O que é processamento paralelo?
O processamento paralelo é definido como uma arquitetura onde os processos são divididos em partes separadas e cada parte é executada simultaneamente. Ao executar os processos em múltiplos núcleos de processadores em vez de um único, o tempo necessário para executar as tarefas é muito menor. O principal objetivo da computação paralela é garantir que tarefas complexas sejam divididas em etapas mais simples para facilitar o processamento, impulsionando um melhor desempenho e capacidades de resolução de problemas.
Diferentes partes dos processos são executadas em múltiplos processadores, e essas várias partes se comunicam através de memória compartilhada. Uma vez que os vários processos são executados e concluídos, eles são combinados no final para fornecer uma única solução.
O processamento paralelo é uma evolução da computação tradicional. A computação tradicional atingiu um limite quando as tarefas se tornaram mais complexas e os tempos de processamento para essas tarefas demoravam muito. Além disso, tais tarefas frequentemente consomem mais energia e têm problemas de comunicação e escalabilidade. Para evitar esses problemas, o processamento paralelo foi criado para enfrentá-los e, ao mesmo tempo, garantir que os processos fossem concluídos usando múltiplos núcleos.
O processamento paralelo forma um conceito central para vários algoritmos de aprendizado de máquina e plataformas de IA. Algoritmos de ML/IA eram tradicionalmente executados em ambientes de processador único, o que levava a gargalos de desempenho. A introdução da computação paralela, no entanto, permite que os usuários de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina explorem os threads que executam simultaneamente e lidam com diferentes processos e tarefas.
Tipos de processamento paralelo
Dependendo de ser proprietário ou de código aberto, a computação paralela tem quatro tipos diferentes listados abaixo:
- Paralelismo em nível de bit: Neste tipo de computação paralela, o tamanho da palavra do processador é aumentado. Os processos terão um conjunto de instruções menor para realizar operações em variáveis cujo tamanho é maior que o tamanho da palavra do processador.
- Paralelismo em nível de instrução: Neste tipo de computação paralela, o hardware ou software de controle decidirá diferentes instruções de tempo de execução. Por exemplo, de uma perspectiva de hardware, o processador decide o tempo de execução para diferentes instruções e qual instrução precisa ser executada em paralelo. De uma perspectiva de software, o software ou compilador decidirá quais instruções precisam trabalhar paralelamente para garantir o máximo desempenho.
- Paralelismo de tarefas: Várias tarefas diferentes são executadas ao mesmo tempo. Normalmente, essas diferentes tarefas têm acesso aos mesmos dados para garantir que não haja atrasos e um desempenho suave.
- Paralelismo em nível de superpalavra: Este tipo de paralelismo usa código inline para criar diferentes tarefas para serem executadas simultaneamente.
Benefícios do uso de processamento paralelo
Alguns benefícios do processamento paralelo incluem:
- Economia geral: O processamento paralelo ajuda os usuários a economizar tempo e custos. O tempo para executar uma tarefa é extremamente alto em comparação com a execução da mesma tarefa em diferentes processadores ao mesmo tempo. Além da economia de tempo, a economia de custos é um benefício chave, pois faz uso eficiente dos recursos. Embora em pequena escala seja caro, gerenciar bilhões de operações simultaneamente reduz significativamente as despesas.
- Natureza dinâmica: Para resolver mais problemas do mundo real e encontrar soluções eficientes, está se tornando cada vez mais importante focar em simulação dinâmica e modelagem para garantir que diferentes pontos de dados estejam disponíveis simultaneamente. O processamento paralelo oferece o benefício da concorrência, apoiando assim a natureza dinâmica de vários problemas.
- Utilização otimizada de recursos: Na computação clássica e tradicional, há a possibilidade de que nem todo o hardware ou software esteja sendo utilizado enquanto o restante permanece ocioso. No entanto, no caso do processamento paralelo, como as tarefas são desacopladas e executadas separadamente, o hardware é utilizado muito mais em capacidade para garantir tempos de processamento mais rápidos.
- Gerenciamento de conjuntos de dados complexos: À medida que os dados evoluem e crescem, é difícil garantir que os dados permaneçam limpos e utilizáveis. Os conjuntos de dados estão se tornando mais complexos, e o processamento tradicional pode não ser o melhor caminho para gerenciar grandes conjuntos de dados não estruturados e complexos.
Impactos do uso de processamento paralelo
Alguns dos principais impactos do processamento paralelo incluem:
- Capacidades de supercomputação: Uma das principais vantagens do uso da computação paralela é que ela ajuda os supercomputadores a resolver tarefas altamente complexas em uma fração do tempo. Supercomputadores são máquinas que trabalham com o princípio da computação paralela, dividindo uma tarefa altamente complexa em menores e trabalhando nessas tarefas menores. A capacidade do processamento paralelo ajuda os supercomputadores a trabalhar em vários problemas importantes, como mudanças climáticas, testes de modelos para saúde, espaço, criptologia, química e inúmeros outros campos.
- Benefícios verticais multifuncionais: O processamento paralelo terá um impacto em quase todas as indústrias, desde cibersegurança até saúde, varejo e várias outras. Ao desenvolver algoritmos relacionados aos problemas enfrentados por várias indústrias, o processamento paralelo fornece o caminho para um tempo de processamento mais rápido e ajuda a entender os benefícios, custos e limitações em diferentes indústrias.
- Suporte a big data: À medida que a quantidade de dados continua a se expandir em várias indústrias, torna-se cada vez mais difícil gerenciar esses grandes conjuntos de dados. O processamento paralelo está prestes a impactar a explosão de big data, pois reduziria significativamente o tempo para que empresas e corporações gerenciem esses conjuntos de dados. Além disso, a mistura de dados estruturados e não estruturados exigirá um tipo mais avançado de computação para processar a enorme quantidade de dados—o processamento paralelo terá um impacto chave aqui.
Processamento paralelo vs. processamento serial
O processamento serial é definido como o tipo de processamento em que as tarefas são concluídas em ordem sequencial. As tarefas são concluídas uma de cada vez, em vez de lado a lado, como no caso do processamento paralelo. Algumas das principais diferenças entre processamento serial e paralelo são as seguintes:
- O processamento serial usa um único processador, enquanto o processamento paralelo usa múltiplos processadores
- Como há apenas um processador no processamento serial, a carga de trabalho que está sendo processada é muito maior pelo único processador, o que não é o caso no processamento paralelo
- O processamento serial leva mais tempo para concluir várias tarefas, pois são concluídas uma após a outra, enquanto no processamento paralelo as tarefas são concluídas 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.
