پردازش موازی چیست و کاربردی دارد؟

بنا به سرعت رشد فناوری و ازدیاد نیازهای مدرن جامعه، برنامه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای به یکپارچگی و پیچیدگی بیشتری دست یافته‌اند. به منظور پاسخگویی به این نیازها و افزایش کارایی، مفهوم پردازش موازی به عنوان یک راهکار حیاتی مطرح شده است. پردازش موازی به معنای انجام همزمان چندین فرایند یا وظیفه توسط چندین منبع پردازشی است، که این امر بهینه‌سازی و افزایش سرعت انجام کارها را فراهم می‌کند. اگر می‌خواهید بدانید پردازش موازی چیست تا آخر این مطلب همراه ما باشید.

پردازش موازی چیست؟

پردازش موازی، یکی از بزرگترین نقل قول‌های مهم از دنیای فناوری است که به طور گسترده در سراسر صنایع و حوزه‌های علمی استفاده می‌شود. این مفهوم برای اجرای همزمان وظایف بر روی چندین ریزپردازنده با هدف افزایش سرعت و کارایی عملکرد طراحی شده است.

فرآیند پردازش موازی می‌تواند با استفاده از چند پردازنده در یک کامپیوتر یا با اتصال چندین کامپیوتر از طریق یک شبکه، انجام شود. این روش نه تنها برای محاسبات سنگین و پیچیده، بلکه برای حل مشکلات گسترده و متنوع، از تحلیل داده‌های حجیم تا پردازش تصاویر و صوت، قابل استفاده است. در نهایت، با روند پیشروی تکنولوژی و افزایش نیاز به کارایی بالا و پاسخگویی سریع، پردازش موازی به یکی از ابزارهای حیاتی برای توسعه و بهبود عملکرد در هر حوزه از علم و صنعت تبدیل شده است.

تاریخچه مختصر پردازش موازی

علاقه به پردازش موازی به اواخر دهه 1950 برمی گردد. دلیل این علاقه پیشرفت هایی است ابررایانه ها در دهه 60 و 70 تجربه کردند. ابررایانه‌ها چند پردازنده حافظه مشترک بودند که در کنار یکدیگر روی محاسبات و داده های مشترک کار می کردند. در اواسط دهه 1980، زمانی که پروژه محاسبات موازی Caltech، یک ابررایانه برای کارهای علمی از 64 پردازنده اینتل 8086/8087 ساخت، نوع جدیدی از پردازش موازی راه اندازی شد. این سیستم نشان داد که با به کار گیری ریزپردازنده‌ها می‌توان به عملکرد فوق‌العاده‌‌ای در پردازش موازی رسید. این پردازنده‌های موازی (MPP) با رایانه ASCI Red در سال 1997، سد یک تریلیون عملیات ممیز شناور در ثانیه را شکست. پس از آن، MPP ها از نظر اندازه و قدرت به رشد خود ادامه دادند. با شروع در اواخر دهه 80، یک گروه یکپارچه از رایانه‌ها با نام خوشه (cluster) به رقابت پرداختند و در نهایت MPP ها را برای بسیاری از کاربردها جایگزین کردند. خوشه نوعی کامپیوتر موازی است که از تعداد زیادی کامپیوتر خارج از قفسه ساخته شده است که توسط یک شبکه خارج از قفسه متصل شده اند. امروزه، خوشه ها موتور محاسبات علمی هستند و معماری غالب در مراکز داده ای هستند که عصر اطلاعات مدرن را به پیش می‌رانند. امروزه محاسبات موازی بر اساس پردازنده‌های چند هسته‌ای در حال تبدیل شدن به جریان اصلی است. در حال حاضر، اکثر سیستم های دسکتاپ و لپ تاپ با ریزپردازنده های دو هسته ای و پردازنده های چهار هسته ای به راحتی در دسترس هستند. سازندگان تراشه شروع به افزایش عملکرد کلی پردازش با افزودن هسته های CPU اضافی کرده اند. دلیل این امر این است که افزایش عملکرد از طریق پردازش موازی می تواند به مراتب نسبت به افزایش فرکانس ساعت ریزپردازنده از نظر انرژی کارآمدتر باشد. در دنیایی که به به شدت متحرک ودر حال پیشرفت است، این امر ضروری شده است.

مزایای پردازش موازی

سرعت
یکی از مزایای محاسبات موازی توانایی آن در حل مسائل پیچیده است. برنامه های موازی می توانند مشکلات پیچیده را به وظایف کوچکتر تقسیم کرده و این وظایف فردی را به طور همزمان پردازش کنند. با تفکیک مسائل محاسباتی بزرگتر به وظایف کوچکتر و پردازش همزمان آنها، پردازش موازی به رایانه ها اجازه می دهد تا سریعتر کار کنند.

بهره وری
رایانه ای که از پردازش موازی استفاده می کند، می تواند از منابع خود برای پردازش و حل مسائل استفاده بهتری کند. بیشتر رایانه‌های امروزی مجهز به سخت‌افزاری هستند که شامل هسته‌ها، رشته‌ها یا پردازنده‌های متعددی است که به آن‌ها اجازه می‌دهد فرآیندهای زیادی را همزمان اجرا کنند. هنگامی که رایانه ها از تمام منابع خود برای حل یک مشکل یا پردازش اطلاعات استفاده می کنند، در انجام وظایف کارآمدتر هستند.

مقرون به صرفه بودن
علاوه بر این، معماری سخت افزاری که امکان پردازش موازی را فراهم می‌آورد، مقرون به صرفه تر از سیستم هایی است که فقط امکان پردازش سریال را فراهم می کنند. اگرچه یک سیستم سخت افزاری برنامه نویسی موازی ممکن است به قطعات بیشتری نسبت به یک سیستم پردازش سریال نیاز داشته باشد، اما آنها در انجام وظایف کارآمدتر هستند. این بدان معنی است که آنها در زمان کمتری نسبت به برنامه های سریال نتایج بیشتری تولید می کنند و در طول زمان ارزش مالی بیشتری دارند.



محدودیت های پردازش موازی
اگرچه پردازش موازی مزایای زیادی دارد، اما محدودیت هایی نیز دارد. برخی از این محدودیت ها عبارتند از:

نیازهای تعمیر و نگهداری: کد گذاری سیستم‌های پردازش موازی ممکن است به به‌روزرسانی‌ها و تنظیمات مداوم برای حفظ کیفیت عملکرد خود نیاز داشته باشد. با این حال، به دلیل عملکردهای تخصصی بسیاری از این رایانه ها، نیازهای نگهداری آنها اغلب کمتر از مزایای استفاده از آنها است.

نیاز به کد گذاری: یادگیری نوشتن کدهای پردازش موازی ممکن است برای برنامه نویسان دشوار باشد، اما پیچیدگی کد نویسی این رایانه ها می تواند چالشی برای کاربران باشد و آنها به سیستم های پردازشی پیشرفته‌تر احتیاج پیدا کنند.

پیچیدگی: سیستم‌های سریال در بعضی موارد بهتر کارمی کنند زیرا نیاز به ارتباط و هماهنگی کمتری بین پردازنده‌ها دارند. پیچیدگی یک سیستم پردازش موازی برای رسیدگی به وظایف دشوار موثر است. این در حالی است که سیستم های ساده معمولا برای کارهای ساده کافی هستند.

شیوه و روش کار پردازش موازی

پردازش موازی بر اساس تقسیم یک کار بزرگ به چندین قطعه کوچک‌تر و انجام همزمان آنها توسط چندین پردازنده استوار است. این فرایند به طور کلی به صورت زیر عمل می‌کند:

• تقسیم کار: در ابتدا، کار بزرگ و پیچیده به چندین قسمت کوچک‌تر تقسیم می‌شود. این تقسیم‌بندی معمولا توسط یک نرم‌افزار تخصصی صورت می‌گیرد که وظیفه تعیین قسمت‌های مناسب برای هر پردازنده را بر عهده دارد.
  
• اختصاص پردازنده: سپس، هر قطعه از کار به یک پردازنده مشخص اختصاص داده می‌شود. این اختصاص می‌تواند به صورت دستی یا اتوماتیک انجام شود و بسته به ویژگی‌های کار و پردازنده‌ها انجام می‌شود.
  
• انجام همزمان کارها: پس از اختصاص، هر پردازنده به طور مستقل و همزمان بر روی قسمت مربوطه کار می‌کند. به این معناست که هر پردازنده به طور همزمان و مستقل از دیگران کار خود را بدون نیاز به هماهنگی مداوم با سایر پردازنده‌ها انجام می‌دهد.
  
• ترکیب نتایج: در مرحله آخر، نتایج حاصل از هر پردازنده با هم ترکیب می‌شوند تا کار اصلی تکمیل شود. این ترکیب معمولا توسط نرم‌افزار مدیریت پردازش موازی انجام می‌شود.
  
  
  
  

کاربردهای پردازش موازی

• مدل‌سازی علمی
• پیش‌بینی و تحلیل اقتصادی
• کشاورزی هوشمند
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• پردازش تصویر و صوت
  
  

سخن آخر

در اینجا به موضوع پردازش موازی چیست پرداختیم. پردازش موازی به عنوان یک فناوری بسیار قدرتمند و کاربردی در دنیای امروزی مورد توجه فراوانی قرار گرفته است. از کاربردهای علمی گرفته تا کاربردهای اقتصادی و صنعتی، این تکنولوژی متنوع و گسترده‌ای دارد که از آن برای بهبود عملکرد، پیش‌بینی دقیق‌تر و حل مشکلات پیچیده استفاده می‌شود.