する分散計算の手法です。

マルチノード処理は、パフォーマンスを向上させるために複数のコンピューティングノードでタスクを同時に実行することを指します。

マルチプロセッシングは、複数のプロセッサを使用してタスクを同時に実行し、パフォーマンスと効率を向上させるコンピュータ技術です。

並列計算は、多くの計算を同時に行う計算の一種です。

Rayは、コンピュータのクラスター全体でアプリケーションを構築および実行するために設計された分散コンピューティングフレームワークです。

Ray Serveは、Ray上に構築された機械学習モデル用のスケーラブルなモデルサービングライブラリです。

Ray Tuneは、Rayを使用した機械学習のハイパーパラメータチューニングのためのスケーラブルなライブラリです。

セキュアマルチパーティ計算は、各参加者が入力を秘密に保ちながら共同でデータを計算できるようにします。

テンソル並列性は、パフォーマンスを向上させるために複数のプロセッサ間でテンソル計算を分散させる技術です。