什么是并行處理？

并行處理被定義為一種架構，其中進程被分成單獨的部分并且每個部分同時運行。通過在多個處理器內核而不是單個處理器內核上運行進程，執行任務所需的時間要少得多。并行計算的主要目標是確保將復雜的任務分解為更簡單的步驟，以便更輕松地處理，從而提高性能和解決問題的能力。

什么是并行處理？

進程的不同部分在多個處理器上運行，這些不同部分通過共享內存進行通信。一旦運行并完成了各種流程，它們最終會組合在一起以提供單一的解決方案。

并行處理是對傳統計算的演進。當任務變得越來越復雜并且這些任務的處理時間將花費很長時間時，傳統計算就會遇到困難。此外，此類任務通常會消耗更多功率，并且存在通信和擴展問題。為了防止此類問題，我們創建了并行處理來解決這些問題，同時確保使用多個內核完成流程。

并行處理構成了幾種機器學習算法和AI平臺的核心概念。ML/AI 算法傳統上在單處理器環境中運行，這導致了性能瓶頸。然而，并行計算的引入允許數據科學和機器學習平臺的用戶利用同時執行的線程來處理不同的進程和任務。

并行處理的類型

根據專有或開源，并行計算有以下四種不同類型：

• 位級并行：在這種類型的并行計算中，處理器字長增加。這些進程將具有較少的指令集來對大小大于處理器字大小的變量執行操作。
• 指令級并行：在這種并行計算中，控制硬件或軟件將決定不同的運行時指令。例如，從硬件的角度來看，處理器決定了不同指令的運行時間以及哪些指令需要并行執行。從軟件的角度來看，軟件或編譯器將決定哪些指令需要并行工作以確保最大性能。
• 任務并行性：同時運行幾個不同的任務。通常，這些不同的任務都可以訪問相同的數據，以確保沒有延遲和流暢的性能。
• 超字級并行：這種類型的并行使用內聯代碼來創建不同的任務以同時運行。

使用并行處理的好處

并行處理的一些好處包括：

• 總體節省：并行處理可幫助用戶節省時間和成本。與同時在不同的處理器上運行相同的任務相比，運行一個任務的時間非常長。除了節省時間之外，成本節省也是一項關鍵優勢，因為它可以有效利用資源。盡管在小規模上它很昂貴，但同時管理數十億次操作可以顯著降低費用。
• 動態性質：為了解決更多現實世界的問題并找到有效的解決方案，關注動態仿真和建模以確保不同的數據點同時可用變得越來越重要。并行處理提供了并發的好處，從而支持了幾個問題的動態特性。
• 優化資源利用：在經典的傳統處理中，有可能不是整個硬件或軟件都在使用，而其余的則保持空閑。然而，在并行處理的情況下，由于任務被解耦并單獨運行，因此硬件的利用率更高，以確保更快的處理時間。
• 管理復雜的數據集：隨著數據的發展和增長，很難確保數據保持干凈和可用。數據集變得越來越復雜，傳統處理可能不是管理大型、非結構化和復雜數據集的最佳方式。

使用并行處理的影響

并行處理的一些主要影響包括：

• 超級計算能力：使用并行計算的主要優勢之一是它可以幫助超級計算機在很短的時間內解決高度復雜的任務。超級計算機是根據并行計算原理工作的機器，通過將高度復雜的任務拆分為較小的任務并處理這些較小的任務。并行處理的能力有助于超級計算機處理幾個重要問題，例如氣候變化、醫療保健、空間、密碼學、化學和許多其他領域的測試模型。
• 跨職能垂直優勢：并行處理將對幾乎所有行業產生影響，從網絡安全到醫療保健再到零售等。通過開發與各個行業面臨的問題相關的算法，并行處理為加快處理時間提供了途徑，并有助于了解各個行業的收益、成本和限制。
• 大數據支持：隨著眾多行業的數據量不斷擴大，管理這些大數據集變得越來越困難。并行處理將影響大數據爆炸，因為它將顯著縮短公司和企業管理這些數據集的時間。此外，結構化和非結構化數據的混合將需要更高類型的計算來處理海量數據——并行處理將在這里產生關鍵影響。

并行處理與串行處理

串行處理被定義為按順序完成任務的處理類型。任務一次完成一個，而不是像并行處理那樣并排完成。串行處理和并行處理之間的一些主要區別如下：

• 串行處理使用單個處理器，而并行處理使用多個處理器
• 由于串行處理中只有一個處理器，因此一個處理器正在處理的工作量要高得多，而并行處理中則不然
• 串行處理需要更多時間來完成各種任務，因為它們是一個接一個地完成，而并行處理任務是同時完成的