Parallele Computing:Teilen und Eroberung von Rechenaufgaben
Parallel Computing ist ein rechnerischer Ansatz, der ein großes Problem in kleinere, unabhängige Unterprobleme unterteilt, die gleichzeitig gelöst werden können . Anstatt Anweisungen nacheinander zu verarbeiten, verwenden Sie einen einzelnen Prozessor (wie bei herkömmlichem seriellem Computing), und das parallele Computing verwendet mehrere Verarbeitungseinheiten (Prozessoren, Kerne oder Computer), um diese Unterprobleme gleichzeitig zu bewältigen.
Denken Sie daran, wie ein Haus zu bauen. Eine einzelne Person (serielles Computing) kann sehr lange dauern, bis das gesamte Projekt abgeschlossen ist. Wenn Sie jedoch die Aufgaben (Framing, Sanitär, elektrisches) unter mehreren Arbeitern (paralleles Computing) teilen, kann das Haus viel schneller gebaut werden.
Hier ist eine Aufschlüsselung der Schlüsselelemente:
* Problemabzug: Das Gesamtproblem in kleinere, überschaubare Aufgaben unterteilen, die unabhängig ausgeführt werden können.
* Parallelität: Ausführen mehrerer Aufgaben (oder Teile einer Aufgabe) gleichzeitig.
* Verarbeitungseinheiten: Verwendung mehrerer Prozessoren, Kerne oder sogar ganzer Computer (Knoten) zur Durchführung der Berechnungen.
* Kommunikation und Koordination: Verwalten des Kommunikations- und Datenaustauschs zwischen den Verarbeitungseinheiten, um korrekte Ergebnisse zu gewährleisten. Dies ist oft der komplexeste Teil der parallelen Programmierung.
Arten der Parallelität:
* Daten Parallelität: Der gleiche Vorgang wird gleichzeitig auf verschiedene Datenuntergruppen angewendet. Beispiel:Hinzufügen von 1 zu jedem Element eines großen Arrays, wobei jeder Prozessor an einem anderen Segment des Arrays arbeitet.
* Aufgabe Parallelität: Unterschiedliche Prozessoren führen verschiedene, unabhängige Aufgaben gleichzeitig aus. Beispiel:In einer Videobearbeitungsanwendung kann ein Prozessor mit Audio -Codierung umgehen, während ein anderer Video -Codierung und ein drittes Griff, das Miniaturansichten erzeugt.
Hardware -Architekturen für paralleles Computer:
* Multicore -Prozessoren: Ein einzelner Chip mit mehreren Verarbeitungskernen. Häufig in modernen Computern.
* Symmetrische Multiprozessoren (SMP): Mehrere Prozessoren teilen einen gemeinsamen Speicherraum.
* Cluster: Eine Gruppe unabhängiger Computer, die von einem Netzwerk verbunden sind und als einzelnes System zusammenarbeiten.
* massiv parallele Prozessoren (MPP): Große Systeme mit Tausenden von Prozessoren, die häufig für wissenschaftliche Simulationen verwendet werden.
* Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs): Spezialisierte Prozessoren, die für die parallele Verarbeitung ausgelegt sind, besonders gut geeignet für Daten-parallele Aufgaben. In großem Umfang im maschinellen Lernen und im wissenschaftlichen Computer verwendet.
Wie paralleles Computer die Leistung verbessert:
Das Parallel Computing verbessert die Leistung von Rechenaufgaben hauptsächlich durch:
1. Geschwindigkeit: Der offensichtlichste Nutzen ist die Verkürzung der Gesamtausführungszeit. Im Idealfall würde die Verwendung von 'n' -Prozessoren zu einer N'-FALT-Beschleunigung führen, die jedoch in der Praxis aufgrund von Overhead selten erreicht wird.
2. Erhöhter Durchsatz: Das System kann in einem bestimmten Zeitraum mehr Daten bearbeiten oder mehr Aufgaben erledigen.
3. Umgang größere Probleme: Mit dem Parallel Computing können Sie Probleme angehen, die zu groß sind, um in den Speicher zu passen, oder in einem angemessenen Zeitrahmen für einen einzelnen Prozessor abgeschlossen werden. Dies ist für Simulationen, Datenanalysen und andere rechenintensive Aufgaben von entscheidender Bedeutung.
4. Effizienz verbessert (in einigen Fällen): Bestimmte parallele Algorithmen können effizienter sein als ihre seriellen Gegenstücke, auch wenn die Beschleunigung nicht perfekt linear ist.
5. Fehlertoleranz: In einigen parallelen Systemen (z. B. Cluster) können die anderen Prozessoren die Berechnung fortsetzen, wenn ein Prozessor fehlschlägt, was eine erhöhte Robustheit liefert.
wichtige Herausforderungen des parallelen Computers:
Während das Parallel Computing erhebliche Vorteile bietet, stellt es auch Herausforderungen vor:
* Komplexität: Das Entwerfen und Implementieren paralleler Algorithmen ist im Allgemeinen komplexer als serielle Algorithmen.
* Kommunikationsaufwand: Die Kommunikation und Synchronisation zwischen Prozessoren können erhebliche Overheads einführen und die Gesamtleistung verringern.
* Lastausgleich: Die gleichmäßige Verteilung der Arbeitsbelastung über die Prozessoren hinweg ist entscheidend, um eine optimale Leistung zu erzielen. Eine ungleichmäßige Lastverteilung kann dazu führen, dass einige Prozessoren im Leerlauf sind, während andere überlastet sind.
* Synchronisation: Sicherstellen, dass Prozessoren auf gemeinsame Weise auf gemeinsame Daten zugreifen, erfordert sorgfältige Synchronisationsmechanismen wie Sperren und Semaphoren. Eine falsche Synchronisation kann zu Rennbedingungen und falschen Ergebnissen führen.
* Debugging: Das Debugieren paralleler Programme ist schwieriger als das Debugieren von Serienprogrammen aufgrund der nicht deterministischen Natur der gleichzeitigen Ausführung.
* Algorithmus Design: Nicht alle Probleme sind leicht parallelisierbar. Einige Probleme sind von Natur aus seriell.
Beispiele für Anwendungen, die vom parallelen Computer profitieren:
* wissenschaftliche Simulationen: Wettervorhersage, Klimamodellierung, molekulare Dynamik, Rechenfluiddynamik.
* Datenanalyse: Data Mining, maschinelles Lernen, Big -Data -Verarbeitung.
* Bild- und Videoverarbeitung: Rendering, Videocodierung, Objekterkennung.
* Finanzmodellierung: Risikomanagement, Portfoliooptimierung.
* Bioinformatik: Genomsequenzierung, Proteinfaltung.
Zusammenfassend ist Parallel Computing eine leistungsstarke Technik zur Beschleunigung von Rechenaufgaben, indem mehrere Verarbeitungseinheiten genutzt werden, um Unterprobleme gleichzeitig zu lösen. Während es Komplexität in der Design und Implementierung von Algorithmus einführt, macht es das Potenzial für erhebliche Leistungssteigerungen für die Bewältigung vieler moderner rechnerischer Herausforderungen von wesentlicher Bedeutung.
