Параллельное программирование: определение, преимущества и применение в отрасли

15 июля 2021 г.

С ростом использования цифровых технологий в бизнесе владельцам бизнеса и специалистам важно понимать общие компьютерные процессы. Одной из важных функций компьютера является параллельное программирование. Изучение того, что такое параллельное программирование и как оно работает, может помочь вам эффективно применять эту функцию в вашей отрасли. В этой статье мы определяем, что такое параллельное программирование, описываем, как оно работает, объясняем его преимущества и отраслевое использование, а также приводим несколько примеров, которые помогут вам понять его разнообразные приложения в разных отраслях.

Что такое параллельное программирование?

Параллельное программирование — это модель программирования, которая позволяет компьютеру одновременно использовать несколько ресурсов для решения вычислительных задач. В то время как более ранние версии программ следовали последовательному процессу, то есть они могли направлять свои ресурсы только на решение одной проблемы за раз, параллельное программирование позволяет компьютерам решать несколько задач одновременно. Большинство современных компьютеров используют этот тип программирования, и он широко используется в различных отраслях.

Отрасли, использующие параллельное программирование

Многие отрасли применяют параллельное программирование для выполнения различных функций. Различные отрасли, включая науку, инженерию, исследования, промышленность, коммерческую деятельность и розничную торговлю, реализуют программы параллельных вычислений для решения проблем, обработки данных, создания моделей и составления финансовых прогнозов. Помимо промышленного использования, многие персональные компьютеры также используют этот тип программирования для поддержки повседневных функций, таких как запуск поисковых систем или размещение программного обеспечения для видеоконференций. Некоторые другие примеры использования параллельной обработки в реальном мире включают:

• Отслеживание, обработка и хранение больших данных

• Биомедицинская инженерия

• Фармацевтический дизайн

• Экономическое прогнозирование

• Совместные цифровые рабочие пространства

• Поддержка обмена мультимедиа

• Искусственный интеллект, виртуальная реальность и продвинутая графика

• Поисковые системы в Интернете

• Медицинская визуализация и диагностика

• Логистическое планирование и отслеживание транспортировки

• Прогноз погоды

Широкое применение параллельного программирования делает его все более важной функцией современных компьютеров.

Преимущества параллельного программирования

Вот основные преимущества этого типа программирования:

Эффективность

Компьютер, использующий параллельное программирование, может лучше использовать свои ресурсы для обработки и решения проблем. Большинство современных компьютеров имеют аппаратное обеспечение, включающее несколько ядер, потоков или процессоров, что позволяет им запускать множество процессов одновременно и максимально использовать их вычислительный потенциал. Когда компьютеры используют все свои ресурсы для решения проблемы или обработки информации, они более эффективно выполняют задачи.

Экономическая эффективность

Кроме того, аппаратная архитектура, допускающая параллельное программирование, более рентабельна, чем системы, допускающие только последовательную обработку. Хотя для аппаратной системы с параллельным программированием может потребоваться больше деталей, чем для системы с последовательной обработкой, они более эффективны при выполнении задач. Это означает, что они дают больше результатов за меньшее время, чем серийные программы, и имеют большую финансовую ценность с течением времени.

Скорость

Еще одним преимуществом параллельных вычислений является их способность решать сложные задачи. Параллельные программы могут разделять сложные проблемы на более мелкие задачи и обрабатывать эти отдельные задачи одновременно. Разделяя большие вычислительные задачи на более мелкие задачи и обрабатывая их одновременно, параллельная обработка позволяет компьютерам работать быстрее.

Ограничения параллельной обработки

Хотя параллельная обработка имеет много преимуществ, она также имеет ограничения. Некоторые из этих ограничений включают:

• Требования к кодированию: Научиться писать коды параллельной обработки может быть более сложной задачей для программистов, но сложность кодирования этих компьютеров может стать захватывающей задачей для программистов и привести к сложным системам обработки.

• Потребности в обслуживании: кодирование систем параллельной обработки может потребовать более частых обновлений и корректировок для поддержания качества его работы. Однако из-за специализированных функций многих из этих компьютеров требования к их обслуживанию часто менее значительны, чем преимущества их использования.

• Сложность: в некоторых случаях последовательные системы могут работать лучше, поскольку они требуют меньше связи и координации между процессорами. Сложность системы параллельной обработки эффективна для решения сложных задач, в то время как простых систем обычно достаточно для решения простых задач.

Подходы к параллельной обработке

Существует четыре различных компьютерных архитектуры, которые поддерживают параллельную обработку. Ученые-компьютерщики определяют эти модели на основе того, как они реализуют два фактора: потоки команд и потоки данных. Поток инструкций — это алгоритм, представляющий собой последовательность инструкций, которые программы используют для решения задач. Поток данных — это информация, которую компьютер извлекает из своей памяти. Компьютеры используют алгоритмы, предоставляемые их потоком инструкций, для обработки данных из своего потока данных и выполнения задач.

Вот четыре разные компьютерные модели и то, как они используют инструкции и потоки данных для параллельной обработки:

Одна инструкция, одни данные (SISD)

Этот тип компьютерной архитектуры сам по себе работает как последовательный компьютер. Он использует один процессор и может одновременно обрабатывать только один алгоритм с одним потоком данных. Поскольку этот компьютер может одновременно выполнять только один процесс, он не может выполнять параллельные вычисления, если он не подключен к другому компьютеру. Пользователь может соединить несколько компьютеров SISD вместе в сети для выполнения параллельной обработки.

Многие обычные персональные компьютеры по-прежнему используют архитектуру SISD. Поскольку эти компьютеры часто выполняют основные функции, такие как подключение к Интернету и запуск программного обеспечения для обработки текстов, им могут не потребоваться более продвинутые вычислительные возможности специализированного компьютера с параллельной обработкой. Однако персональные компьютеры все чаще имеют более сложную архитектуру, допускающую параллельную обработку. Это связано с тем, что технологические достижения расширили функции, которые современные пользователи компьютеров ожидают от своих устройств. Например, потоковое видео, проведение виртуальных конференций и видеоигры на компьютере лучше работают с более продвинутой системой обработки.

Несколько инструкций, одни данные (MISD)

Компьютер MISD имеет несколько процессоров, и каждый из них работает с другим алгоритмом. Однако все процессоры этого компьютера используют один и тот же общий поток данных. Компьютеры MISD могут использовать разные процессоры для одновременного выполнения нескольких различных вычислений одних и тех же данных. Количество вычислений, которые он может выполнять за раз, зависит от количества процессоров, которые он содержит.

Эти компьютеры относительно редки, но некоторые отрасли могут использовать их для узкоспециализированных целей. Например, аэрокосмические инженеры могут использовать этот тип архитектуры для компьютера, который управляет полетом космических челноков. В этом приложении компьютер MISD обрабатывает один и тот же набор данных несколькими способами, чтобы создать отказоустойчивую систему, которая предотвращает компьютерные ошибки, гарантируя, что элементы управления всегда остаются в рабочем состоянии.

Одна инструкция, несколько данных (SIMD)

Модели SIMD используют несколько процессоров и несколько потоков данных, но один и тот же алгоритм для каждого процессора. Этот тип компьютера использует одни и те же инструкции для обработки различных наборов данных для получения результата. SIMD-модель может быть полезна для анализа больших наборов данных с использованием набора критериев, но может иметь более ограниченное применение для решения сложных вычислительных задач.

Некоторые приложения для этой компьютерной архитектуры включают 3D-моделирование, обработку изображений, распознавание речи, видео- и звуковые приложения и работу в сети. Многие современные компьютеры включают архитектуру SIMD для обработки мультимедиа. Эти компьютеры могут запускать более сложные процессы, чем компьютеры SISD, что позволяет им размещать более яркую графику, воспроизводить лучшее качество звука и транслировать видео и программное обеспечение для видеоконференций с меньшими перерывами.

Несколько инструкций, несколько данных (MIMD)

Система MIMD использует несколько процессоров для запуска разных потоков команд с входными данными из разных наборов данных. Каждый процессор в MIMD может функционировать независимо от других, что позволяет архитектуре этого типа запускать несколько процессов одновременно. Хотя компьютеры MIMD обладают большей гибкостью, чем системы SIMD или MISD, их сложность усложняет их создание и обслуживание.

Приложения для этого типа компьютеров включают автоматизированное проектирование и производство, моделирование, моделирование и коммутаторы связи, которые представляют собой устройства, соединяющие другие устройства вместе в сети. Отрасли, в которых используются эти компьютеры, чаще всего включают инженерию и исследования. Ученые могут использовать эти компьютеры для создания моделей и обработки сложных наборов данных. Например, метеоролог может использовать такой компьютер для отслеживания развития урагана и создания прогнозов с различной степенью вероятности, чтобы предсказать, насколько сильным может стать ураган и какие районы он может затронуть.

Типы моделей параллельного программирования

Существует две широкие классификации моделей параллельного программирования:

Процесс взаимодействия

Взаимодействие процессов относится к механизмам, которые позволяют параллельным процессам взаимодействовать друг с другом. Наиболее распространены три формы взаимодействия:

• Общая память. Общая память — это модель, в которой параллельные процессы имеют равный доступ к пространству хранения данных компьютера. Поскольку все процессы в системе компьютера имеют одинаковый уровень доступа к чтению и записи сохраненных данных, эта модель способствует эффективному обмену информацией между процессами.

• Передача сообщений: система передачи сообщений позволяет параллельным процессам обмениваться информацией, передавая сообщения друг другу, поддерживая их способность работать вместе для выполнения задач. Эти сообщения могут быть синхронными (отправляются и доставляются в режиме реального времени) или асинхронными (доставляются и интерпретируются в разное время).

• Неявное взаимодействие. Неявное взаимодействие — это характеристика компьютерного программирования, которая делает его по своей сути параллельным. Программист может написать компьютерную программу, используя неявно параллельный код, который обеспечивает необходимую структуру для взаимодействия программы внутри себя при выполнении параллельной обработки.

Декомпозиция проблемы

Поскольку параллельные вычисления работают путем разделения больших задач на более мелкие процессы и их одновременного запуска, они требуют возможности декомпозиции проблем. Вот три процесса, которые позволяют параллельному программированию разлагать проблемы:

• Параллелизм задач. Параллелизм задач позволяет компьютеру распределять задачи между процессорами. Он работает путем одновременного запуска нескольких задач с использованием одних и тех же данных, что подчеркивает связь между процессорами.

• Параллелизм данных. Подобно параллелизму задач, параллелизм данных работает через распределение. Однако эта функция отличается от параллелизма задач тем, что данные распределяются между процессорами, а не используются одни и те же данные во всех процессах.

• Неявный параллелизм: программисты реализуют как неявный параллелизм, так и неявное взаимодействие посредством написания неявно параллельного кода. Как и в случае с неявным взаимодействием, неявный параллелизм является фундаментальной структурой программирования, позволяющей компьютеру выполнять параллельные процессы.