Der vollständige Leitfaden zur Parallelverarbeitung • BUOM
Es gibt viele Möglichkeiten, wie ein Unternehmen Datenverarbeitungsprobleme innerhalb seiner Organisation analysieren und lösen kann. Der Einsatz effizienter Data-Science-Techniken kann dazu beitragen, die tägliche Produktivität zu steigern und die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verbessern, da mehrere Datenströme gleichzeitig berechnet werden. Die Implementierung der Parallelverarbeitung in einer Computerarchitektur kann dabei helfen, komplexe oder große Datensätze zu verarbeiten und analysierbare Ergebnisse zu generieren. In diesem Artikel besprechen wir die Parallelverarbeitung und verschiedene Verarbeitungsarten sowie einige der wichtigsten Vorteile der Verwendung paralleler Verarbeitungstechniken.
Was ist Parallelverarbeitung?
Parallelverarbeitung ist eine Rechentechnik, die große Aufgaben übernimmt, sie in mehrere Teile aufteilt und sie mithilfe von zwei oder mehr Zentraleinheiten (CPUs) separat ausführt. Diese Methode trägt dazu bei, die Zeit zu verkürzen, die ein Programm zum Abschließen einer Aufgabe benötigt, und kann die Leistung verbessern. Jedes Betriebssystem mit mehr als einer CPU, beispielsweise Mehrkernprozessoren, kann parallele Verarbeitungstechniken ausführen.
Parallelverarbeitung und paralleles Rechnen
Obwohl Softwareentwickler diese beiden Prozesse oft zusammen verwenden, beziehen sich Parallelverarbeitung und Parallelrechnen auf zwei leicht unterschiedliche Teile. Die parallele Verarbeitung konzentriert sich mehr auf die Anzahl der Kerne und Prozessoren, die parallel arbeiten, um eine Aufgabe zu erledigen. Paralleles Rechnen bezieht sich auf das Verhalten von Software bei der gleichzeitigen Berechnung mehrerer Datenströme.
Arten der Parallelverarbeitung
Es gibt verschiedene Arten der Parallelverarbeitung, die ein Benutzer zum Abschließen einer Aufgabe implementieren kann. Zu den beiden gebräuchlichsten Parallelverarbeitungstechniken gehören Single Instruction Multiple Data (SIMD) und Multiple Instruction Multiple Data (MIMD). Hier finden Sie eine detaillierte Übersicht über diese beiden Verarbeitungsmethoden sowie eine Übersicht über weitere Arten der Parallelverarbeitung:
Einzelner Befehl, mehrere Daten (SIMD)
Dieser Begriff bezieht sich auf Hardwarekomponenten des Betriebssystems, die den gleichen Vorgang an mehreren Datenoperanden gleichzeitig ausführen. Typischerweise kann ein SIMD-Modul Eingabedaten von zwei zusammengesetzten Datenobjekten mit unterschiedlichen Datensätzen zur Berechnung empfangen. SIMD-Geräte können dann grundlegende Arithmetik durchführen, um einen neuen Vektor auszugeben, der die Ergebnisse der Originaldaten enthält. Dieses Datenverarbeitungsmodell ist eines der am häufigsten verwendeten Multi-Node-Cluster-Modelle, bei denen es sich um eine Reihe unabhängiger Komponenten handelt, die über ein dediziertes Netzwerk verbunden sind und als einzelne Datenverarbeitungsressource fungieren.
Mehrere Anweisungen, mehrere Daten (MIMD)
Während SIMD-Blöcke denselben Befehl für einen Datensatz ausführen, können MIMD-Blöcke zwei oder mehr unabhängige Befehlssätze für mehrere Datensätze gleichzeitig verarbeiten. Ein Beispiel für einen MIMD-Block wäre eine CPU mit mehreren Kernen, wobei jeder Kern die SIMD-Verarbeitung durchführt. Die SIMD-Verarbeitung speichert die Daten, die sie aus Prozessen berechnet, und MIMD-Blöcke verwenden sie, um die größere Aufgabe abzuschließen. Dieser Modelltyp ist weniger verbreitet als das SIMD-Modell, aber Softwarearchitekten verwenden dieses Modell normalerweise, um eine Gesamtfunktion oder einen Gesamtprozess in kleinere Teile zu unterteilen.
Andere Arten der Parallelverarbeitung
Hier sind einige andere Arten der Parallelverarbeitung:
Single Program, Multiple Data (SPMD): Dies ist eine Unterkategorie der MIMD-Verarbeitung, die Aufgaben auf mehrere Prozessoren mit unterschiedlichen Eingaben aufteilt. Dies kann dazu beitragen, schnellere Ergebnisse zu erzielen.
Multiple Program, Multiple Data (MPMD): Dies ist eine Unterkategorie der MIMD-Verarbeitung, die mehrere Programme gleichzeitig ausführen und dabei unterschiedliche Eingaben berechnen kann.
Message Passing Interface (MPI): Dies ist ein Kommunikationsprotokoll, das die parallele Ausführung von Anwendungen auf mehreren Computern in einem gemeinsamen Netzwerk ermöglicht.
High Performance Fortran (HPF): Dieses datenparallele Modell unterstützt SIMD- und MIMD-Operationen und verteilt die Rechenarbeit eines einzelnen Arrays auf mehrere Prozessoren.
Mehrere Anweisungen, einzelne Daten (MISD): Jeder Prozessor arbeitet mit einem Datenstrom.
Shared-Memory-Modell (keine Threads): In diesem Modell teilen sich Prozesse oder Aufgaben einen gemeinsamen Raum, in dem sie Daten speichern, aus denen die CPU Daten abruft, um Berechnungen mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten durchzuführen.
Unterschied zwischen serieller und paralleler Verarbeitung
Während die Parallelverarbeitung mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen kann, führt die sequentielle Verarbeitung jeweils eine Aufgabe aus. Die sequentielle Verarbeitung, auch als sequentielle Verarbeitung bekannt, kann jeweils nur eine Aufgabe mit einem einzigen Prozessor ausführen und wahrscheinlich jede Aufgabe in der Reihenfolge ausführen, in der sie ursprünglich eingegeben wurde. Bei dieser Verarbeitungsmethode kann die Ausführung von Aufgaben länger dauern als bei parallelen Verarbeitungsmethoden.
Vorteile der Parallelverarbeitung
Die Parallelverarbeitung bietet mehrere Vorteile, die zur Lösung verschiedener Rechenprobleme beitragen. Der erste Vorteil der Parallelverarbeitung besteht darin, dass sie mit Multiprozessoren oder über ein Netzwerk verbundenen Prozessoren verwendet werden kann. Hier sind einige zusätzliche Vorteile der Verwendung dieser Verarbeitungsmethoden:
Führt Code effizient aus
Reduziert die Rechenzeit
Löst größere Programmierprobleme
Vereinfachen Sie große oder komplexe Daten
Reduziert die Kosten für die Datenanalyse
Verbessert die Datenorganisation
Erweitert die Datenspeicheroptionen
Nachteile der Parallelverarbeitung
Neben den vielen Vorteilen der Parallelverarbeitung gibt es mehrere Punkte, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie Parallelverarbeitungstechniken in Ihre Computerarchitektur implementieren. Hier sind einige Nachteile, die Sie beachten sollten, bevor Sie parallele Methoden erstellen:
Komplexe Parallelstrukturen
Erhöhte Kosten
Code-Anpassungen für unterschiedliche Zielarchitekturen
Datencluster erfordern möglicherweise eine zusätzliche Kühlung
Erhöhter Stromverbrauch für Multi-Core-Architekturen
Lange Implementierungs- und Debugging-Zeit
Tipps zur Implementierung einer effizienten Parallelverarbeitungsarchitektur
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Auswirkungen der Nachteile der Parallelverarbeitung zu verringern oder sie vollständig zu beseitigen. Die erste Möglichkeit, diese Nachteile abzumildern, besteht darin, zunächst etablierte Softwareentwicklungstechniken, auch Best Practices für die Softwareentwicklung genannt, zu nutzen. Dazu gehört, den Code einfach und konsistent zu halten und jedes neue Code-Update ständig zu testen und zu validieren.
Hier sind einige weitere Dinge, die Ihnen helfen, einige der mit der Parallelverarbeitung verbundenen Probleme zu mildern:
Analysieren Sie Betriebssysteme, um die Code-Portabilität zu unterstützen
Betrachten wir eine sequentielle Implementierung für kurze parallele Programme.
Bestimmen Sie die Skalierbarkeit des Algorithmus, um Skalierbarkeitsprobleme zu beheben.
Verstehen Sie zunächst das Problem, bevor Sie Algorithmen und Daten implementieren und Hardware hinzufügen.