5/5 - (10 امتیاز)

پردازش موازی

پردازش موازی روشی در محاسبه اجرای دو یا چند پردازنده (CPU) برای رسیدگی به بخش‌های جداگانه یک کار کلی است. جدا کردن بخش‌های مختلف یک کار در میان چندین پردازنده به کاهش زمان اجرای یک برنامه کمک می‌کند. هر سیستمی که بیش از یک CPU دارد، می‌تواند پردازش موازی و همچنین پردازنده‌های چند هسته‌ای را که امروزه معمولاً در رایانه‌ها یافت می‌شوند، انجام دهد.

پردازنده‌های چند هسته‌ای، تراشه‌های آی‌سی هستند که دارای دو یا چند پردازنده برای عملکرد بهتر، کاهش مصرف انرژی و پردازش کارآمدتر وظایف متعدد هستند. این تنظیمات چند هسته ای شبیه به نصب چندین پردازنده جداگانه در یک رایانه است. اکثر کامپیوترها ممکن است دو تا چهار هسته داشته باشند. افزایش تا 12 هسته

پردازش موازی معمولاً برای انجام وظایف و محاسبات پیچیده استفاده می شود. دانشمندان داده معمولاً از پردازش موازی برای کارهای محاسباتی و داده های فشرده استفاده می کنند.

نحوه عملکرد پردازش موازی

به طور معمول یک دانشمند کامپیوتر یک کار پیچیده را با یک ابزار نرم افزاری به چند قسمت تقسیم می کند و هر قسمت را به یک پردازنده اختصاص می دهد، سپس هر پردازنده قسمت خود را حل می کند و داده ها توسط یک ابزار نرم افزاری برای خواندن راه حل یا اجرای کار دوباره جمع می شوند.

معمولاً هر پردازنده به طور معمول کار می کند و عملیات را به طور موازی طبق دستورالعمل انجام می دهد و داده ها را از حافظه رایانه بیرون می کشد. پردازنده‌ها همچنین برای برقراری ارتباط با یکدیگر به نرم‌افزار متکی خواهند بود تا بتوانند در مورد تغییرات در مقادیر داده‌ها همگام بمانند. با فرض اینکه همه پردازنده‌ها با یکدیگر هماهنگ باشند، در پایان کار، نرم‌افزار تمام قطعات داده را در کنار هم قرار می‌دهد.

کامپیوترهای بدون چندین پردازنده همچنان می توانند در پردازش موازی استفاده شوند، اگر آنها با هم شبکه شده و یک خوشه را تشکیل دهند .

انواع پردازش موازی

انواع مختلفی از پردازش موازی وجود دارد، دو نوع از رایج ترین آنها شامل SIMD و MIMD است. SIMD یا داده‌های چندگانه تک دستورالعمل، شکلی از پردازش موازی است که در آن یک کامپیوتر دارای دو یا چند پردازنده از مجموعه دستورالعمل‌های یکسانی است در حالی که هر پردازنده داده‌های متفاوتی را مدیریت می‌کند. SIMD معمولاً برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگی که بر اساس معیارهای مشخص شده یکسان هستند استفاده می شود.

MIMD یا داده‌های چندگانه دستورالعمل‌های متعدد، شکل رایج دیگری از پردازش موازی است که هر رایانه دارای دو یا چند پردازنده خاص خود است و داده‌ها را از جریان‌های داده جداگانه دریافت می‌کند.

نوع دیگری از پردازش موازی که کمتر مورد استفاده قرار می گیرد شامل MISD یا داده های تک دستورالعمل چندگانه است که در آن هر پردازنده از الگوریتم متفاوتی با داده های ورودی یکسان استفاده می کند.

اجاره ابر رایانه   →

اینجا کلیک کنید

تفاوت بین پردازش سریال و موازی

در جایی که پردازش موازی می تواند چندین کار را با استفاده از دو یا چند پردازنده انجام دهد، پردازش سریال (که پردازش متوالی نیز نامیده می شود) تنها یک کار را در یک زمان با استفاده از یک پردازنده تکمیل می کند. اگر یک رایانه نیاز به انجام چندین کار محول شده داشته باشد، آنگاه یک کار را در یک زمان انجام می دهد. به همین ترتیب، اگر کامپیوتری که از پردازش سریال استفاده می‌کند، نیاز به انجام یک کار پیچیده داشته باشد، در مقایسه با یک پردازنده موازی، زمان بیشتری خواهد برد.

تاریخچه پردازش موازی

در اولین کامپیوترها، تنها یک برنامه در یک زمان اجرا می شد. یک برنامه محاسباتی فشرده که یک ساعت برای اجرا و همچنین برنامه کپی نوار که اجرای آن یک ساعت طول می کشد، در مجموع دو ساعت طول می کشد تا اجرا شود. شکل اولیه پردازش موازی امکان اجرای درون لایه ای هر دو برنامه را با هم فراهم می کرد. کامپیوتر یک عملیات ورودی/خروجی را شروع می‌کند و در حالی که منتظر تکمیل عملیات بود، برنامه فشرده‌سازی پردازنده را اجرا می‌کند. کل زمان اجرای این دو کار کمی بیش از یک ساعت خواهد بود.

پیشرفت بعدی چندبرنامه‌نویسی بود. در یک سیستم چندبرنامه‌نویسی، برنامه‌های متعددی که توسط کاربران ارسال می‌شد، هر کدام مجاز به استفاده از پردازنده برای مدت کوتاهی بودند. برای کاربران، به نظر می رسد که همه برنامه ها به طور همزمان اجرا می شوند. مشکلات بحث منابع ابتدا در این سیستم ها به وجود آمد. درخواست های صریح برای منابع منجر به مشکل  بن بست شد، جایی که درخواست های همزمان برای منابع به طور موثر مانع از دسترسی برنامه به منبع می شود. رقابت برای منابع روی ماشین‌هایی که دستورالعمل‌های مربوط به تساوی را ندارند، منجر به روال بخش حیاتی می‌شود.

پردازش برداری تلاش دیگری برای افزایش عملکرد با انجام بیش از یک کار در یک زمان بود. در این مورد، قابلیت‌هایی به ماشین‌ها اضافه شد تا به یک دستورالعمل اجازه دهد تا دو آرایه از اعداد را جمع (یا تفریق، یا ضرب یا دستکاری کند). این در کاربردهای مهندسی خاصی که داده ها به طور طبیعی به شکل بردارها یا ماتریس ها وجود دارند، ارزشمند بود. در برنامه های کاربردی با داده های کمتر شکل گرفته، پردازش برداری چندان ارزشمند نبود.

مرحله بعدی در پردازش موازی، معرفی  چند پردازش بود . در این سیستم ها، دو یا چند پردازنده کارهایی را که باید انجام شود به اشتراک می گذاشتند. اولین نسخه ها دارای پیکربندی master/slave بودند. یک پردازنده (مستر) به گونه ای برنامه ریزی شده بود که مسئول تمام کارهای سیستم باشد. دیگری (غلام) فقط وظایفی را که ارباب محول کرده بود انجام می داد. این ترتیب ضروری بود زیرا در آن زمان نحوه برنامه ریزی ماشین ها به گونه ای که آنها بتوانند در مدیریت منابع سیستم همکاری کنند، درک نشده بود.

SMP و MMP

حل این مشکلات منجر به سیستم متقارن چند پردازشی ( SMP). در یک سیستم SMP، هر پردازنده به یک اندازه توانایی و مسئولیت مدیریت جریان کار در سیستم را دارد. در ابتدا، هدف این بود که سیستم‌های SMP در نظر برنامه‌نویسان دقیقاً مشابه یک پردازنده واحد و سیستم‌های چندبرنامه‌نویسی به نظر برسند. با این حال، مهندسان دریافتند که عملکرد سیستم را می توان تا حدودی در محدوده 10-20٪ با اجرای برخی دستورالعمل های نامنظم افزایش داد و برنامه نویسان را ملزم کرد که با افزایش پیچیدگی مقابله کنند (مشکل تنها زمانی قابل مشاهده است که دو یا چند برنامه به طور همزمان خوانده شوند. و همان عملوندها را بنویسید؛ بنابراین بار رسیدگی به پیچیدگی فزاینده فقط بر دوش تعداد بسیار کمی از برنامه نویسان و سپس فقط در شرایط بسیار تخصصی می افتد). این سوال که ماشین‌های SMP چگونه باید روی داده‌های مشترک رفتار کنند هنوز حل نشده است.

با افزایش تعداد پردازنده‌ها در سیستم‌های SMP، زمان انتشار داده‌ها از یک قسمت از سیستم به تمام قسمت‌های دیگر نیز افزایش می‌یابد. وقتی تعداد پردازنده‌ها در محدوده چند ده باشد، مزیت عملکرد افزودن پردازنده‌های بیشتر به سیستم برای توجیه هزینه اضافی بسیار ناچیز است. برای دور زدن مشکل زمان انتشار طولانی، یک سیستم ارسال پیام که قبلا ذکر شد ایجاد شد. در این سیستم‌ها، برنامه‌هایی که داده‌ها را به اشتراک می‌گذارند، پیام‌هایی را برای یکدیگر ارسال می‌کنند تا اعلام کنند که یک مقدار جدید به عملوندهای خاص اختصاص داده شده است. به جای پخش مقدار جدید یک عملوند در تمام قسمت های یک سیستم، مقدار جدید فقط به برنامه هایی منتقل می شود که نیاز به دانستن مقدار جدید دارند. به جای حافظه مشترک، شبکه ای برای پشتیبانی از انتقال پیام ها بین برنامه ها وجود دارد. این ساده‌سازی به صدها و حتی هزاران پردازنده اجازه می‌دهد تا در یک سیستم با هم کار کنند. از این رو چنین سیستم هایی نام سیستم های پردازش انبوه موازی (MPP) داده شده است.

موفق‌ترین برنامه‌های MPP برای مشکلاتی بوده‌اند که می‌توان آن‌ها را به بسیاری از عملیات مجزا و مستقل بر روی مقادیر زیادی داده تقسیم کرد. در  داده کاوی ، نیاز به انجام چندین جستجو در یک پایگاه داده ایستا وجود دارد. در  هوش مصنوعی ، مانند یک بازی شطرنج، نیاز به تجزیه و تحلیل چندین گزینه وجود دارد. اغلب سیستم‌های MPP به صورت دسته‌هایی از پردازنده‌ها ساخته می‌شوند. در هر خوشه، پردازنده‌ها مانند یک سیستم SMP تعامل دارند. فقط بین خوشه ها پیام ها ارسال می شود. از آنجایی که عملوندها ممکن است از طریق پیام ها یا از طریق آدرس های حافظه آدرس دهی شوند، برخی از سیستم های MPP   برای آدرس دهی حافظه غیریکنواخت، ماشین های NUMA نامیده می شوند.

برنامه نویسی ماشین های SMP نسبتاً ساده است. دستگاه های MPP نیستند. ماشین‌های SMP در تمام انواع مشکلات به خوبی عمل می‌کنند، و حجم داده‌های درگیر خیلی زیاد نیست. برای مشکلات خاص، مانند داده کاوی از پایگاه های داده وسیع، فقط سیستم های MPP خدمت می کنند.

با توجه ‌به تمامی مزایایی که استفاده از ابر رایانه‌ها برای شما ایجاد می‌کند، باید بدانید که تهیه یک ابر رایانه برای شرکت یا سازمان خودتان، امری ساده نیست. خرید یک ابر رایانه مانند خرید یک رایانه معمولی نبوده و هزینه‌ها و سختی‌های خاص خودش را دارد. از سوی دیگر نگهداری و تعمیر ابر رایانه‌ها نیازمند دانش تخصصی و پرداخت هزینه‌های سنگینی است. مشکلاتی که باعث می‌شود بسیاری از افراد از خیر استفاده از ابر رایانه‌ها بگذرند.

اما صبر کنید، همیشه راهی هست! در این میان شرکت‌های زیادی هستند که برای پیشبرد اهداف سایر سازمان‌ها، دست به کرایه ابر رایانه می‌زنند. بدین صورت شما به‌جای اینکه برای انجام پژوهش‌ها و پردازش اطلاعات خودتان بخواهید یک ابر رایانه بخرید، می‌توانید با هزینه‌های بسیار کمتری دست به اجاره ابر رایانه بزنید. شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از بهترین شرکت‌هایی است که به کمک آن می‌توانید یک ابر رایانه کرایه کنید!

شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از پیشروترین شرکت‌های خدمات شبیه‌سازی بوده که ابر رایانه‌های خود را با قیمت‌های بسیار کمتری نسبت به سایر رقبا در اختیار سازمان‌ها، افراد و نهادهای مختلف قرار می‌دهد. برای کرایه یک ابر رایانه کافی است تا با مشاورین شبیه‌سازان امیرکبیر تماس بگیرید تا به‌صورت کامل شما را در این امر راهنمایی کنند.( gpu جی پی یو)

جدول زمانی ابررایانه‌ها ساخته شده در جهان

این‌جا جدولی از سریع‌ترین ابررایانه‌های رکورددار همه منظورهٔ موجود در دنیا با سال کسب رکوردشان را می‌بینید. منبع عناوینی که سال ثبتشان قبل از سال ۱۹۹۳ است مختلف است اما برای عناوین بعد از سال ۱۹۹۳ از فهرست پانصد کامپیوتر برتر دنیا استفاده کرده‌ایم.

Year Supercomputer Peak speed Location
۱۹۴۲ Atanasoff–Berry Computer (ABC) ۳۰ OPS دانشگاه ایالتی آیووا، Ames, Iowa، USA
TRE Heath Robinson ۲۰۰ OPS Bletchley Park
۱۹۴۴ Flowers Colossus ۵ kOPS Post Office Research StationDollis HillUK
۱۹۴۶ UPenn انیاک
(before 1948+ modifications)
۱۰۰ kOPS آبردین پروو گراوند، مریلند، مریلند، USA
۱۹۵۴ IBM NORC ۶۷ kOPS U.S. Naval Proving GroundDahlgren، ویرجینیا، USA
۱۹۵۶ MIT TX-۰ ۸۳ kOPS Massachusetts Inst. of TechnologyLexington، ماساچوست، USA
۱۹۵۸ IBM AN/FSQ-۷ ۴۰۰ kOPS ۲۵ U.S. Air Force sites across the continental USA and 1 site in کانادا (۵۲ computers)
۱۹۶۰ UNIVAC LARC ۲۵۰ kFLOPS آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۶۱ IBM 7030 “Stretch” ۱٫۲ MFLOPS آزمایشگاه ملی لاس آلاموس، نیومکزیکو، USA
۱۹۶۴ CDC ۶۶۰۰ ۳ MFLOPS آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۶۹ CDC ۷۶۰۰ ۳۶ MFLOPS
۱۹۷۴ CDC STAR-۱۰۰ ۱۰۰ MFLOPS
۱۹۷۵ Burroughs ILLIAC IV ۱۵۰ MFLOPS مرکز پژوهشی ایمز ناسا، کالیفرنیا، USA
۱۹۷۶ Cray-۱ ۲۵۰ MFLOPS آزمایشگاه ملی لاس آلاموس، نیومکزیکو، USA (80+ sold worldwide)
۱۹۸۱ CDC Cyber ۲۰۵ ۴۰۰ MFLOPS (numerous sites worldwide)
۱۹۸۳ Cray X-MP ۹۴۱ MFLOPS آزمایشگاه ملی لاس آلاموسآزمایشگاه ملی لارنس لیورمورBattelleبوئینگ
۱۹۸۴ M-۱۳ ۲٫۴ GFLOPS Scientific Research Institute of Computer Complexes، مسکو، USSR
۱۹۸۵ Cray-۲ ۳٫۹ GFLOPS آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۸۹ ETA۱۰-G/۸ ۱۰٫۳ GFLOPS دانشگاه ایالتی فلوریدا، فلوریدا، USA
۱۹۹۰ NEC SX-۳/۴۴R ۲۳٫۲ GFLOPS NEC Fuchu Plant, Fuchu، ژاپن
۱۹۹۳ Thinking Machines CM-۵/۱۰۲۴ ۶۵٫۵ GFLOPS آزمایشگاه ملی لاس آلاموسآژانس امنیت ملی ایالات متحده آمریکا
فوجیتسو Numerical Wind Tunnel ۱۲۴٫۵۰ GFLOPS National Aerospace Laboratory، توکیو، ژاپن
اینتل Paragon XP/S ۱۴۰ ۱۴۳٫۴۰ GFLOPS آزمایشگاه ملی سندیا، نیومکزیکو، USA
۱۹۹۴ فوجیتسو Numerical Wind Tunnel ۱۷۰٫۴۰ GFLOPS National Aerospace Laboratory، توکیو، ژاپن
۱۹۹۶ Hitachi SR۲۲۰۱/۱۰۲۴ ۲۲۰٫۴ GFLOPS دانشگاه توکیو، ژاپن
Hitachi/تسوکوبا، ایباراکی CP-PACS/۲۰۴۸ ۳۶۸٫۲ GFLOPS Center for Computational Physics، دانشگاه تسوکوبا، تسوکوبا، ایباراکی، ژاپن
۱۹۹۷ اینتل ASCI Red/۹۱۵۲ ۱٫۳۳۸ TFLOPS آزمایشگاه ملی سندیا، نیومکزیکو، USA
۱۹۹۹ اینتل ASCI Red/۹۶۳۲ ۲٫۳۷۹۶ TFLOPS
۲۰۰۰ IBM ASCI White ۷٫۲۲۶ TFLOPS آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۲۰۰۲ NEC Earth Simulator ۳۵٫۸۶ TFLOPS Earth Simulator Center، یوکوهاما-shi، ژاپن
۲۰۰۴ IBM Blue Gene/L ۷۰٫۷۲ TFLOPS U.S. Department of Energy/IBM، USA
۲۰۰۵ ۱۳۶٫۸ TFLOPS U.S. Department of Energy/U.S. National Nuclear Security Administration،
آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۲۸۰٫۶ TFLOPS
۲۰۰۷

شبیه‌سازان امیرکبیر مفتخر است که با نازل‌ترین قیمت‌ها، انواع خدمات تخصصی شبیه‌سازی و پردازشی را در اختیار مشتریانش قرار می‌دهد. از سوی دیگر سرعت بسیار بالای سیستم‌های این شرکت، اجاره انواع مختلف سیستم‌های رایانه‌ای و ابر رایانه‌ای، سیستم‌های رایانش ابری، سرورهای محاسباتی و پردازش مجازی و… تنها بخشی از خدمات این شرکت است.

همچنین شما می‌توانید از خدمات پس از فروش شبیه‌سازان امیرکبیر استفاده کنید و در صورت بروز هرگونه مشکل و یا ایجاد هر نمونه سوالی، می‌توانید با پشتیبانی این شرکت در ارتباط باشید.

نتیجه‌گیری

قدرت و سرعت ابر رایانه‌های به ‌قدری بالا بوده که انجام محاسبات و پردازش اطلاعاتی که امکان انجام آن با سیستم‌های معمولی وجود ندارد را در کسری از ثانیه انجام خواهد داد. از این‌رو شرکت‌ها و سازمان‌های بسیار زیادی که نیازمند انجام چنین پردازش‌هایی هستند، به استفاده و اجاره ابر رایانه روی می‌آورند. شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از بهترین شرکت‌ها در زمینه کرایه انواع ابر رایانه‌ها بوده که آماده خدمت‌رسانی به شما عزیزان است.

 

لیست ابر رایانه ها جهان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه فردوسی مشهد 

مرکز ابررایانه دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی 

مرکز ابر رایانه دانشگاه شریف 

مرکز ابر رایانه دانشگاه حکیم سبزواری 

مرکز ابر رایانه دانشگاه اراک 

مرکز ابررایانه دانشگاه کردستان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه کاشان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه قم 

مرکز ابر رایانه دانشگاه صنعتی شاهرود 

مرکز ابررایانه دانشگاه صنعتی اصفهان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه شیراز 

مرکز ابر رایانه دانشگاه شهید چمران اهواز 

مرکز ابررایانه دانشگاه سمنان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه بین المللی امام خمینی 

مرکز ابر رایانه دانشگاه ارومیه 

مرکز ابر رایانه دانشگاه علم و صنعت 

مرکز ابر رایانه دانشگاه تهران 

درباره مرکز داده چه می‌دانید 

کامپیوتر مجازی چیست

hpc چیست 

پردازش ابری 

رایانش ابری 

مزایا و معایب پردازش موازی 

سرور محاسباتی چیست 

سیستم های موازی – هوش شبیه سازی 

پردازش موازی

مزایای برتر رایانش ابری 

قدرتمندترین ابر رایانه های جهان 

پردازش موازی 

محاسبات موازی 

سرور محاسباتی چیست

لیست ابر رایانه های ایران

فناوری ابر رایانه چیست 

سرعت پردازنده چگونه محاسبه می شود 

سرعت پردازنده چیست و چرا اهمیت دارد 

سیستم موازی چیست 

hpc چیست 

انواع ابر کامپیوترها 

نکاتی برای خرید سرور محاسباتی

قیمت خرید ابر کامپیوتر 

ابر رایانه چیست

اجاره سوپر کامپیوتر 

اجاره کامپیوتر قوی 

اجاره سیستم پردازش موازی 

اجاره یک ابر کامپیوتر

رایانش سریع چیست؟

چه-کامپیوتری برای پایتون مناسب است

پردازش موازی در پایتون python 

مزایا و معایب پردازش موازی

پردازش سریع

انواع ابر رایانه ها

کاربرد پردازش موازی 

خرید ابر رایانه

قیمت یک ابر رایانه

اجاره سرور HPC 

پردازش سریع 

کلاستر 

سوپرکامپیوتر

پردازش فوق سریع 

سرور پردازش موازی چیست 

آزمایشگاه پردازش موازی

اجاره کامپیوتر- ارزان 

رایانش ابری

پردازش فوق سریع 

ابر رایانه 

درباره اجاره سرور محسباتی چه باید بدانیم؟

تعرفه رایانش ابری

آزمایشگاه محاسباتی

سیستم مورد نیاز شبیه سازی

پردازش موازی ارزان

حداقل سیستم مورد نیاز برای گوسین 

سیستم مورد نیاز برای لمپس lamps 

پردازش موازی در متلب 

حداقل سیستم مورد نیاز برای شبیه سازی FEM 

حداقل سیستم مورد نیاز برای comsol کامسول

سیستم مورد نیاز برای انسیس ansys

پردازش موازی در متلب 

کامپیوتر قوی برای نرم افزار اباکوس abaqus ✔️

پردازش موازی و پایگاه های داده موازی 

خرید کامپیوتر قوی 

محاسبات موازی 

سیستم پردازش سنگین و تأخیر کم در شبکه‌های حسگر بی‌سیم 

اجاره سرور محاسباتی 

اجاره سیستم کامپیوتری 

اجاره کامپیوترهای قدرتمند محاسباتی

اجاره کامپیوتر در تهران 

کلاستر کامپیوتری 

آشنایی با کامپیوتر محاسباتی قوی 

کامپیوتر محاسباتی قدرتمند 

روش آسان‌سازی پردازش داده با استفاده از عملیات محاسبات سنگین 

تدوینی به‌صرفه‌تر با اجاره کامپیوتر تدوین 

بررسی تأثیر رم در سرعت رندر 

 معرفی 6 کارت گرافیک برتر برای رندر 

تعرفه اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU 

همه چیز در مورد سیستم ‌های پردازش گرافیکی و اجاره آنها 

مر کز محاسبات شبیه سازان امیرکبیر

نحوه درخواست اجاره کامپیوتر محاسباتی

شماره تماس:✔️ 09021145350  ✔️ 02188769296

آدرس: تهران خیابان ولیعصر(ع)،دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی مکانیک، طبقه منفی یک،  مرکز نوآوری، گروه شبیه‌سازان امیرکبیر

لیست اجاره کامپیوترهای قدرتمند محاسباتی