Distributed Computing

Distributed Computing, auf Deutsch verteiles Rechnen, ist ein Schlüsselbegriff in der Welt der künstlichen Intelligenz. Dieser technische Begriff kann für Anfänger etwas einschüchternd klingen. Doch keine Sorge, wir erklären Dir was Distributed Computing ist, warum es für Künstliche Intelligenz wichtig ist und an welchen Stellen wir darauf stoßen.

Was ist Distributed Computing?

Distributed Computing bezeichnet die Aufteilung und Ausführung von Aufgaben auf mehrere Computer oder Server, die in einem Netzwerk verbunden sind. Anstelle von einem einzelnen, mächtigen Rechner, teilt man die Last auf viele kleinere Rechner auf. Dabei spielt es keine Rolle, ob diese Computer physisch nah beieinander oder weit voneinander entfernt sind. Sie agieren alle zusammen, als wären sie ein einziger großer Rechner.

Welche Rolle spielt Distributed Computing in der Künstlichen Intelligenz?

Das Konzept des Distributed Computing spielt eine zentrale Rolle in der künstlichen Intelligenz (KI). Egal ob in Machine Learning, Deep Learning oder bei komplexen Algorithmen zur Datenauswertung, verteiles Rechnen ist meist der Schlüssel zur Bewältigung solch massiver Aufgaben. Durch die Aufteilung der Arbeit auf mehrere Maschinen, können KI-Algorithmen schneller und effizienter arbeiten. So können große Datenmengen verarbeitet und komplexe Berechnungen durchgeführt werden. Im realen Einsatz hilft es auch dabei, Antwortzeiten zu verringern und so ein besseres Nutzererlebnis zu bieten.

Wo begegnen wir Distributed Computing täglich?

Wir treffen täglich auf Distributed Computing, oft ohne es zu merken. Wenn du eine Suchanfrage bei Google stellst, auf Netflix einen Film streamst oder auf Facebook durch deinen Newsfeed scrollst - all diese Vorgänge basieren auf Distributed Computing. Hinter den Kulissen teilen diese Dienste deine Anfragen auf eine Vielzahl von Servern auf, um dir schnell und effizient die gewünschten Informationen zu liefern.