Procesamiento paralelo

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a la capacidad de dividir tareas o procesos computacionales en múltiples subprocesos que se ejecutan simultáneamente.

Esto permite aprovechar de manera óptima la potencia de varios núcleos de procesamiento o múltiples máquinas, lo que resulta en un incremento significativo de la eficiencia y la velocidad del procesamiento de datos.

Es especialmente útil para entrenar modelos de machine learning, ya que estos suelen requerir el manejo de grandes volúmenes de datos y cálculos complejos que pueden ser procesados en paralelo.

El procesamiento paralelo es fundamental en áreas como la computación en la nube, donde los recursos distribuidos se utilizan para realizar cálculos de manera simultánea.

Además, es clave en algoritmos como el aprendizaje profundo, en los que las operaciones matriciales y convolucionales son altamente paralelizables, reduciendo considerablemente los tiempos de ejecución.