什么是并行处理？

并行处理被定义为一种架构，其中进程被分成单独的部分并且每个部分同时运行。通过在多个处理器内核而不是单个处理器内核上运行进程，执行任务所需的时间要少得多。并行计算的主要目标是确保将复杂的任务分解为更简单的步骤，以便更轻松地处理，从而提高性能和解决问题的能力。

什么是并行处理？

进程的不同部分在多个处理器上运行，这些不同部分通过共享内存进行通信。一旦运行并完成了各种流程，它们最终会组合在一起以提供单一的解决方案。

并行处理是对传统计算的演进。当任务变得越来越复杂并且这些任务的处理时间将花费很长时间时，传统计算就会遇到困难。此外，此类任务通常会消耗更多功率，并且存在通信和扩展问题。为了防止此类问题，我们创建了并行处理来解决这些问题，同时确保使用多个内核完成流程。

并行处理构成了几种机器学习算法和AI平台的核心概念。ML/AI 算法传统上在单处理器环境中运行，这导致了性能瓶颈。然而，并行计算的引入允许数据科学和机器学习平台的用户利用同时执行的线程来处理不同的进程和任务。

并行处理的类型

根据专有或开源，并行计算有以下四种不同类型：

• 位级并行：在这种类型的并行计算中，处理器字长增加。这些进程将具有较少的指令集来对大小大于处理器字大小的变量执行操作。
• 指令级并行：在这种并行计算中，控制硬件或软件将决定不同的运行时指令。例如，从硬件的角度来看，处理器决定了不同指令的运行时间以及哪些指令需要并行执行。从软件的角度来看，软件或编译器将决定哪些指令需要并行工作以确保最大性能。
• 任务并行性：同时运行几个不同的任务。通常，这些不同的任务都可以访问相同的数据，以确保没有延迟和流畅的性能。
• 超字级并行：这种类型的并行使用内联代码来创建不同的任务以同时运行。

使用并行处理的好处

并行处理的一些好处包括：

• 总体节省：并行处理可帮助用户节省时间和成本。与同时在不同的处理器上运行相同的任务相比，运行一个任务的时间非常长。除了节省时间之外，成本节省也是一项关键优势，因为它可以有效利用资源。尽管在小规模上它很昂贵，但同时管理数十亿次操作可以显着降低费用。
• 动态性质：为了解决更多现实世界的问题并找到有效的解决方案，关注动态仿真和建模以确保不同的数据点同时可用变得越来越重要。并行处理提供了并发的好处，从而支持了几个问题的动态特性。
• 优化资源利用：在经典的传统处理中，有可能不是整个硬件或软件都在使用，而其余的则保持空闲。然而，在并行处理的情况下，由于任务被解耦并单独运行，因此硬件的利用率更高，以确保更快的处理时间。
• 管理复杂的数据集：随着数据的发展和增长，很难确保数据保持干净和可用。数据集变得越来越复杂，传统处理可能不是管理大型、非结构化和复杂数据集的最佳方式。

使用并行处理的影响

并行处理的一些主要影响包括：

• 超级计算能力：使用并行计算的主要优势之一是它可以帮助超级计算机在很短的时间内解决高度复杂的任务。超级计算机是根据并行计算原理工作的机器，通过将高度复杂的任务拆分为较小的任务并处理这些较小的任务。并行处理的能力有助于超级计算机处理几个重要问题，例如气候变化、医疗保健、空间、密码学、化学和许多其他领域的测试模型。
• 跨职能垂直优势：并行处理将对几乎所有行业产生影响，从网络安全到医疗保健再到零售等。通过开发与各个行业面临的问题相关的算法，并行处理为加快处理时间提供了途径，并有助于了解各个行业的收益、成本和限制。
• 大数据支持：随着众多行业的数据量不断扩大，管理这些大数据集变得越来越困难。并行处理将影响大数据爆炸，因为它将显着缩短公司和企业管理这些数据集的时间。此外，结构化和非结构化数据的混合将需要更高类型的计算来处理海量数据——并行处理将在这里产生关键影响。

并行处理与串行处理

串行处理被定义为按顺序完成任务的处理类型。任务一次完成一个，而不是像并行处理那样并排完成。串行处理和并行处理之间的一些主要区别如下：

• 串行处理使用单个处理器，而并行处理使用多个处理器
• 由于串行处理中只有一个处理器，因此一个处理器正在处理的工作量要高得多，而并行处理中则不然
• 串行处理需要更多时间来完成各种任务，因为它们是一个接一个地完成，而并行处理任务是同时完成的