Как лучшие предложения, не застрял хвост
параллельная обработка Это вычислительный метод, который позволяет использовать два или более процессоров на компьютере для работы над отдельными частями задачи. Таким образом, можно сократить время, затрачиваемое на решение проблемы.
Процессор Intel Core 2 Duo T7200 (Изображение: Everton Favretto/)
Концепция параллельных вычислений начала разрабатываться в конце 1950-х годов исследователями IBM. Они считали, что один компьютер больше не сможет удовлетворить растущий спрос на вычислительную мощность. Возможным решением было бы наличие двух процессоров (или ядер), работающих одновременно.
Первым коммерческим чипом с несколькими ядрами стал IBM Power4, выпущенный в 2001 году. Процессор, основанный на архитектуре PowerPC, был двухъядерным с частотой от 1,1 до 1,3 ГГц. ЦП, который первым имел два ядра на одном кремниевом чипе, был изготовлен по 180-нанометровой литографии.
Параллелизм, который начал использоваться в сложных приложениях, таких как научные вычисления, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, теперь является распространенным методом обработки в бытовой электронике, такой как ПК, сотовые телефоны и умные часы.
Как работают параллельные вычисления?
А параллельные вычисления работает, разбивая большую задачу на более мелкие части, которые можно решать одновременно. Для этого компьютер должен иметь несколько процессорных ядер или потоков, которые выполняют каждую задачу независимо.
Поскольку ядра ЦП независимы, каждое из них может выполнять часть задачи параллельно, что сокращает время обработки.
Частота каждого ядра связана с количеством операций, которые чип выполняет в секунду. Как правило, чем выше количество ядер и частота, тем выше производительность.
При последовательной обработке задачи выполняются последовательно (Изображение: Vitor Pádua/) При параллельной обработке задача делится на более мелкие части, которые выполняются одновременно (Изображение: Vitor Pádua/)
Не все задачи выигрывают от параллельных вычислений. Например, каждое число в последовательности Фибоначчи (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13…) зависит от результата двух предыдущих членов, поэтому алгоритм, вычисляющий ряды, естественно не распараллеливается и не дает значительного прироста производительности на многоядерном чипе.
Как работает параллельная обработка GPU?
Графические чипы, как и графические процессоры в видеокарте, в основном выполняют распараллеливаемые задачи. У них есть сотни или тысячи вычислительных ядер, которые могут одновременно применять фильтр к каждому пикселю изображения, что ускоряет процесс рендеринга. Поэтому они идеально подходят для игр, видео и других визуальных приложений.
Графические процессоры также используются для различных приложений, которые выигрывают от параллельных вычислений через GPGPU (графический процессор общего назначения). Эта концепция относится к использованию графического процессора для операций, которые традиционно выполнялись бы центральным процессором.
Технологии GPGPU, такие как Nvidia CUDA, позволяют графическому чипу одновременно выполнять сотни или тысячи математических вычислений. В результате такие задачи, как майнинг криптовалюты, обучение нейронных сетей и научное моделирование, теперь выполняются намного быстрее, чем при использовании ЦП.
Какая таксономия Флинна используется в параллельных вычислениях?
А Таксономия Флинна — это система классификации архитектуры, основанная на идее того, сколько потоков инструкций и сколько потоков данных может обрабатывать компьютер одновременно. Он был создан ученым-компьютерщиком Майклом Дж. Флинном в 1966 году и до сих пор используется в концепции параллельных вычислений.
поток инструкций представляет собой последовательность инструкций, выполняемых процессором. Инструкция — это «приказ», отдаваемый микросхеме для выполнения определенной операции, такой как сложение или вычитание. Когда у нас есть несколько заказов подряд, у нас есть поток инструкций.
уже поток данных набор данных, на котором выполняются инструкции. Повторяя предыдущий математический пример, числа, которые нужно сложить или вычесть, будут потоком данных в процессоре.
Четыре архитектуры таксономии Флинна (Изображение: Vitor Pádua/)
Каковы четыре архитектуры таксономии Флинна?
Таксономия Флинна делит системы на четыре категории:
- SISD (одна инструкция, одиночные данные): это простейшая компьютерная модель, в которой одна инструкция работает с одним потоком данных. Так работало большинство ранних чипов;
- MISD (несколько инструкций, одни данные): несколько инструкций выполняются над одними и теми же данными. Это теоретическая и необычная модель в реальном мире;
- SIMD (одна инструкция, несколько данных): Одна инструкция применяется к нескольким потокам данных одновременно. Может быть полезен в векторных процессорах, например, в NPU для искусственного интеллекта;
- MIMD (несколько инструкций, несколько данных): Несколько инструкций работают с несколькими потоками данных. Это наиболее часто используемая модель современных многоядерных процессоров, которую можно найти во всех категориях бытовой электроники, от небольших смартфонов до больших серверов.
Какие бывают виды параллелизма?
- параллелизм данных: достигается путем разделения данных проблемы и одновременного выполнения одной и той же операции над каждым фрагментом данных. Например, чтобы добавить большой массив чисел, мы можем разделить его на более мелкие части и добавлять каждую часть одновременно;
- параллелизм команд: тип параллелизма, заключающийся в одновременном выполнении нескольких инструкций. Пока инструкция вычисляет математическую операцию, например, процессор может выполнить другую инструкцию для выборки данных из памяти;
- параллелизм задач: Относится к ситуациям, когда несколько независимых задач выполняются одновременно. Четырехъядерный процессор может параллельно выполнять четыре разные задачи, что повышает производительность системы;
- битовый параллелизм: несколько битов данных обрабатываются одновременно. Например, процессор с 64-битной архитектурой способен одновременно обрабатывать 64 бита данных за одну операцию.
Intel Pentium D, двухъядерный процессор с параллелизмом команд (Изображение: Everton Favretto/)
Каковы преимущества параллельной обработки?
- более высокая производительность: параллельная обработка может значительно увеличить скорость распараллеливаемой задачи, так как несколько операций будут выполняться одновременно, то есть одна не должна ждать завершения другой;
- Лучшее использование ресурсов: различные ядра процессора, графического процессора или других типов процессоров можно полностью использовать при параллельных вычислениях, избегая простоя и повышая производительность каждой задачи;
- Избыточность и отказоустойчивость: если один из процессоров выходит из строя, другой процессор того же типа может взять на себя задачу, что повышает надежность системы для критических операций.
Каковы примеры параллельной обработки?
Параллельная обработка присутствует в нескольких приложениях, включая следующие примеры:
- графический рендеринг: каждое ядро графического процессора может обрабатывать несколько пикселей одновременно и в режиме реального времени, что повышает графическую производительность в играх и профессиональных приложениях;
- Большие данные: большие объемы данных можно разбивать на более мелкие части и обрабатывать одновременно, что делает анализ информации более быстрым и эффективным;
- научное моделирование: научная задача, такая как биологическая, физическая или метеорологическая симуляция, может быть разбита на более мелкие части и рассчитана одновременно на нескольких процессорах, что позволяет выполнять задачу быстрее;
- Нейронные сети и искусственный интеллект: нейронный процессор с несколькими ядрами может ускорить обучение нейронной сети и принести пользу другим задачам искусственного интеллекта, поскольку он работает быстрее обычного процессора и потребляет меньше энергии.
В чем разница между последовательной и параллельной обработкой?
серийная обработка способ последовательного выполнения нескольких задач, в то время как параллельная обработка делит задачу на более мелкие части, которые выполняются одновременно.
При последовательной обработке одна инструкция должна завершиться до начала следующей, что снижает производительность, когда задача очень большая. Параллельные вычисления могут быть более эффективными для больших задач, но они должны быть распараллеливаемыми, то есть запланированными для использования преимуществ.
Иллюстрация, показывающая разницу между последовательной и параллельной обработкой (Изображение: Vitor Pádua/)
В чем разница между параллельной и распределенной обработкой?
параллельная обработка способ одновременного запуска нескольких задач в одной системе, в то время как распределенная обработка делит задачи на несколько систем (называемых «узлами»).
В распределенных вычислениях каждый узел работает независимо и может даже иметь свою собственную операционную систему и память. Таким образом, распределенная обработка очень масштабируема, так как при необходимости к сети можно добавить больше узлов.
Для параллельных вычислений обычно требуется общая память, доступ к которой имеют все процессоры. Эта система, как правило, менее масштабируема, поскольку существует физический предел количества ядер или процессоров, которые можно разместить в одной системе.
Иллюстрация, показывающая разницу между параллельной и распределенной обработкой (Изображение: Vitor Pádua/)
Оба типа обработки обеспечивают прирост производительности. Однако распределенные вычисления обычно используются для очень больших задач, обработка которых невозможна в одной системе.
Параллельная обработкаCPUIBMGPU