El procesamiento paralelo y distribuido se refiere a la capacidad de distribuir y procesar grandes conjuntos de datos en paralelo en varios nodos o dispositivos de hardware para acelerar el tiempo de procesamiento y mejorar el rendimiento. En lugar de procesar los datos en un solo dispositivo, el procesamiento paralelo y distribuido divide los datos en varias partes y las procesa simultáneamente en diferentes dispositivos.
En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el procesamiento paralelo y distribuido se utiliza para entrenar modelos más grandes y complejos en grandes conjuntos de datos. Esto se logra mediante el uso de técnicas como el procesamiento en clústeres y el procesamiento en GPU para dividir y procesar los datos en paralelo en varios dispositivos.
El procesamiento paralelo y distribuido también se utiliza en otros campos de la informática, como el procesamiento de datos científicos, la simulación de sistemas complejos y el procesamiento de grandes conjuntos de datos en tiempo real en la nube. La capacidad de procesar grandes cantidades de datos en paralelo y distribuido es fundamental para el éxito de muchos proyectos de informática y ha sido un factor clave en el avance de la tecnología en las últimas décadas.
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