Несколько причин, по которым происходит перегрузка серверов при массовом использовании нейросетей:

• Большое количество одновременных или последовательных запросов. 2 Интенсивная рабочая нагрузка может привести к тому, что времени на обдумывание каждого запроса становится недостаточно, что потенциально снижает точность ответов. 2
• Сложность запросов. 2 Более сложные запросы требуют больше вычислительных мощностей и времени для обработки, что также негативно сказывается на общей оперативности системы при высокой загрузке. 2
• Ограниченная пропускная способность сети. 3 С ростом масштаба распределённой системы передача данных между узлами становится одним из ключевых узких мест в производительности. 3 Из-за этого в процессе обучения часто возникают перегрузки, что приводит к увеличению задержки передачи данных и снижению пропускной способности. 3

Для решения проблемы перегрузки серверов при массовом использовании нейросетей рекомендуется применять технологии масштабирования, например, горизонтальное (добавление дополнительных машин в пул ресурсов) и вертикальное (усиление существующих машин путём увеличения их вычислительной мощности). 2 Также можно использовать облачные технологии, которые позволяют быстро масштабировать ресурсы в зависимости от текущих потребностей. 2