Vad är parallell databehandling?

Parallell beräkning sker när en dator utför mer än en uppgift samtidigt. Denna teknik kan låta datorer arbeta snabbare än att göra en sak på en gång, precis som en person med två fria händer kan bära mer än en person med en fri hand. Traditionellt är datorprogram utformade på sätt som inte nödvändigtvis tillåter parallell databehandling, utan istället måste genomföras ett steg i taget. För att ett program ska beräknas på detta sätt måste det utformas så att det kan delas upp i mindre uppgifter som kan utföras individuellt. Som ett exempel på hur parallell databehandling avser den genomsnittliga personen har många persondatorer flera bearbetningskärnor som gör det möjligt för dem att bearbeta flera uppgifter samtidigt, istället för en uppgift efter den andra som med en enda processordator.

Att skriva ett datorprogram så att det kan delas upp i separata uppgifter som ska utföras separat är ofta svårare än att skriva ett i taget med linjär exekvering. Med datorprogram som kommer att köras i följd bestämmer den första uppgiften vanligtvis informationen som är integrerad med den andra uppgiften i sekvensen. Utan den första biten information som är resultatet av att utföra den första uppgiften kan den andra uppgiften vara meningslös att utföra. När du skriver ett program så att det kan delas in i olika delar, kan tidpunkten för saker så att olika delar av programmet ha den information de behöver när de behöver det och inte fatta beslut baserat på föråldrad information vara en unik utmaning. Detta problem är vanligtvis förknippat med de vanligaste typerna av datorbugs som parallella datorprogram möter.

Den största fördelen med parallell databehandling är att program kan köras snabbare. Om datormaskinvaran som kör ett program med parallell databehandling har arkitekturen, till exempel mer än en central processorenhet (CPU), kan parallellberäkning vara en effektiv teknik. Som en analogi, om en man kan bära en ruta i taget och att en CPU är en man, kan ett program som körs i följd bara kunna bära en ruta i taget. När du kör parallellt kan samma program delas upp i två separata uppgifter, och om det finns två CPU: er för att dra nytta av det, bära båda rutorna på samma gång. Genom att göra detta bär mannen båda rutorna och slutför sin uppgift snabbare.