Высокопроизводительные вычисления

1. Распределенное обучение: данный метод используется для обучения моделей на больших объемах данных, которые не могут быть обработаны на одном компьютере. В этом случае, данные разбиваются на несколько частей и обучение проводится параллельно на нескольких узлах.

2. Методы распараллеливания вычислений: это подход, при котором вычисления, необходимые для обучения модели, разбиваются на более мелкие части и выполняются параллельно на нескольких процессорах или ядрах.

3. Графические процессоры (GPU): данные устройства используются для обучения моделей глубокого обучения, так как они способны обрабатывать большие объемы данных параллельно.

4. Распределенные фреймворки: существуют специальные фреймворки, такие как Apache Spark, TensorFlow и PyTorch, которые позволяют распараллеливать вычисления и обучать модели на кластерах из нескольких узлов.

5. Асинхронное обучение: данный метод используется для обучения моделей в реальном времени, когда данные поступают непрерывно и требуется быстрая обработка. В этом случае, обучение проводится параллельно с получением новых данных.

6. Распределенное хранение данных: для эффективного параллельного обучения необходимо иметь доступ к данным на всех узлах кластера. Для этого используются специальные системы распределенного хранения данных, такие как Hadoop и Cassandra.