Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
Paralelné výpočty je výpočtový prístup, ktorý zahŕňa vydelenie veľkého problému na menšie nezávislé podskupiny, ktoré je možné vyriešiť súčasne . Namiesto pokynov na spracovanie postupne pomocou jediného procesora (ako v tradičnom sériovom výpočte), paralelné výpočty využívajú viacero spracovateľských jednotiek (procesory, jadrá alebo počítače) na súbežné riešenie týchto subproblémov.
Myslite na to ako na stavbu domu. Jedna osoba (sériové výpočty) môže trvať veľmi dlho, kým sa dokončí celý projekt. Ak však rozdelíte úlohy (rámovanie, inštalatérske, elektrické) medzi viacerými pracovníkmi (paralelné výpočty), dom môže byť postavený oveľa rýchlejšie.
Tu je rozklad kľúčových prvkov:
* Rozklad problému: Rozdelenie celkového problému na menšie, zvládnuteľné úlohy, ktoré je možné vykonať samostatne.
* súbežnosť: Vykonávanie viacerých úloh (alebo častí úlohy) súčasne.
* spracovateľské jednotky: Využívanie viacerých procesorov, jadier alebo dokonca celých počítačov (uzlov) na vykonanie výpočtov.
* Komunikácia a koordinácia: Správa komunikácie a výmeny údajov medzi spracovateľskými jednotkami, aby sa zabezpečilo správne výsledky. Toto je často najkomplexnejšia časť paralelného programovania.
Typy paralelizmu:
* paralelizmus údajov: Rovnaká operácia sa uplatňuje na rôzne podskupiny údajov súčasne. Príklad:Pridanie 1 do každého prvku veľkého poľa, pričom každý procesor pracuje na inom segmente poľa.
* paralelizmus úloh: Rôzne procesory vykonávajú súbežne nezávislé úlohy. Príklad:V aplikácii na úpravu videa môže jeden procesor zvládnuť zvukové kódovanie, zatiaľ čo druhý spracováva kódovanie videa a tretí kľučky generujúce miniatúry.
architektúry hardvéru pre paralelné výpočty:
* Multicore procesory: Jeden čip obsahujúci viac jadier spracovania. Bežné v moderných počítačoch.
* symetrické multiprocesory (SMP): Viaceré procesory zdieľajú spoločný pamäťový priestor.
* klastre: Skupina nezávislých počítačov spojených sieťou a spolupracujú ako jeden systém.
* Masívne paralelné procesory (MPP): Rozsiahle systémy s tisíckami procesorov, ktoré sa často používajú na vedecké simulácie.
* grafické spracovateľské jednotky (GPU): Špecializované procesory určené na paralelné spracovanie, zvlášť dobre vhodné pre dátové paralelné úlohy. Vo veľkej miere sa používa v strojovom učení a vedeckých výpočtoch.
Ako paralelné výpočty zvyšuje výkon:
Paralelné výpočty zvyšuje výkon výpočtových úloh predovšetkým:
1. Zrýchlenie: Najzreteľnejšou výhodou je skrátenie celkového času vykonávania. V ideálnom prípade by použitie procesorov „N“ malo za následok rýchlosť „Tfle“, ale v praxi sa to zriedka dosiahne kvôli réžiam.
2. Zvýšená priepustnosť: Systém môže spracovať viac údajov alebo dokončiť viac úloh v danom časovom období.
3. Manipulácia s väčšími problémami: Paralelné výpočty vám umožňuje riešiť problémy, ktoré sú príliš veľké na to, aby sa zmestili do pamäte alebo boli dokončené v primeranom časovom rámci na jednom procesore. To je rozhodujúce pre simulácie, analýzu údajov a ďalšie výpočtovo intenzívne úlohy.
4. zlepšená účinnosť (v niektorých prípadoch): Niektoré paralelné algoritmy môžu byť efektívnejšie ako ich sériové náprotivky, aj keď zrýchlenie nie je úplne lineárne.
5. tolerancia porúch: V niektorých paralelných systémoch (napr. Klastre), ak jeden procesor zlyhá, ostatné procesory môžu pokračovať vo výpočte, čím sa zvýši robustnosť.
Kľúčové výzvy paralelného výpočtu:
Aj keď paralelné výpočty ponúka významné výhody, predstavuje tiež výzvy:
* zložitosť: Navrhovanie a implementácia paralelných algoritmov je vo všeobecnosti zložitejšie ako sériové algoritmy.
* Réšenie komunikácie: Komunikácia a synchronizácia medzi procesormi môžu zaviesť významné režijné náklady, čím sa zníži celkový výkon.
* Vyváženie záťaže: Distribúcia pracovnej záťaže rovnomerne medzi procesormi je rozhodujúca pre dosiahnutie optimálneho výkonu. Nerovnomerné rozdelenie záťaže môže viesť k nečinnosti niektorých procesorov, zatiaľ čo iné sú preťažené.
* synchronizácia: Zabezpečenie toho, aby procesory pristupovali k zdieľaným údajom konzistentným spôsobom, si vyžaduje starostlivé synchronizačné mechanizmy, ako sú zámky a semafory. Nesprávna synchronizácia môže viesť k rasovým podmienkam a nesprávnym výsledkom.
* ladenie: Ladenie paralelných programov je ťažšie ako ladenie sériových programov z dôvodu nedeterministickej povahy súbežného vykonávania.
* Dizajn algoritmu: Nie všetky problémy sú ľahko paralelizovateľné. Niektoré problémy majú vo svojej podstate sériový charakter.
Príklady aplikácií, ktoré majú úžitok z paralelného výpočtu:
* Vedecké simulácie: Predpovedanie počasia, modelovanie podnebia, molekulárna dynamika, výpočtová dynamika tekutín.
* Analýza údajov: Družina údajov, strojové učenie, spracovanie veľkých údajov.
* spracovanie obrázka a videa: Vykreslenie, kódovanie videa, rozpoznávanie objektov.
* Finančné modelovanie: Správa rizík, optimalizácia portfólia.
* Bioinformatika: Sekvenovanie genómu, skladanie proteínov.
Stručne povedané, paralelné výpočty je výkonná technika na urýchlenie výpočtových úloh využitím viacerých spracovateľských jednotiek na súbežné vyriešenie podpísanov. Aj keď predstavuje zložitosť pri návrhu a implementácii algoritmov, potenciál pre významné zvýšenie výkonnosti je nevyhnutný pre riešenie mnohých moderných výpočtových výziev.