Sistemas Distribuídos

Apache Kafka é uma plataforma de streaming de eventos distribuída usada para construir pipelines de dados em tempo real e aplicações.

Um modelo de consistência define o comportamento dos dados em sistemas distribuídos, garantindo interações previsíveis e acesso aos dados.

Computação de Borda processa dados mais próximos da fonte, reduzindo latência e uso de banda em comparação com a computação em nuvem tradicional.

FairScale é uma biblioteca para paralelismo de modelos e treinamento distribuído em deep learning.

Destilação Federada é um método para treinar modelos de IA em fontes de dados descentralizadas, preservando a privacidade dos dados.

A Compressão de Gradiente reduz o tamanho dos dados de gradiente durante o treinamento para melhorar a eficiência em aprendizado de máquina distribuído.

Horovod é uma estrutura de código aberto para treinamento distribuído de deep learning em múltiplas GPUs e máquinas.

Passagem de mensagens é um método de comunicação entre processos em sistemas distribuídos ou computação paralela.

Um Sistema Multiagente (MAS) é um sistema composto por múltiplos agentes que interagem entre si e podem resolver problemas de forma colaborativa.

A sincronização de rede garante que múltiplos sistemas ou dispositivos operem em uníssono, crucial para integridade e desempenho dos dados.

Roteamento de Nó refere-se ao processo de direcionar pacotes de dados através de nós em uma rede para alcançar seu destino de forma eficiente.

Computação online refere-se ao processamento de dados em tempo real pela internet, permitindo resultados e interações imediatas.

Um Servidor de Parâmetros é um sistema distribuído para gerenciar e compartilhar parâmetros em modelos de aprendizado de máquina.

Sincronização de Parâmetros garante a consistência dos parâmetros do modelo em sistemas distribuídos em IA.

Ring AllReduce é uma técnica de computação paralela usada para agregar dados de forma eficiente em sistemas distribuídos.

Roteamento por Acordo é um protocolo de roteamento de rede onde os nós compartilham e verificam informações de caminho antes de enviar os dados.

Um método que permite que várias partes calculem dados agregados sem revelar contribuições individuais.