Che cos'è l'elaborazione parallela?
L'elaborazione parallela è definita come un'architettura in cui i processi sono suddivisi in parti separate e ciascuna parte viene eseguita simultaneamente. Eseguendo i processi su più core del processore anziché su uno singolo, il tempo necessario per eseguire i compiti è molto inferiore. L'obiettivo principale del calcolo parallelo è garantire che i compiti complessi siano suddivisi in passaggi più semplici per una più facile elaborazione, migliorando le prestazioni e le capacità di risoluzione dei problemi.
Diverse parti dei processi vengono eseguite su più processori e queste varie parti comunicano tramite memoria condivisa. Una volta che i vari processi sono stati eseguiti e completati, vengono combinati alla fine per fornire una soluzione unica.
L'elaborazione parallela è un'evoluzione del calcolo tradizionale. Il calcolo tradizionale ha incontrato un ostacolo quando i compiti diventavano più complessi e i tempi di elaborazione per questi compiti sarebbero stati molto lunghi. Inoltre, tali compiti spesso consumano più energia e presentano problemi di comunicazione e scalabilità. Per prevenire tali problemi, è stata creata l'elaborazione parallela per affrontarli e, allo stesso tempo, garantire che i processi fossero completati utilizzando più core.
L'elaborazione parallela costituisce un concetto fondamentale per diversi algoritmi di apprendimento automatico e piattaforme di intelligenza artificiale. Gli algoritmi di ML/AI venivano eseguiti tradizionalmente su ambienti a singolo processore, il che portava a colli di bottiglia nelle prestazioni. L'introduzione del calcolo parallelo, tuttavia, consente agli utenti di piattaforme di scienza dei dati e apprendimento automatico di sfruttare i thread che eseguono simultaneamente e gestiscono diversi processi e compiti.
Tipi di elaborazione parallela
A seconda che sia proprietario o open source, il calcolo parallelo ha quattro diversi tipi elencati di seguito:
- Parallelismo a livello di bit: In questo tipo di calcolo parallelo, la dimensione della parola del processore viene aumentata. I processi avranno un set di istruzioni minore per eseguire operazioni su variabili la cui dimensione è maggiore della dimensione della parola del processore.
- Parallelismo a livello di istruzione: In questo tipo di calcolo parallelo, l'hardware o il software di controllo deciderà diverse istruzioni di runtime. Ad esempio, da una prospettiva hardware, il processore decide il tempo di esecuzione per diverse istruzioni e quale istruzione deve essere eseguita in parallelo. Da una prospettiva software, il software o il compilatore deciderà quali istruzioni devono lavorare parallelamente per garantire le massime prestazioni.
- Parallelismo di compiti: Diversi compiti vengono eseguiti contemporaneamente. Di solito, questi diversi compiti hanno tutti accesso agli stessi dati per garantire nessun ritardo e prestazioni fluide.
- Parallelismo a livello di superparola: Questo tipo di parallelismo utilizza codice inline per creare diversi compiti da eseguire simultaneamente.
Vantaggi dell'uso dell'elaborazione parallela
Alcuni vantaggi dell'elaborazione parallela includono:
- Risparmi complessivi: L'elaborazione parallela aiuta gli utenti a risparmiare tempo e costi. Il tempo per eseguire un compito è estremamente alto rispetto all'esecuzione dello stesso compito su diversi processori contemporaneamente. Oltre ai risparmi di tempo, i risparmi sui costi sono un vantaggio chiave poiché si fa un uso efficiente delle risorse. Sebbene su piccola scala sia costoso, gestire miliardi di operazioni simultaneamente riduce significativamente le spese.
- Natura dinamica: Per risolvere più problemi del mondo reale e trovare soluzioni efficienti, sta diventando sempre più importante concentrarsi sulla simulazione dinamica e sulla modellazione per garantire che diversi punti dati siano disponibili contemporaneamente. L'elaborazione parallela offre il vantaggio della concorrenza supportando così la natura dinamica di diversi problemi.
- Ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse: Nell'elaborazione classica e tradizionale c'è la possibilità che non tutto l'hardware o il software venga utilizzato mentre il resto rimane inattivo. Tuttavia, nel caso dell'elaborazione parallela, poiché i compiti sono disaccoppiati ed eseguiti separatamente, l'hardware viene utilizzato molto di più in capacità per garantire tempi di elaborazione più rapidi.
- Gestione di set di dati complessi: Man mano che i dati evolvono e crescono, è difficile garantire che i dati rimangano puliti e utilizzabili. I set di dati stanno diventando più complessi e l'elaborazione tradizionale potrebbe non essere il modo migliore per gestire set di dati grandi, non strutturati e complessi.
Impatto dell'uso dell'elaborazione parallela
Alcuni dei principali impatti dell'elaborazione parallela includono:
- Capacità di supercalcolo: Uno dei principali vantaggi dell'uso del calcolo parallelo è che aiuta i supercomputer a risolvere compiti altamente complessi in una frazione del tempo. I supercomputer sono macchine che lavorano sul principio del calcolo parallelo, suddividendo un compito altamente complesso in compiti più piccoli e lavorando su quei compiti più piccoli. La capacità dell'elaborazione parallela aiuta i supercomputer a lavorare su diversi problemi importanti come il cambiamento climatico, la verifica di modelli per la sanità, lo spazio, la crittologia, la chimica e numerosi altri campi.
- Benefici verticali trasversali: L'elaborazione parallela avrà un impatto su quasi tutte le industrie, dalla sicurezza informatica alla sanità al retail e molte altre. Sviluppando algoritmi relativi ai problemi affrontati da varie industrie, l'elaborazione parallela fornisce il percorso per tempi di elaborazione più rapidi e aiuta a comprendere i benefici, i costi e le limitazioni tra le industrie.
- Supporto ai big data: Man mano che la quantità di dati continua ad espandersi in numerose industrie, diventa sempre più difficile gestire questi grandi set di dati. L'elaborazione parallela è destinata a influenzare l'esplosione dei big data poiché ridurrebbe significativamente il tempo per le aziende e le imprese di gestire questi set di dati. Inoltre, il mix di dati strutturati e non strutturati richiederà un tipo di calcolo più elevato per elaborare la massiccia quantità di dati: l'elaborazione parallela avrà un impatto chiave qui.
Elaborazione parallela vs. elaborazione seriale
L'elaborazione seriale è definita come il tipo di elaborazione in cui i compiti vengono completati in ordine sequenziale. I compiti vengono completati uno alla volta, anziché fianco a fianco come nel caso dell'elaborazione parallela. Alcune delle principali differenze tra elaborazione seriale e parallela sono le seguenti:
- L'elaborazione seriale utilizza un singolo processore mentre l'elaborazione parallela utilizza più processori
- Poiché c'è solo un processore nell'elaborazione seriale, il carico di lavoro che viene elaborato è molto più alto per il singolo processore, cosa che non accade nell'elaborazione parallela
- L'elaborazione seriale richiede più tempo per completare vari compiti poiché vengono completati uno dopo l'altro, mentre nell'elaborazione parallela i compiti vengono completati simultaneamente
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.
