作者：禅与计算机程序设计艺术
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1.背景介绍
随着互联网的飞速发展，海量数据产生的速度越来越快，而传统的数据处理方式仍然无法满足需求。为了解决这一问题，云计算和大数据的高并发计算等技术应运而生。如何把海量数据分布式地、快速地分析出来，成为了许多行业面临的新一轮的挑战。传统的基于中心化服务器的数据分析方法已经不能满足高速数据处理需求。而分布式机器学习、深度学习、图神经网络等技术则是迎刃而解。
本系列文章通过对分布式模型推理技术的原理与应用进行讲解，结合实际案例，让读者能够更加容易地理解分布式模型推理的基本概念及其发展趋势。
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2.核心概念与联系
分布式模型推理简介
分布式模型推理(distributed model inference)是指在分布式集群环境中，训练好的模型可以将输入数据映射到预测结果，这是一种实时、可靠、低延迟的机器学习任务。在分布式模型推理中，模型部署在多台计算机上，并且共享相同的参数。模型的不同部分可以在不同的计算机上并行计算。由于具有集群特性，因此模型的容错性、健壮性和可用性得到了保证。
分布式模型推理关键技术
- 数据分片（data sharding）: 将训练集或测试集拆分成多块数据，分别存储在不同的机器上。
- 远程过程调用（Remote Procedure Call，RPC）: 远程过程调用(RPC)是一个分布式通信协议，允许不同进程之间进行交流和通讯。它使得模型可以在多台计算机上并行运行。
- 参数服务器（parameter server）: 参数服务器是一个分布式的分布式存储系统。它负责保存模型的参数，并根据模型的训练情况进行调配。
