Каковы различные типы технологии параллельной обработки?

Параллельная обработка - это тип компьютерной обработки, при которой большие вычислительные задачи разбиваются на более мелкие подзадачи, которые затем обрабатываются одновременно или параллельно, а не последовательно. Эта технология широко используется в современных вычислениях, особенно для решения сложных задач, таких как проблемы естественных наук. Примеры технологии параллельной обработки в одном устройстве включают симметричную многопроцессорную и многоядерную обработку. Несколько компьютеров также могут быть связаны друг с другом для параллельной работы такими методами, как распределенные вычисления, компьютерные кластеры и массивно параллельные компьютеры.

Симметричный мультипроцессор - это компьютер с одним общим экземпляром основной памяти и операционной системы, связанный с несколькими одинаковыми процессорами. Процессоры имеют одинаковые возможности и связаны с общей памятью, поэтому задачи можно легко назначать или переназначать по мере необходимости для балансировки рабочей нагрузки между ними. При многоядерной обработке каждый процессор содержит как минимум два центральных процессора (ЦП), называемые ядрами, которые отвечают за чтение и выполнение инструкций. По сути, многоядерный процессор - это фактически несколько процессоров в одном интегрированном компоненте. Это обеспечивает более быструю и эффективную связь между процессорными ядрами по сравнению с многопроцессорными компьютерами, в которых каждый ЦП является отдельным компонентом.

Многопроцессорные компьютеры широко используются в научных и бизнес-приложениях. Это менее распространено в персональных компьютерных системах, которые обычно являются однопроцессорными, хотя многопроцессорные стали более распространенными на потребительском рынке. Компьютерное программное обеспечение должно быть специально разработано для многопроцессорных компьютеров, чтобы в полной мере использовать преимущества, которые оно может предоставить, и в результате этого типа программного обеспечения часто возникают проблемы с производительностью на однопроцессорном компьютере. Аналогичным образом, программы, написанные для одного процессора, обычно получают лишь ограниченные преимущества от многопроцессорной обработки, поскольку они не предназначены для того, чтобы использовать их в своих интересах.

Технология распределенной параллельной обработки использует несколько независимых друг от друга компьютеров, работающих параллельно над различными частями проблемы, которые связаны друг с другом через Интернет или внутреннюю сеть, чтобы они могли обмениваться данными друг с другом. Этот тип технологии параллельной обработки может использоваться с компьютерами, которые физически удалены друг от друга, хотя это не всегда так. Вместе связанные компьютеры образуют так называемую вычислительную сетку.

Вычислительные сетки могут быть очень большими, потенциально могут включать в себя тысячи компьютеров, которые могут быть распространены по всему миру. Эти компьютеры также могут одновременно работать над не связанными проблемами, причем задачи, решаемые сеткой, распределяются между компьютерами в зависимости от того, сколько резервных мощностей у каждого из них есть в данный момент. Грид-вычисления отличаются от большинства других современных параллельных вычислений тем, что в единую сетку часто входит множество компьютеров с различными возможностями, а не группа идентичных блоков.

Компьютерные кластеры представляют собой форму технологии параллельной обработки, в которой несколько связанных компьютеров, обычно с одинаковыми возможностями, работают в тесном контакте как единое целое. В отличие от симметричной многопроцессорной обработки, в которой используются несколько процессоров, которые совместно используют общую память и операционную систему, каждый отдельный блок в кластере является полностью автономным компьютером. Они обычно находятся в одном и том же географическом местоположении и связаны в локальной сети. Некоторые компьютеры созданы специально для использования в компьютерных кластерах, но кластеры также могут быть сформированы путем соединения компьютеров, которые изначально были предназначены для автономной работы.

Массивно параллельные компьютеры имеют некоторые сходства с кластерными компьютерами, поскольку они также состоят из нескольких компьютеров, объединенных вместе, но они намного больше и обычно содержат сотни или тысячи узлов. Они также имеют свои собственные специализированные компоненты, связывающие отдельные компьютеры, составляющие его, в то время как компьютерные кластеры объединяются стандартным стандартным оборудованием, часто называемым товарными компонентами. Самые передовые массивно параллельные компьютеры могут быть поистине колоссальными, содержать десятки тысяч отдельных компьютеров, занимающих тысячи квадратных футов пространства, и все они работают вместе. К этому типу относятся большинство современных в мире суперкомпьютеров, используемых для сложных вычислений в таких областях, как астрофизика и моделирование глобального климата.