پردازش موازی

پردازش موازی چیست؟

پردازش موازی به عنوان معماری تعریف می شود که در آن فرآیندها به بخش های جداگانه تقسیم می شوند و هر قسمت به طور همزمان اجرا می شود. با اجرای فرآیندها بر روی چندین هسته پردازشگر به جای یک هسته واحد، زمان صرف شده برای اجرای وظایف بسیار کمتر می شود. هدف اصلی محاسبات موازی این است که اطمینان حاصل شود که وظایف پیچیده به مراحل ساده‌تر برای پردازش آسان‌تر تقسیم می‌شوند که عملکرد بهتر و قابلیت‌های حل مسئله را به همراه دارد.

بخش‌های مختلف فرآیندها بر روی چندین پردازنده اجرا می‌شوند و این بخش‌های مختلف از طریق حافظه مشترک ارتباط برقرار می‌کنند. هنگامی که فرآیندهای مختلف اجرا و تکمیل شدند، در انتها برای ارائه یک راه حل واحد ترکیب می شوند.

پردازش موازی یک تحول در محاسبات سنتی است. محاسبات سنتی زمانی که وظایف پیچیده تر می شدند و زمان پردازش این وظایف بسیار طولانی می شد، به دیوار برخورد کرد. علاوه بر این، چنین کارهایی اغلب انرژی بیشتری مصرف می کنند و مشکلات ارتباطی و مقیاس بندی ضعیفی دارند. برای جلوگیری از چنین مسائلی، پردازش موازی برای مقابله با آنها و در عین حال، اطمینان از تکمیل فرآیندها با استفاده از چندین هسته ایجاد شد.

پردازش موازی یک مفهوم اصلی را برای چندین الگوریتم یادگیری ماشین و پلتفرم‌های هوش مصنوعی تشکیل می‌دهد. الگوریتم های ML/AI به طور سنتی بر روی محیط های تک پردازنده اجرا می شدند که منجر به گلوگاه های عملکردی می شد. با این حال، معرفی محاسبات موازی به کاربران پلتفرم‌های علم داده و یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا از رشته‌های در حال اجرا همزمان که فرآیندها و وظایف مختلف را مدیریت می‌کنند، بهره‌برداری کنند.پانواع پردازش موازی

بسته به منبع باز یا اختصاصی، محاسبات موازی دارای چهار نوع مختلف است که در زیر ذکر شده است:

موازی سازی سطح بیت: در این نوع محاسبات موازی، اندازه کلمات پردازنده افزایش می یابد. فرآیندها دارای مجموعه دستورالعمل کمتری برای انجام عملیات بر روی متغیرهایی هستند که اندازه آنها بزرگتر از اندازه کلمه پردازنده است.

موازی سازی در سطح دستورالعمل: در این نوع محاسبات موازی، سخت افزار یا نرم افزار کنترل کننده دستورالعمل های زمان اجرا متفاوتی را تعیین می کند. به عنوان مثال، از منظر سخت افزاری، پردازنده زمان اجرا را برای دستورالعمل های مختلف تعیین می کند و اینکه کدام دستور باید به صورت موازی اجرا شود. از منظر نرم افزار، نرم افزار یا کامپایلر تصمیم می گیرد که کدام دستورالعمل ها باید به طور موازی کار کنند تا حداکثر کارایی را تضمین کنند.

موازی کاری: چندین کار مختلف به طور همزمان اجرا می شوند. معمولاً، این وظایف مختلف، همگی به داده‌های یکسانی دسترسی دارند تا از عدم تأخیر و عملکرد روان اطمینان حاصل کنند.

موازی سازی سطح ابرکلمه: این نوع موازی سازی از کد درون خطی برای ایجاد وظایف مختلف برای اجرای همزمان استفاده می کند.

مزایای استفاده از پردازش موازی

چند مزیت پردازش موازی عبارتند از:

صرفه جویی کلی: پردازش موازی به کاربران کمک می کند در زمان و هزینه صرفه جویی کنند. زمان اجرای یک کار در مقایسه با اجرای یک کار روی پردازنده های مختلف به طور همزمان بسیار زیاد است. علاوه بر صرفه جویی در زمان، صرفه جویی در هزینه یک مزیت کلیدی است زیرا باعث استفاده بهینه از منابع می شود. اگرچه در مقیاس کوچک گران است، مدیریت میلیاردها عملیات به طور همزمان هزینه ها را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد.

ماهیت پویا: برای حل بیشتر مسائل دنیای واقعی و یافتن راه‌حل‌های کارآمد، تمرکز بر شبیه‌سازی و مدل‌سازی پویا برای اطمینان از دسترسی همزمان نقاط داده‌های مختلف، اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند. پردازش موازی مزیت همزمانی را ارائه می دهد و در نتیجه از ماهیت پویا چندین مشکل پشتیبانی می کند.

استفاده بهینه از منابع: در پردازش سنتی و کلاسیک این احتمال وجود دارد که از کل سخت افزار یا نرم افزار استفاده نشود در حالی که بقیه بیکار بمانند. با این حال، در مورد پردازش موازی، از آنجایی که وظایف جدا شده و به طور جداگانه اجرا می‌شوند، از سخت‌افزار ظرفیت بسیار بیشتری برای اطمینان از زمان‌های پردازش سریع‌تر استفاده می‌شود.

مدیریت مجموعه داده های پیچیده: با تکامل و رشد داده ها، اطمینان از پاک و قابل استفاده بودن داده ها دشوار است. مجموعه داده‌ها پیچیده‌تر می‌شوند و پردازش سنتی ممکن است بهترین راه برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ، بدون ساختار و پیچیده نباشد.

تاثیرات استفاده از پردازش موازی

برخی از تأثیرات اصلی پردازش موازی عبارتند از:

قابلیت های ابررایانه: یکی از مزایای کلیدی استفاده از محاسبات موازی این است که به ابررایانه ها کمک می کند تا کارهای بسیار پیچیده را در کسری از زمان حل کنند. ابررایانه ها ماشین هایی هستند که بر اساس اصل محاسبات موازی کار می کنند، با تقسیم یک کار بسیار پیچیده به کارهای کوچکتر و کار بر روی آن وظایف کوچکتر. توانایی پردازش موازی به ابررایانه‌ها کمک می‌کند تا روی چندین مشکل مهم مانند تغییرات آب و هوا، آزمایش مدل‌های مراقبت‌های بهداشتی، فضا، رمزنگاری، شیمی و بسیاری از زمینه‌های دیگر کار کنند.

مزایای عمودی متقابل: پردازش موازی تقریباً بر تمام صنایع، از امنیت سایبری گرفته تا مراقبت های بهداشتی تا خرده فروشی و چندین صنعت دیگر، تأثیر خواهد داشت. با توسعه الگوریتم‌های مرتبط با مشکلاتی که صنایع مختلف با آن مواجه هستند، پردازش موازی راه را برای زمان پردازش سریع‌تر فراهم می‌کند و به درک مزایا، هزینه‌ها و محدودیت‌ها در صنایع کمک می‌کند.

پشتیبانی از داده های بزرگ: از آنجایی که حجم داده ها در صنایع متعددی در حال گسترش است، مدیریت این مجموعه داده های بزرگ به طور فزاینده ای دشوار می شود. پردازش موازی قرار است بر انفجار کلان داده ها تأثیر بگذارد زیرا زمان مدیریت این مجموعه داده ها را برای شرکت ها و شرکت ها به طور قابل توجهی کوتاه می کند. علاوه بر این، ترکیبی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار به نوع بالاتری از محاسبات برای پردازش حجم عظیم داده نیاز دارد – پردازش موازی در اینجا تأثیر کلیدی خواهد داشت.

پردازش موازی در مقابل پردازش سریال

پردازش سریال به عنوان نوعی از پردازش تعریف می شود که در آن وظایف به ترتیب متوالی تکمیل می شوند. کارها به جای اینکه در کنار هم مانند پردازش موازی انجام شوند، یک به یک تکمیل می شوند. برخی از تفاوت های عمده بین پردازش سریال و موازی به شرح زیر است:

پردازش سریال از یک پردازنده استفاده می کند در حالی که پردازش موازی از چندین پردازنده استفاده می کند

از آنجایی که تنها یک پردازنده در پردازش سریال وجود دارد، حجم کاری که در حال پردازش است توسط یک پردازنده بسیار بیشتر است که در پردازش موازی وجود ندارد.

پردازش سریال به زمان بیشتری برای تکمیل وظایف مختلف نیاز دارد زیرا آنها یکی پس از دیگری تکمیل می شوند در حالی که وظایف پردازش موازی به طور همزمان تکمیل می شوند.