分布式通信优点？

一、分布式通信优点？

1.

可以将分布在各处的资源综合利用。而这种利用对用户而言是透明的。

2.

可以将负载由单个节点转移到多个,从而提高效率。

3.

分布式技术可以避免由于单个节点失效而使整个系统崩溃的危险

二、分布式通信是什么？

　　分布式进程通信 网络层及以下的各层实现了网络中主机之间的通信，但是数据通信不是最终的目的;　　计算机网络最本质的活动是分布在不同地理位置的主机之间的进程通信，以实现各种网络服务功能;　　设置传输层的主要目的就是要实现分布式进程通信。　　进程和进程通信是操作系统中的一个最基本的概念；　　程序是一个在时间上按照严格次序的前后相继的操作序列，是一个静态的概念；　　进程是一个动态的概念，它是一个程序对某个数据集的执行过程；　　正在运行的进程叫做运行态；　　等待分配CPU的进程叫做就绪态；　　等待其它的条件的进程叫做等待态；　　进程状态反映出进程执行过程的变化；　　要保证系统正常地工作，操作系统必须对进程的创建、撤消与状态转换进行控制；　　从进程的观点看，操作系统的核心则是控制和协调这些进程的运行，解决进程之间的通信。　　在解决单机环境下操作系统的进程通信中：　　BSD UNIX 引入了管道（pipe）、命名管道（named pipe）和软中断信号（signal）机制；　　AT&T UNIX引入了消息（message）、共享存储区（shared memory）和信号量（semaphore）等；　　UNIX系统的消息、共享存储区和信号量统称为进程通信（inter process communication，IPC）机制；　　IPC机制也不适应于网络环境中的进程通信。　　用一句最简单的话去描述计算机网络，那就是：　　计算机网络是分布在不同地理位置的多台独立的计算机系统的集合；　　“独立的计算机系统”意味着连网的每一台计算机的操作与资源是由自己的操作系统所管理；　　用户共享的网络资源及网络所能提供的服务功能最终是通过网络环境中的分布式进程通信来实现的。　　网络环境中的进程通信与单机系统内部的进程通信的主要区别：　　网络中主机的高度自治性；　　不是在同一个主机系统之中，没有一个统一的高层进行控制与管理；　　网络中一台主机对其它主机的　　活动状态　　位于其它主机系统中的各个进程状态　　这些进程什么时间参与网络活动　　希望与网络中哪一台主机的什么进程通信　　一概无从知道　　

1.网络环境中分布式进程通信需要解决：　　进程命名与寻址方法　　多重协议的识别　　进程间相互作用的模式　　

2.网络环境中进程标识　　在一台计算机中，不同的进程用进程号或进程标识（process ID）惟一地标识出来　　网络环境中完整的进程标识应该是：　　本地主机地址-本地进程标识　　远程主机地址-远程进程标识　　进程地址也叫做端口号（port number）　　

3.多重协议的识别　　UNIX操作系统的TCP/IP的传输层就有TCP协议和UDP协议；　　网络环境中一个进程的全网惟一的标识需要一个三元组来表示：协议，本地地址，本地端口号。　　网络环境中一个完整的进程通信标识需要一个五元组来表示：　　协议 本地地址 本地端口号　　远地地址 远地端口号　　在UNIX操作系统中:　　三元组又叫做半相关half-association　　五元组叫做一个相关association

三、分布式存储与计算是人工智能吗？

分布式存储需要很强的可控性操作，才能把不同数据自动化储存在不同格式里面。计算则需要更好的自动化模式，所以分布式存储与计算是人工智能

四、分布式通信与网络是哪方面的技术？

分布式系统

分布式系统主要可以分成 分布式通信，分布式调度，分布式治理 这三个板块，今天主要是带大家系统的了解分布式通信这块知识。

分布式其实很好理解：一个人做的事情让多个人来做，每个人负责的功能都不一样。既然一件事情分给了两个人来完成，那这两个人就少了沟通（分布式通信），少不了协作（分布式调度），最后还需要一个机制把这些东西管理起来（分布式治理），这样基本就把分布式的概念理解清楚了。

分布式的初衷

为什么会有分布式系统的出现？其目的是为了解决单体系统解决不了的问题。分布式系统的最小单元也是一个个的单体服务，通过分工和协作把所有的微服务运转起来以达到更强大的计算能力。

分布式通信

分布式基础总体来说可以分为数据通信和数据传输

数据通信

分布式架构中，有一个环节很重要，那就是分布式系统中的计算机节点彼此之间的通信，关于通信，大家或多或少都知道一些东西，但是可能都很零散，今天我就带大家一起梳理这块的知识点

说到分布式通信，我还是习惯从http请求说起,通过http请求把通信的知识串起来

五、分布式机器学习通信优化

在当今信息时代，数据被认为是数字化转型的核心。随着大数据的不断涌现和快速增长，分布式机器学习成为处理这些海量数据的重要方法之一。然而，在分布式机器学习中，通信成为影响系统性能的关键因素之一。本文将探讨分布式机器学习中的通信优化问题，以提高系统效率和性能。

分布式机器学习简介

分布式机器学习是一种采用分布式计算框架处理大规模数据集的方法。与传统的集中式机器学习相比，分布式机器学习可以利用多台计算机进行并行计算，加快模型训练的速度并处理海量数据。在分布式机器学习系统中，多个计算节点之间需要进行频繁的通信以共享模型参数和更新信息。

通信优化在分布式机器学习中的重要性

在分布式机器学习系统中，节点间的通信开销可能会影响整个系统的性能。通信优化的目标是减少通信开销，提高系统的效率和性能。通过优化通信策略和减少通信量，可以降低系统的延迟和能耗，从而加速模型训练的速度。

通信优化在分布式机器学习系统中尤为重要，特别是在处理大规模数据集时。有效的通信优化策略可以帮助系统更好地利用计算资源，提高计算效率和数据处理能力。同时，通信优化还可以减少系统的负载和资源消耗，提升系统的可扩展性和稳定性。

常见的通信优化技术

在分布式机器学习系统中，有许多常见的通信优化技术可供选择。其中一些技术包括：

• 压缩通信：通过对通信数据进行压缩，可以减少通信量并降低通信延迟。
• 分布式存储：利用分布式存储系统存储模型参数和数据，减少节点间的通信量。
• 异步通信：采用异步通信模式可以避免节点间的等待时间，提高系统的并行性。
• 本地化计算：将计算与通信结合在一起，减少节点间的数据传输。

这些通信优化技术可以根据系统的需求和特点进行灵活选择和组合，以达到降低通信开销、提高系统性能的目的。

分布式机器学习通信优化的挑战

虽然通信优化在分布式机器学习中具有重要意义，但也面临一些挑战。其中一些挑战包括：

• 网络带宽限制：节点间的通信受限于网络带宽，当数据量过大时可能导致通信瓶颈。
• 通信延迟：节点间的通信延迟可能影响系统的实时性和性能。
• 数据一致性：在分布式系统中确保数据一致性是一个挑战，可能导致通信开销增加。

面对这些挑战，需要设计合理的通信优化策略和算法，以克服通信开销带来的性能影响。

结语

分布式机器学习的发展为处理大规模数据提供了有效的方法，但通信优化对系统性能和效率至关重要。通过合理选择和应用通信优化技术，可以改善分布式机器学习系统的性能，并加速模型训练的过程。

在未来的研究中，我们可以进一步探讨新的通信优化策略和算法，以应对不断增长的数据规模和复杂性，推动分布式机器学习技术的发展。

六、分布式机器学习的通信优化

在分布式机器学习中，通信优化是一个至关重要的领域，它直接影响着整个系统的性能和效率。随着大数据时代的到来，分布式机器学习变得越来越流行，因为它可以处理海量数据并加快模型训练的速度。然而，分布式环境下的通信开销往往成为系统性能的瓶颈，因此需要寻找方法进行优化。

何为分布式机器学习的通信优化

分布式机器学习的通信优化指的是通过减少不同计算节点之间传输数据的量和频率，从而降低通信开销，并提高整个系统的训练效率和性能。在分布式环境中，由于涉及多个计算节点，数据需要在这些节点之间传递和同步，而频繁的数据传输会消耗大量的时间和带宽资源，降低系统的整体性能。

优化策略

为了提高分布式机器学习系统的性能，可以采取一系列通信优化策略，以下是一些常见的优化方法：

1. 数据压缩

通过对传输的数据进行压缩，可以减少数据传输的量，降低通信开销。压缩算法可以有效地减小数据的大小，从而减少网络传输的时间和成本。常用的压缩算法包括gzip和Snappy等。

2. 梯度累积

在分布式机器学习中，每个计算节点通常独立地计算梯度然后将其发送给中心节点进行汇总和更新。为了减少通信开销，可以采用梯度累积的方法，即每隔一定的步数将各节点计算的梯度进行累积后再传输，从而减少通信频率。

3. 数据分区

将数据按照特定的规则分割成多个部分，然后分配给不同的计算节点进行处理。这样可以降低节点之间数据传输的需求，减少通信开销。同时，数据分区还能提高计算的并行度，加快模型的训练速度。

4. 异步通信

传统的分布式机器学习系统通常采用同步的方式进行通信，即等待所有节点完成计算后再进行数据传输和更新。而采用异步通信的方式可以让各节点独立地进行计算和通信，减少等待时间，提高系统的效率。

总结

分布式机器学习的通信优化是一个复杂而重要的课题，通过合理的优化策略可以提高系统的性能和效率，加快模型的训练速度，从而更好地应对大数据时代的挑战。

七、人工智能和电子与通信工程哪个好？

人工智能更好，人工智能在当下以及未来几十年，是一个十分火热的就业方向。在中国，目前正处于人工智能大发展大应用阶段，随处可见的网络摄像头、电子交警的使用、自动驾驶、智能农业、智能物联网、现代化医院系统等，都是人工智能应用的实例，所以就人工智能就业这块，根本不是个问题

八、人工智能的发展跟通信与信息系统交叉有多大？

成电通信水硕在读，随便说下自己现在的看法，仅供参考。

通信与信息系统与机器学习领域的交叉很多，诸如地质信号处理，网络拓扑测量，室内导航算法，机器学习硬件的设计等，并且很多知识也可以互通。比如信息论里熵的概念在决策树算法中占据着首要地位，传统信号处理方法也可以在适配后应用进深度学习。可以说，以前通信算法做的绝大多数事，都可以用机器学习的方法优化/重构。

相比于计算机专业的同学来说，我们的优势在于掌握的算法知识更加广泛，劣势在于编程（造轮子调参）能力略差。

在我看来，读通信与从事ml相关工作，是大方向一致的，我一直觉得机器学习技术让通信学院的我们焕发了第二春（偷笑）

九、分布式人工智能容易就业吗？

比较好就业，前提是要好学校。数据挖掘，优化算法，自动控制，图像/声音识别，自然语言处理。。。任何一个小方向入门了都可以找到高薪工作

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。

难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。

十、分布式人工智能的核心是？

1，大数据 ；

2，运算力 ；

3，算法 。