分散型学習
分散型学習とは、大規模な機械学習モデルの訓練を複数の計算資源に分割して効率的に実行する手法です。データやモデルを分割し、複数のGPUやサーバーで並列処理を行うことで、膨大なデータセットや巨大なパラメータを持つディープラーニングモデルの学習時間を大幅に短縮します。
分散処理のAI用語一覧（2ページ目）
34件分散処理に関するAI用語を34件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
コンセンサスアルゴリズム
コンセンサスアルゴリズムとは、中央管理者が存在しない分散環境において、複数の参加者（ノードやAIエージェント）が正確なデータや決定に関して単一の合意を形成するための仕組みです。分散処理やマルチエージェントシステム、連邦学習においてデータの整合性や安全性、協調意思決定を維持するために不可欠な技術となっています。
分散計算
分散計算とは、複数のコンピュータをネットワークで接続し、一つの大きな処理タスクを分担して並行して実行する技術です。AIの分野では、巨大な機械学習モデルの学習や大量データの処理を高速化・大容量化するために不可欠な基盤となっています。リソースを柔軟に拡張でき、単一マシンの限界を超える計算能力を実現します。
Spark
Spark（Apache Spark）は、大規模なデータを高速に処理するためのオープンソースの分散処理フレームワークです。メモリ上でデータを処理する仕組みを持ち、従来のシステムに比べて高速にデータ分析や機械学習の計算を行えます。
ロードバランシング
ロードバランシング（負荷分散）とは、AIモデルの推論や学習における処理要求を複数のサーバーやプロセッサに均等に分配する技術です。アクセス集中によるシステムの停止や遅延を防ぎ、AIサービスの安定運用とレスポンス向上を実現します。大規模なAIインフラにおいて、高い可用性とスケーラビリティを維持するために不可欠な役割を担います。
ピアツーピア
ピアツーピア（P2P）は、サーバーを介さず端末同士が直接通信してデータや処理を共有するネットワークモデルです。中央管理者が不在でもシステムを維持できるため、分散型AIやブロックチェーンなどの基盤技術として広く応用されています。
フェデレーション学習
フェデレーション学習とは、端末内のデータをサーバーに集約せず、各デバイス上で機械学習モデルを学習させて更新情報のみを統合する分散型の手法です。個人情報や機密データを保護しながら高度なAIモデルを共同構築できます。
Hadoop
Hadoop（Apache Hadoop）とは、膨大なデータを複数のコンピュータに分散して効率的に保存・処理するためのオープンソースの分散処理フレームワークです。安価なマシンを組み合わせたクラスタ構成で動作し、テラバイトやペタバイト規模のビッグデータを高速かつ安全に処理できる基盤として、AIの学習データ管理や大規模ログ分析に広く活用されています。
モデル並列化
モデル並列化とは、巨大なニューラルネットワークのモデルを複数のGPUやノードに分割して配置し、並行して計算を行う手法です。単一のデバイスのメモリ容量では収まらない大規模なモデルを効率的に訓練・実行するために不可欠な技術として、近年の生成AI開発などで広く活用されています。
分散型アルゴリズム
分散型アルゴリズムとは、複数のコンピュータが通信ネットワークを介して協調しながら、単一の複雑な計算やデータ処理を分担して実行するための手順や計算手法のことです。大規模な機械学習モデルの訓練や効率的な並列処理において、現在のAIシステムを支える不可欠な基盤技術として広く活用されています。