تستخدم الحوسبة المتوازية في التعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين سرعة المعالجة والأداء وتحسين دقة النتائج. ومن بين الطرق الشائعة لاستخدام الحوسبة المتوازية في هذا المجال:
1- توزيع العمليات: يمكن استخدام تقنية التوزيع لتوزيع العمليات على عدة أنوية معالجة في نفس الوقت، مما يسرع أداء التطبيق وزيادة سرعة المعالجة.
2- الشبكات العصبونية العميقة: تستخدم شبكات عصبونية عميقة أحيانًا ملايين العناصر لتوليد النتائج المطلوبة. يتطلب ذلك معدات قوية تستغرق وقتًا طويلاً لمعالجة البيانات المتضخمة ولكن استخدام الحوسبة المتوازية يحسن الأداء بشكل كبير.
3- تطبيقات الإنترنت الضخمة: يمكن استخدام الحوسبة المتوازية لتثبيت تطبيقات الويب الضخمة التي تتطلب معالجة بيانات ضخمة وكميات كبيرة من النقرات والاستجابات.
4- تسارع تدريب النماذج: يمكن استخدام التعلم العميق والشبكات العصبونية العميقة لتدريب النماذج على عدد كبير من البيانات بشكل سريع. ويمكن الاستفادة من الحوسبة المتوازية لتسريع هذه العملية.
5- إعدادات طبية و علوم الصحة: يمكن استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تحليل تجارب كبيرة حول النموذج البيولوجي والبيانات الكبيرة. قد تستفيد تطبيقات الحوسبة المتوازية في معالجة المركبات الكيميائية والرصد الشامل لفيروس كورونا.