Qu'est-ce que le traitement parallèle ?
Le traitement parallèle est défini comme une architecture où les processus sont divisés en parties distinctes et chaque partie est exécutée simultanément. En exécutant les processus sur plusieurs cœurs de processeur au lieu d'un seul, le temps nécessaire pour exécuter les tâches est beaucoup plus court. L'objectif principal de l'informatique parallèle est de s'assurer que les tâches complexes sont décomposées en étapes plus simples pour un traitement plus facile, ce qui améliore les performances et les capacités de résolution de problèmes.
Différentes parties des processus s'exécutent sur plusieurs processeurs, et ces différentes parties communiquent via une mémoire partagée. Une fois que les différents processus sont exécutés et terminés, ils sont combinés à la fin pour fournir une solution unique.
Le traitement parallèle est une évolution de l'informatique traditionnelle. L'informatique traditionnelle a atteint une limite lorsque les tâches devenaient plus complexes et que les temps de traitement de ces tâches prenaient très longtemps. De plus, ces tâches consomment souvent plus d'énergie et présentent des problèmes de communication et de mise à l'échelle. Pour éviter ces problèmes, le traitement parallèle a été créé pour les résoudre et, en même temps, s'assurer que les processus étaient complétés en utilisant plusieurs cœurs.
Le traitement parallèle constitue un concept central pour plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique et plateformes d'IA. Les algorithmes ML/IA étaient traditionnellement exécutés sur des environnements à processeur unique, ce qui entraînait des goulets d'étranglement de performance. L'introduction de l'informatique parallèle permet cependant aux utilisateurs de plateformes de science des données et d'apprentissage automatique d'exploiter les threads s'exécutant simultanément qui gèrent différents processus et tâches.
Types de traitement parallèle
Selon qu'il est propriétaire ou open source, l'informatique parallèle a quatre types différents listés ci-dessous :
- Parallélisme au niveau des bits : Dans ce type d'informatique parallèle, la taille du mot du processeur est augmentée. Les processus auront un ensemble d'instructions moindre pour effectuer des opérations sur des variables dont la taille est supérieure à la taille du mot du processeur.
- Parallélisme au niveau des instructions : Dans ce type d'informatique parallèle, le matériel ou le logiciel de contrôle décidera des différentes instructions d'exécution. Par exemple, d'un point de vue matériel, le processeur décide du temps d'exécution pour différentes instructions et quelle instruction doit s'exécuter en parallèle. D'un point de vue logiciel, le logiciel ou le compilateur décidera quelles instructions doivent fonctionner en parallèle pour garantir des performances maximales.
- Parallélisme des tâches : Plusieurs tâches différentes sont exécutées en même temps. Habituellement, ces différentes tâches ont toutes accès aux mêmes données pour garantir qu'il n'y a pas de retards et une performance fluide.
- Parallélisme au niveau des supermots : Ce type de parallélisme utilise du code en ligne pour créer différentes tâches à exécuter simultanément.
Avantages de l'utilisation du traitement parallèle
Quelques avantages du traitement parallèle incluent :
- Économies globales : Le traitement parallèle aide les utilisateurs à économiser du temps et des coûts. Le temps pour exécuter une tâche est extrêmement élevé par rapport à l'exécution de la même tâche sur différents processeurs à la fois. En plus des économies de temps, les économies de coûts sont un avantage clé puisqu'il permet une utilisation efficace des ressources. Bien qu'à petite échelle cela soit coûteux, gérer des milliards d'opérations simultanément réduit considérablement les dépenses.
- Nature dynamique : Pour résoudre plus de problèmes du monde réel et trouver des solutions efficaces, il devient de plus en plus important de se concentrer sur la simulation dynamique et la modélisation pour s'assurer que différents points de données sont disponibles simultanément. Le traitement parallèle offre l'avantage de la concurrence, soutenant ainsi la nature dynamique de plusieurs problèmes.
- Utilisation optimisée des ressources : Dans le traitement classique et traditionnel, il est possible que l'ensemble du matériel ou du logiciel ne soit pas utilisé tandis que le reste reste inactif. Cependant, dans le cas du traitement parallèle, puisque les tâches sont découplées et exécutées séparément, le matériel est beaucoup plus utilisé en capacité pour garantir des temps de traitement plus rapides.
- Gestion des ensembles de données complexes : À mesure que les données évoluent et croissent, il est difficile de s'assurer que les données restent propres et utilisables. Les ensembles de données deviennent plus complexes, et le traitement traditionnel pourrait ne pas être la meilleure voie à suivre pour gérer de grands ensembles de données non structurés et complexes.
Impacts de l'utilisation du traitement parallèle
Certains des principaux impacts du traitement parallèle incluent :
- Capacités de supercalcul : L'un des principaux avantages de l'utilisation de l'informatique parallèle est qu'elle aide les superordinateurs à résoudre des tâches très complexes en une fraction du temps. Les superordinateurs sont des machines qui fonctionnent sur le principe de l'informatique parallèle, en divisant une tâche très complexe en tâches plus petites et en travaillant sur ces tâches plus petites. La capacité du traitement parallèle aide les superordinateurs à travailler sur plusieurs problèmes importants tels que le changement climatique, les modèles de test pour la santé, l'espace, la cryptologie, la chimie et de nombreux autres domaines.
- Bénéfices verticaux transversaux : Le traitement parallèle aura un impact sur presque toutes les industries, de la cybersécurité à la santé en passant par le commerce de détail et plusieurs autres. En développant des algorithmes liés aux problèmes rencontrés par diverses industries, le traitement parallèle offre la possibilité d'un temps de traitement plus rapide et aide à comprendre les avantages, les coûts et les limitations dans les différentes industries.
- Soutien aux big data : À mesure que la quantité de données continue de croître dans de nombreuses industries, il devient de plus en plus difficile de gérer ces grands ensembles de données. Le traitement parallèle est prêt à avoir un impact sur l'explosion des big data puisqu'il réduirait considérablement le temps pour les entreprises et les entreprises de gérer ces ensembles de données. De plus, le mélange de données structurées et non structurées nécessitera un type de calcul plus élevé pour traiter la quantité massive de données—le traitement parallèle aura un impact clé ici.
Traitement parallèle vs traitement en série
Le traitement en série est défini comme le type de traitement dans lequel les tâches sont complétées dans un ordre séquentiel. Les tâches sont complétées une à la fois, au lieu d'être exécutées côte à côte comme dans le cas du traitement parallèle. Certaines des principales différences entre le traitement en série et le traitement parallèle sont les suivantes :
- Le traitement en série utilise un seul processeur tandis que le traitement parallèle utilise plusieurs processeurs
- Puisqu'il n'y a qu'un seul processeur dans le traitement en série, la charge de travail qui est traitée est beaucoup plus élevée par le seul processeur, ce qui n'est pas le cas dans le traitement parallèle
- Le traitement en série prend plus de temps pour compléter diverses tâches puisqu'elles sont complétées l'une après l'autre, tandis que dans le traitement parallèle, les tâches sont complétées simultanément
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.
