マスターノード
マスターノードとは、通常のノードよりも高度な権限と追加機能を持ち、ネットワークの維持やトランザクションの検証、ガバナンス投票などを担う特別なサーバーのことです。AI分野の分散型コンピューティングやブロックチェーン連携において重要な役割を果たします。
分散処理のAI用語一覧
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。
計算ノード
計算ノードとは、AIの学習や推論などの膨大な並列計算を実行するサーバーや仮想マシンの単位です。複数のノードをネットワークで接続することで、大規模言語モデルなどの巨大なAIモデルを効率的に処理する基盤を構築できます。
レプリケーション
レプリケーションとは、データやAIモデル、プログラムなどを複数のサーバーやストレージ間で複製し、同期させる仕組みです。システムの可用性向上や負荷分散、障害時のデータ損失防止のために広く活用されています。
ワーカー
AIや分散システムにおいて、タスク管理を行うマスターからの指示を受け取り、実際の計算やデータ処理などの実務を実行する独立したプロセスやノードの総称です。
GPUクラスタ
GPUクラスタとは、多数のGPUを高速なネットワークで連結し、巨大な計算資源として運用するシステムです。大規模言語モデルやディープラーニングの学習に必要な膨大な並列計算を効率的に実行できます。生成AI開発の基盤インフラとして不可欠であり、計算時間を大幅に短縮する役割を果たします。
Spark SQL
Spark SQLは、Apache Spark上で構造化データを処理するためのモジュールです。SQLクエリによるデータ操作や、DataFrame APIを用いた効率的なビッグデータ処理を実現し、機械学習パイプラインとも容易に統合できます。
Apache 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インメモリ技術を活用し、従来のHadoopに比べて圧倒的な処理速度を実現するため、AIやビッグデータ分析に広く利用されています。
モデル並列
モデル並列とは、単一のGPUなどのハードウェアメモリに収まらない巨大なAIモデルを複数のプロセッサに分割して配置し、協調して学習や推論を行う分散処理手法です。大規模言語モデルなどの巨大化に伴い、メモリ不足を解消して計算を実行するために不可欠な技術となっています。データ並列と組み合わせて活用されます。
分散処理フレームワーク
分散処理フレームワークとは、大量のデータや複雑な計算タスクを複数のコンピュータに分散させて並列に実行するためのソフトウェア基盤です。単一の機器では処理が困難なビッグデータ分析やAIの学習を、複数の計算資源を連携させることで高速化します。Apache SparkやMapReduceなどが代表例として知られています。
MapReduce
MapReduceは、膨大なデータを複数のコンピューターで効率的に分散処理するためのプログラミングモデルおよび手法です。処理をデータを整理するMapフェーズと、結果をまとめるReduceフェーズの2つに分けることで、ペタバイト級のビッグデータを高速かつ安全に解析できます。大量データを扱う現代のデータ基盤の根幹を築いた重要な技術です。
CPUクラスター
複数のCPU搭載ノードをネットワークで接続し、全体として一台の強力な計算機システムとして動作させる仕組みです。AIのデータ前処理や推論処理などで幅広く活用されています。
パイプライン並列
パイプライン並列とは、巨大なニューラルネットワークの層を複数のデバイスに分割し、データを連続して処理することで効率的に学習・推論を行う分散処理手法です。単一のGPUに乗り切らない大規模モデルを扱う際に欠かせない技術です。
パラメータサーバー
パラメータサーバーは、巨大な機械学習モデルの訓練において大量のパラメータを効率的に管理・更新するための分散コンピューティングシステムです。複数の計算ノードと連携し、効率的な並列学習を実現します。
パラメータサーバ
パラメータサーバとは、分散学習において大規模な機械学習モデルのパラメータ（重みやバイアス）を一元管理・更新するためのアーキテクチャまたはコンポーネントです。複数の計算ノードが並列で処理を行う際、モデルパラメータを効率的に共有・同期することで、巨大なディープラーニングモデルなどの学習時間を大幅に短縮できます。
Apache Hadoop
Apache Hadoopは、大量のデータを複数の汎用コンピュータに分散して保存・処理するためのオープンソースフレームワークです。ビッグデータ解析や機械学習のデータ前処理基盤として広く普及しました。
Ray
Rayは、Pythonアプリケーションや機械学習タスクをスケールアップするためのオープンソース分散処理フレームワークです。単一のPCで動作するプログラムを最小限のコード変更で大規模なクラスタ環境へ拡張できます。強化学習や分散トレーニング、ハイパーパラメータチューニングなど、AI開発における計算負荷の高いタスクを効率的に高速化します。
PySpark
PySparkは、大規模データ処理フレームワークApache SparkをPythonから操作するためのAPIです。ビッグデータを高速に処理し、機械学習や分散処理のパイプライン構築に広く利用されています。
スケールアウト
スケールアウトとは、AIモデルの学習や推論において、複数台のサーバーやGPUなどの計算ノードを追加してシステム全体の処理能力を向上させる手法です。大規模化するAI開発において、処理の高速化とメモリ不足の解消に欠かせない技術となっています。
ロードバランサー
ロードバランサーとは、外部からのアクセスや処理要求を複数のサーバーに均等または最適な比率で分散するシステムです。AI分野では、大規模な推論サーバーや分散学習環境においてアクセス集中を防ぎ、システムの安定稼働と高速な応答速度を維持するために不可欠な役割を果たします。
MLlib
MLlibは、Apache Sparkをベースにしたスケーラブルな機械学習ライブラリです。メモリ上での高速なデータ処理を活かし、大規模なデータセットに対する機械学習アルゴリズムの実行を効率的に行うことができます。
フェデレーテッドラーニング
フェデレーテッドラーニングとは、スマートフォンやIoT機器などの端末側でデータを分散して学習を行い、生データではなくモデルの更新情報だけを集約して全体の機械学習モデルを構築するプライバシー保護型の技術です。
連合学習
連合学習は、データを中央のサーバーに集めずに、スマートフォンやエッジデバイスなどの各端末上で分散して機械学習モデルを訓練するプライバシー保護技術です。データプライバシーを保ちながらAIの精度を向上させることができます。
データ並列化
データ並列化は、巨大なデータセットを複数のプロセッサやGPUに分割して同時に処理し、機械学習モデルの訓練時間を大幅に短縮するための分散学習手法です。各デバイスが同じモデルを持ちながら異なるデータ部分を担当します。
マスター
AIや分散システムにおけるマスターとは、複数のワーカーやコンポーネントを統括・管理する中枢的な役割を持つノードやモデルを指します。学習プロセスの同調やデータ配布を制御する重要な基盤です。