Odborné vysvětlení: Distribuované výpočty zahrnují rozdělení velkých výpočetních úloh na menší části, které jsou zpracovávány současně na více počítačích. V AI jsou distribuované výpočty klíčové pro škálování trénování a inference velkých modelů strojového učení. Umožňují efektivní zpracování obrovských datasetů, paralelní experimentování s různými modely a architektury jako federované učení, kde se AI modely učí napříč decentralizovanými daty.
Vysvětlení pro laiky: Distribuované výpočty jsou jako rozdělení velkého úkolu na mnoho malých částí a požádání mnoha lidí, aby na nich pracovali současně. Pro umělou inteligenci to znamená, že můžeme rozdělit složité problémy a nechat na nich pracovat mnoho počítačů najednou. Je to, jako byste měli obrovský puzzle a místo toho, abyste ho skládali sami, rozdali jste kousky mnoha přátelům, aby je složili současně. Tímto způsobem může AI řešit velmi složité problémy mnohem rychleji a efektivněji.
Distributed computing involves dividing large computational tasks into smaller parts that are processed simultaneously on multiple computers. In AI, distributed computing is crucial for scaling the training and inference of large machine learning models. It enables efficient processing of huge datasets, parallel experimentation with different models, and architectures like federated learning, where AI models learn across decentralized data.
