Полное руководство по параллельной обработке

Есть много способов, которыми компания может анализировать и решать проблемы внутри своей организации, связанные с вычислением данных. Использование эффективных методов обработки данных может помочь повысить ежедневную производительность и улучшить процесс принятия решений на основе данных, поскольку он одновременно вычисляет несколько потоков данных. Реализация параллельной обработки в компьютерной архитектуре может помочь обрабатывать сложные или большие наборы данных и генерировать результаты, которые можно анализировать. В этой статье мы обсудим параллельную обработку и несколько различных типов обработки, а также некоторые ключевые преимущества использования методов параллельной обработки.

Что такое параллельная обработка?

Параллельная обработка — это вычислительный метод, который берет большие задачи, разделяет их на несколько частей и выполняет их отдельно с помощью двух или более центральных процессоров (ЦП). Этот метод помогает сократить время, необходимое программе для выполнения задачи, и может повысить производительность. Любая операционная система, имеющая более одного ЦП, например многоядерные процессоры, может выполнять методы параллельной обработки.

Параллельная обработка и параллельные вычисления

Хотя инженеры-программисты часто используют эти два процесса вместе, параллельная обработка и параллельные вычисления относятся к двум немного разным частям. Параллельная обработка больше ориентирована на количество ядер и процессоров, работающих параллельно для выполнения задачи. Параллельные вычисления относятся к поведению программного обеспечения при одновременном вычислении нескольких потоков данных.

Типы параллельной обработки

Существует несколько типов параллельной обработки, которые пользователь может реализовать для выполнения задачи. Два наиболее распространенных метода параллельной обработки включают в себя несколько данных с одной инструкцией (SIMD) и несколько данных с несколькими инструкциями (MIMD). Вот подробный обзор этих двух методов обработки и обзор других типов параллельной обработки:

Одна инструкция, несколько данных (SIMD)

Этот термин относится к аппаратным компонентам операционной системы, выполняющим одну и ту же операцию с несколькими операндами данных одновременно. Как правило, модуль SIMD может получать входные данные от двух составных объектов данных с различными наборами данных для расчета. Затем устройства SIMD могут выполнять основные арифметические операции для вывода нового вектора, содержащего результаты исходных данных. Эта модель обработки данных является одной из наиболее часто используемых моделей многоузловых кластеров, представляющих собой набор независимых компонентов, соединенных через выделенную сеть, которая работает как единый ресурс обработки данных.

Несколько инструкций, несколько данных (MIMD)

В то время как блоки SIMD выполняют одну и ту же инструкцию для набора данных, блоки MIMD могут обрабатывать два или более независимых набора инструкций одновременно с несколькими наборами данных. Примером блока MIMD может быть ЦП с несколькими ядрами, где каждое ядро ​​выполняет обработку SIMD. Обработка SIMD сохраняет данные, которые она вычисляет из процессов, и блоки MIMD используют их для выполнения более крупной задачи. Этот тип модели менее распространен, чем модель SIMD, но архитекторы программного обеспечения обычно используют эту модель для разделения общей функции или процесса на более мелкие части.

Другие типы параллельной обработки

Вот некоторые другие типы параллельной обработки:

• Одна программа, несколько данных (SPMD): это подкатегория обработки MIMD, которая разделяет задачи между несколькими процессорами с разными входными данными. Это может помочь добиться более быстрых результатов.

• Несколько программ, несколько данных (MPMD): это подкатегория обработки MIMD, которая может выполнять несколько программ одновременно при вычислении различных входных данных.

• Интерфейс передачи сообщений (MPI): это протокол связи, который позволяет приложениям работать параллельно на нескольких компьютерах, находящихся в общей сети.

• Высокопроизводительный Fortran (HPF): эта модель параллельных данных поддерживает операции SIMD и MIMD, распределяя работу по вычислению одного массива между несколькими процессорами.

• Несколько инструкций, одни данные (MISD): каждый процессор работает с одним потоком данных.

• Модель с общей памятью (без потоков): в этой модели процессы или задачи совместно используют общее пространство, где они хранят данные, из которых ЦП извлекает данные для выполнения вычислений с разной скоростью.

Разница между последовательной и параллельной обработкой

В то время как параллельная обработка может выполнять несколько задач одновременно, последовательная обработка выполняет одну задачу за раз. Также известная как последовательная обработка, последовательная обработка может выполнять только одну задачу за раз с использованием одного процессора и, вероятно, может выполнять каждую задачу в том порядке, в котором она была первоначально введена. Этот метод обработки может занять больше времени для выполнения задач, чем параллельные методы обработки.

Преимущества параллельной обработки

Параллельная обработка имеет несколько преимуществ, которые помогают решать различные вычислительные задачи. Первое преимущество параллельной обработки заключается в том, что ее можно использовать с мультипроцессорами или процессорами, подключенными через сеть. Вот некоторые дополнительные преимущества использования этих методов обработки:

• Эффективно выполняет код

• Сокращает время вычислений

• Решает более крупные проблемы программирования

• Упрощает большие или сложные данные

• Снижает затраты на анализ данных

• Улучшает организацию данных

• Расширяет возможности хранения данных

Недостатки параллельной обработки

Наряду со многими преимуществами параллельной обработки, перед внедрением методов параллельной обработки в вашу вычислительную архитектуру необходимо рассмотреть несколько моментов. Вот некоторые недостатки, о которых следует помнить перед созданием параллельных методов:

• Сложные параллельные конструкции

• Увеличение затрат

• Корректировки кода для разных целевых архитектур

• Кластеры данных могут нуждаться в дополнительном охлаждении

• Повышенное энергопотребление для многоядерных архитектур

• Длительное время внедрения и отладки

Советы по реализации эффективной архитектуры параллельной обработки

Существует несколько способов уменьшить влияние недостатков параллельной обработки или полностью устранить их. Первый способ помочь смягчить эти недостатки — сначала использовать устоявшиеся методы разработки программного обеспечения, также известные как передовые методы разработки программного обеспечения. Это включает в себя поддержание простоты и согласованности кода, а также постоянное тестирование и проверку каждого нового обновления кода.

Вот некоторые другие вещи, которые помогут вам смягчить некоторые проблемы, связанные с параллельной обработкой:

• Анализируйте операционные системы, чтобы помочь с переносимостью кода

• Рассмотрим последовательную реализацию для коротких параллельных программ.

• Определите масштабируемость алгоритма, чтобы решить проблемы с масштабируемостью.

• Сначала поймите проблему, прежде чем внедрять алгоритмы, данные и добавлять оборудование.