分散式AI
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分散式AI在處理大量數據時，具有高效能、可擴展性、資源利用率高、模型泛化能力強、容錯性佳及即時處理能力等優勢，適用於物聯網和需要即時數據處理的場景，是解決大數據分析難題的理想方案。
分散式AI透過並行計算、邊緣計算、減少單點負擔、數據並行訓練、優化通信策略、動態任務分配及本地快取優化等方式，有效提升效率及速度，處理大規模數據集，加快模型訓練和推理速度。
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分散式AI的主要優點包括:提高效率和速度：將計算負載分散到多個設備上，加快模型訓練和推理速度。增強安全性：減少單點故障風險，提高數據隱私和安全性。降低成本：利用現有的設備和資源，降低運營成本。
分散式AI、生成式AI、可信任AI和永續AI是人工智慧領域的四個重要概念，本文將探討它們各自的特點、應用和重要性。
