AIDive
Назад к глоссарию

Что такое параллельные вычисления

ГлоссарийИнфраструктура ИИ

выполнение множества вычислительных операций одновременно для ускорения обработки данных и обучения моделей.

Определение

Параллельные вычисления — это выполнение множества вычислительных операций одновременно для ускорения обработки данных и обучения моделей. Проще говоря, термин помогает понять, какую роль эта технология, метод, метрика или идея играет в ИИ-системах и почему она влияет на результат. Например, обучение нейросети распределяется между несколькими ядрами или устройствами, чтобы сократить время эксперимента. Используется в рабочих ИИ-системах: для хранения данных, запуска моделей, API, мониторинга, безопасности, масштабирования и контроля стоимости.

Пример

обучение нейросети распределяется между несколькими ядрами или устройствами, чтобы сократить время эксперимента

Почему важно

Термин важен, потому что помогает выбирать ИИ-инструменты не по названию, а по реальной функции: выполнение множества вычислительных операций одновременно для ускорения обработки данных и обучения моделей.

Как работает

Практически это проявляется в пайплайнах данных, окружениях запуска, API, контейнерах, ускорителях, мониторинге и правилах доступа. В случае термина «Параллельные вычисления» это особенно важно проверять на конкретном сценарии: какие входные данные есть, какой результат ожидается, какую метрику качества выбрать и кто будет контролировать ошибку.

Где применяется

Используется в рабочих ИИ-системах: для хранения данных, запуска моделей, API, мониторинга, безопасности, масштабирования и контроля стоимости.

Ограничения

Инфраструктура может быть дороже и сложнее самой модели. Нужно учитывать безопасность, отказоустойчивость, права доступа и стоимость масштабирования.