Was ist Parallelverarbeitung?
Parallelverarbeitung wird als eine Architektur definiert, bei der Prozesse in separate Teile aufgeteilt werden und jeder Teil gleichzeitig ausgeführt wird. Durch das Ausführen der Prozesse auf mehreren Prozessorkernen anstelle eines einzelnen wird die Zeit zur Ausführung von Aufgaben erheblich verkürzt. Das Hauptziel des parallelen Rechnens besteht darin, sicherzustellen, dass komplexe Aufgaben in einfachere Schritte zerlegt werden, um eine einfachere Verarbeitung zu ermöglichen, was zu einer besseren Leistung und Problemlösungsfähigkeit führt.
Verschiedene Teile der Prozesse laufen auf mehreren Prozessoren, und diese verschiedenen Teile kommunizieren über einen gemeinsamen Speicher. Sobald die verschiedenen Prozesse ausgeführt und abgeschlossen sind, werden sie am Ende zu einer einzigen Lösung kombiniert.
Parallelverarbeitung ist eine Weiterentwicklung des traditionellen Rechnens. Traditionelles Rechnen stieß an seine Grenzen, als Aufgaben immer komplexer wurden und die Verarbeitungszeiten für diese Aufgaben sehr lange dauerten. Darüber hinaus verbrauchen solche Aufgaben oft mehr Energie und haben schlechte Kommunikations- und Skalierungsprobleme. Um solche Probleme zu vermeiden, wurde die Parallelverarbeitung entwickelt, um sie zu bewältigen und gleichzeitig sicherzustellen, dass Prozesse durch die Nutzung mehrerer Kerne abgeschlossen werden.
Parallelverarbeitung bildet ein Kernkonzept für mehrere Machine-Learning-Algorithmen und KI-Plattformen. ML/AI-Algorithmen wurden traditionell in Einzelprozessorumgebungen ausgeführt, was zu Leistungsengpässen führte. Die Einführung des parallelen Rechnens ermöglicht es jedoch den Nutzern von Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Plattformen, die gleichzeitig ausgeführten Threads zu nutzen, die verschiedene Prozesse und Aufgaben bearbeiten.
Arten der Parallelverarbeitung
Je nach proprietär oder Open Source gibt es vier verschiedene Arten des parallelen Rechnens, die unten aufgeführt sind:
- Bit-Level-Parallelismus: Bei dieser Art des parallelen Rechnens wird die Prozessorwortgröße erhöht. Die Prozesse haben einen geringeren Befehlssatz, um Operationen an Variablen durchzuführen, deren Größe größer ist als die Prozessorwortgröße.
- Befehlsebene-Parallelismus: Bei dieser Art des parallelen Rechnens entscheidet die Steuerungshardware oder -software über verschiedene Laufzeitbefehle. Zum Beispiel entscheidet aus Hardwareperspektive der Prozessor über die Laufzeit für verschiedene Befehle und welcher Befehl parallel ausgeführt werden muss. Aus Softwareperspektive entscheidet die Software oder der Compiler, welche Befehle parallel arbeiten müssen, um maximale Leistung zu gewährleisten.
- Aufgabenparallelismus: Mehrere verschiedene Aufgaben werden gleichzeitig ausgeführt. Normalerweise haben diese verschiedenen Aufgaben alle Zugriff auf dieselben Daten, um Verzögerungen zu vermeiden und eine reibungslose Leistung zu gewährleisten.
- Superwort-Level-Parallelismus: Diese Art des Parallelismus verwendet Inline-Code, um verschiedene Aufgaben zu erstellen, die gleichzeitig ausgeführt werden.
Vorteile der Verwendung von Parallelverarbeitung
Einige Vorteile der Parallelverarbeitung umfassen:
- Gesamteinsparungen: Parallelverarbeitung hilft den Nutzern, Zeit und Kosten zu sparen. Die Zeit, um eine Aufgabe auszuführen, ist extrem hoch im Vergleich zur Ausführung derselben Aufgabe auf verschiedenen Prozessoren gleichzeitig. Neben den Zeiteinsparungen sind Kosteneinsparungen ein wesentlicher Vorteil, da die Ressourcen effizient genutzt werden. Obwohl es im kleinen Maßstab teuer ist, reduziert das gleichzeitige Verwalten von Milliarden von Operationen die Kosten erheblich.
- Dynamische Natur: Um mehr reale Probleme zu lösen und effiziente Lösungen zu finden, wird es immer wichtiger, sich auf dynamische Simulationen und Modellierungen zu konzentrieren, um sicherzustellen, dass verschiedene Datenpunkte gleichzeitig verfügbar sind. Parallelverarbeitung bietet den Vorteil der Gleichzeitigkeit und unterstützt damit die dynamische Natur mehrerer Probleme.
- Optimierte Ressourcennutzung: In der klassischen, traditionellen Verarbeitung besteht die Möglichkeit, dass nicht die gesamte Hardware oder Software genutzt wird, während der Rest ungenutzt bleibt. Im Fall der Parallelverarbeitung jedoch, da die Aufgaben entkoppelt und separat ausgeführt werden, wird die Hardware viel mehr in ihrer Kapazität genutzt, um schnellere Verarbeitungszeiten zu gewährleisten.
- Verwaltung komplexer Datensätze: Da sich Daten entwickeln und wachsen, ist es schwierig sicherzustellen, dass die Daten sauber und nutzbar bleiben. Datensätze werden immer komplexer, und traditionelle Verarbeitung ist möglicherweise nicht der beste Weg, um große, unstrukturierte und komplexe Datensätze zu verwalten.
Auswirkungen der Verwendung von Parallelverarbeitung
Einige der wichtigsten Auswirkungen der Parallelverarbeitung umfassen:
- Supercomputing-Fähigkeiten: Einer der Hauptvorteile der Verwendung von parallelem Rechnen besteht darin, dass es Supercomputern hilft, hochkomplexe Aufgaben in einem Bruchteil der Zeit zu lösen. Supercomputer sind Maschinen, die nach dem Prinzip des parallelen Rechnens arbeiten, indem sie eine hochkomplexe Aufgabe in kleinere aufteilen und an diesen kleineren Aufgaben arbeiten. Die Fähigkeit der Parallelverarbeitung hilft Supercomputern, an mehreren wichtigen Problemen zu arbeiten, wie z.B. Klimawandel, Testen von Modellen für das Gesundheitswesen, Raumfahrt, Kryptologie, Chemie und zahlreiche andere Bereiche.
- Branchenübergreifende Vorteile: Parallelverarbeitung wird sich auf fast alle Branchen auswirken, von Cybersicherheit über Gesundheitswesen bis hin zu Einzelhandel und vielen anderen. Durch die Entwicklung von Algorithmen, die sich auf die Probleme beziehen, mit denen verschiedene Branchen konfrontiert sind, bietet die Parallelverarbeitung die Möglichkeit für schnellere Verarbeitungszeiten und hilft, die Vorteile, Kosten und Einschränkungen in verschiedenen Branchen zu verstehen.
- Big-Data-Unterstützung: Da die Datenmenge in zahlreichen Branchen weiter zunimmt, wird es zunehmend schwieriger, diese großen Datensätze zu verwalten. Parallelverarbeitung wird die Big-Data-Explosion beeinflussen, da sie die Zeit für Unternehmen und Unternehmen erheblich verkürzen würde, um diese Datensätze zu verwalten. Darüber hinaus erfordert die Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten eine höhere Art der Verarbeitung, um die massive Datenmenge zu verarbeiten – Parallelverarbeitung wird hier einen entscheidenden Einfluss haben.
Parallelverarbeitung vs. serielle Verarbeitung
Serielle Verarbeitung wird als die Art der Verarbeitung definiert, bei der Aufgaben in einer sequentiellen Reihenfolge abgeschlossen werden. Aufgaben werden nacheinander abgeschlossen, anstatt wie bei der Parallelverarbeitung nebeneinander. Einige der Hauptunterschiede zwischen serieller und paralleler Verarbeitung sind wie folgt:
- Serielle Verarbeitung verwendet einen einzelnen Prozessor, während parallele Verarbeitung mehrere Prozessoren verwendet
- Da es in der seriellen Verarbeitung nur einen Prozessor gibt, ist die Arbeitslast, die verarbeitet wird, viel höher für den einen Prozessor, was bei der parallelen Verarbeitung nicht der Fall ist
- Serielle Verarbeitung benötigt mehr Zeit, um verschiedene Aufgaben abzuschließen, da sie nacheinander abgeschlossen werden, während bei der parallelen Verarbeitung Aufgaben gleichzeitig abgeschlossen werden
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
