آشنایی کامل با آزمایشگاه پردازش موازی

آزمایشگاه پردازش موازی با هدف استفاده از پیشرفته‌ترین سیستم‌های رایانه‌ای در جهت بهبود سرعت پردازش‌ها راه‌اندازی می‌شود. از آنجا که تقریباً همه معماری‌های کنونی بر سیستم عامل‌های موازی استوار هستند، بنابراین در این آزمایشگاه تمرکز بر روی طراحی و اجرای الگوریتم‌های موازی است تا بهترین سازگاری را با این معماری‌ها داشته باشد.

نکته مهم این است که این تجهیزات بسیار گران هستند و البته دشواری‌های خود را دارند، بنابراین پیشنهاد می‌شود که از شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر درخصوص اجاره این نوع آزمایشگاه‌ها کمک و مشورت بگیرید.پردازش موازی منجر به کاهش زمان اجرای برنامه می_شود

پردازش موازی منجر به کاهش زمان اجرای برنامه می‌شود

پردازش موازی چه نوع پردازشی است؟

پردازش موازی روشی برای محاسبه دو یا چند پردازنده (CPU) برای مدیریت بخش‌های جداگانه یک کار کلی است. شکستن قسمت‌های مختلف یک کار و انجام آن در بین چندین پردازنده به کاهش زمان اجرای برنامه کمک می‌کند. هر سیستمی که بیش از یک CPU داشته باشد می‌تواند پردازش موازی و همچنین پردازنده‌های چندهسته‌ای را که امروزه در رایانه‌ها یافت می‌شوند، انجام دهد.

پردازنده‌های چند هسته‌ای تراشه‌های IC هستند که حاوی دو یا چند پردازنده برای عملکرد موثرتر، کاهش مصرف برق و پردازش کارآمدتر چندین کار هستند. این تنظیمات چند هسته‌ای مشابه نصب چندین پردازنده مجزا در یک رایانه هستند.

در آزمایشگاه پردازش موازی اکثر رایانه‌ها ممکن است دو تا چهار هسته و حتی بیشتر از 12 هسته داشته باشند. پردازش موازی معمولاً برای انجام کارهای پیچیده و محاسبات استفاده می‌شود. دانشمندان داده معمولاً از پردازش موازی برای محاسبات و کارهای پرمصرف استفاده می‌کنند.به کارگیری پردازش موازی برای محاسبات و کارهای پرمصرف

به کارگیری پردازش موازی برای محاسبات و کارهای پرمصرف

پردازش موازی چگونه کار می‌کند؟

به‌طور معمول یک متخصص کامپیوتر با یک ابزار نرم‌افزاری می‌تواند یک کار پیچیده را به چندین قسمت تقسیم کند و هر قسمت را به یک پردازنده اختصاص بدهد، سپس هر پردازنده قسمت خود را حل کرده و داده‌ها توسط یک ابزار نرم‌افزاری دوباره جمع می‌شوند تا راه‌حل را بخوانند یا کار را انجام دهند.

در آزمایشگاه پردازش موازی معمولا هر پردازنده با استخراج داده‌ها از حافظه کامپیوتر، عملیات را به صورت موازی انجام می‌دهد. پردازنده‌ها همچنین برای برقراری ارتباط با یکدیگر به نرم‌افزار اعتماد خواهند کرد تا بتوانند در مورد تغییرات مقادیر داده همگام بمانند.

با فرض همگام بودن تمام پردازنده‌ها با یکدیگر، در پایان کار، نرم‌افزار تمام داده‌ها را در کنار هم قرار می‌دهد. رایانه‌های فاقد پردازنده‌های متعدد، اگر در یک شبکه قرار بگیرند و یک خوشه را تشکیل دهند، همچنان می‌توانند در پردازش موازی استفاده شوند.

انواع پردازش موازی کدامند؟

در آزمایشگاه پردازش موازی انواع مختلفی از پردازش موازی وجود دارند، دو نوع از متداول‌ترین موارد شامل SIMD و MIMD هستند. SIMD نوعی پردازش موازی است که در آن رایانه دو یا چند پردازنده دارد که از همان دستورالعمل پیروی می‌کنند، درحالی که هر پردازنده داده‌های مختلف را اداره می‌کند. این نوع پردازش موازی معمولاً برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌شود که براساس همان معیارهای مشخص شده تنظیم شده‌اند.

MIMD فرم رایج دیگری از پردازش موازی است که در آن هر رایانه دارای دو یا چند پردازنده مخصوص به خود است و داده‌ها را از جریان داده‌های جداگانه دریافت می‌کند. نوع دیگر پردازش موازی که کمتر مورد استفاده قرار می‌گیرد، شامل MISD یا دستورالعمل‌های چندگانه داده‌های منفرد است که در آن هر پردازنده از الگوریتم متفاوتی با داده ورودی یکسان استفاده خواهد کرد.یک-پردازنده-پردازش-موازی

یک پردازنده پردازش موازی

← مرکز محاسبات سریع →

اینجا کلیک کنید!

تفاوت پردازش سری و پردازش موازی

در حالی‌که در آزمایشگاه پردازش موازی با استفاده از دو یا چند پردازنده چندین کار انجام می‌شود، پردازش سری (متوالی) فقط با استفاده از یک پردازنده همزمان یک کار را انجام می‌دهد. اگر رایانه‌ای نیاز به انجام چندین وظیفه اختصاص داده شده داشته باشد، در آن واحد یک کار را انجام می‌دهد. به همین ترتیب، اگر رایانه‌ای با استفاده از پردازش سری نیاز به انجام یک کار پیچیده داشته باشد، در مقایسه با پردازنده موازی مدت زمان بیشتری طول می‌کشد.

تفاوت پردازش موازی (Parallel processing) و محاسبات موازی (parallel computing) در چیست؟

پردازش موازی روشی در محاسبه است که در آن قسمت‌های جداگانه‌ای از یک کار پیچیده کلی از هم پاشیده شده و همزمان روی چندین پردازنده مرکزی اجرا می‌شود و در نتیجه مدت زمان پردازش کاهش می‌یابد. در آزمایشگاه پردازش موازی تقسیم و اختصاص هر کار به پردازنده دیگری معمولاً توسط دانشمندان کامپیوتر با کمک ابزارهای نرم‌افزاری پردازش موازی انجام می‌شود.

این ابزارها نیز برای جمع‌آوری و خواندن داده‌ها پس از حل معادلات خاص هر پردازنده عمل خواهند کرد. این فرایند یا از طریق شبکه رایانه‌ای یا از طریق رایانه با دو یا چند پردازنده انجام می‌شود.

پردازش موازی و محاسبات موازی به‌طور همزمان انجام می‌شود، بنابراین اصطلاحات اغلب به جای هم استفاده می‌شوند. اگرچه پردازش موازی مربوط به تعداد هسته‌ها و پردازنده‌های مرکزی است که به‌طور موازی در رایانه اجرا می‌شوند، محاسبات موازی به نحوه رفتار نرم‌افزار برای بهینه‌سازی آن شرایط مربوط می‌شود.هدف پردازش موازی افزایش توان عملیاتی است

هدف پردازش موازی افزایش توان عملیاتی است

نتیجه‌گیری

آزمایشگاه پردازش موازی شرایط را برای پردازش همزمان داده برای دستیابی به زمان اجرای سریع‌تر فراهم می‌کند. هدف اصلی پردازش موازی، افزایش توانایی پردازش رایانه‌ای و توان عملیاتی آن است، یعنی مقدار پردازشی که می‌تواند طی یک بازه زمانی مشخص انجام شود.

علی‌رغم مزایای آزمایشگاه پردازش موازی راه‌اندازی آن کار ساده و ارزانی نیست. بنابراین خیلی از شرکت‌ها به‌جای خرید و راه‌اندازی آن اقدام به کرایه این تجهیزات و امکانات می‌کنند. در این میان شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر از شرکت‌های مطرحی است که اجاره کردن این آزمایشگاه را برای شما عزیزان فراهم می‌کند.

 

 

سوالات متداول

در این قسمت به برخی از سوالات پرتکرار شما عزیزان در مورد پردازش موازی پاسخ داده می‌شوند:

  1. هدف از پردازش موازی چیست؟

هدف پردازش موازی، کاهش زمان اجرای برنامه از طریق تقسیم کار بین چندین پردازنده است که همزمان کار را انجام می‌دهند.

  1. نمونه پردازش موازی چیست؟

پردازش موازی توانایی مغز برای انجام همزمان همه کارها (یعنی فرآیندها) است. به‌عنوان مثال، وقتی شخصی یک شی را می‌بیند، فقط یک چیز را نمی‌بیند، بلکه جنبه‌های مختلف بسیاری دارد که در کنار هم به فرد کمک می‌کند تا شی را به‌طور کلی شناسایی کند.

  1. تکنیک‌های پردازش موازی کدامند؟

برنامه موازی شامل چندین فرآیند فعال است که به‌طور همزمان یک مسئله خاص را حل می‌کنند. یک کار معین با کمک یک تکنیک به چندین زیر وظیفه تقسیم می‌شود و هر کار فرعی در یک واحد پردازش مرکزی (CPU) متفاوت انجام می‌شود.

لینک منبع

https://searchdatacenter.techtarget.com/definition/parallel-processing

https://www.omnisci.com/technical-glossary/parallel-computing