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.

مطالب مرتبط:

پردازش موازی

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.

YearSupercomputerPeak speedLocation
۱۹۴۲Atanasoff–Berry Computer (ABC)۳۰ OPSدانشگاه ایالتی آیووا، Ames, Iowa، USA
TRE Heath Robinson۲۰۰ OPSBletchley Park
۱۹۴۴Flowers Colossus۵ kOPSPost Office Research StationDollis HillUK
۱۹۴۶UPenn انیاک
(before 1948+ modifications)
۱۰۰ kOPSآبردین پروو گراوند، مریلند، مریلند، USA
۱۹۵۴IBM NORC۶۷ kOPSU.S. Naval Proving GroundDahlgren، ویرجینیا، USA
۱۹۵۶MIT TX-۰۸۳ kOPSMassachusetts Inst. of TechnologyLexington، ماساچوست، USA
۱۹۵۸IBM AN/FSQ-۷۴۰۰ kOPS۲۵ U.S. Air Force sites across the continental USA and 1 site in کانادا (۵۲ computers)
۱۹۶۰UNIVAC LARC۲۵۰ kFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۶۱IBM 7030 “Stretch”۱٫۲ MFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموس، نیومکزیکو، USA
۱۹۶۴CDC ۶۶۰۰۳ MFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۶۹CDC ۷۶۰۰۳۶ MFLOPS
۱۹۷۴CDC STAR-۱۰۰۱۰۰ MFLOPS
۱۹۷۵Burroughs ILLIAC IV۱۵۰ MFLOPSمرکز پژوهشی ایمز ناسا، کالیفرنیا، USA
۱۹۷۶Cray-۱۲۵۰ MFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموس، نیومکزیکو، USA (80+ sold worldwide)
۱۹۸۱CDC Cyber ۲۰۵۴۰۰ MFLOPS(numerous sites worldwide)
۱۹۸۳Cray X-MP۹۴۱ MFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموسآزمایشگاه ملی لارنس لیورمورBattelleبوئینگ
۱۹۸۴M-۱۳۲٫۴ GFLOPSScientific Research Institute of Computer Complexes، مسکو، USSR
۱۹۸۵Cray-۲۳٫۹ GFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۸۹ETA۱۰-G/۸۱۰٫۳ GFLOPSدانشگاه ایالتی فلوریدا، فلوریدا، USA
۱۹۹۰NEC SX-۳/۴۴R۲۳٫۲ GFLOPSNEC Fuchu Plant, Fuchu، ژاپن
۱۹۹۳Thinking Machines CM-۵/۱۰۲۴۶۵٫۵ GFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموسآژانس امنیت ملی ایالات متحده آمریکا
فوجیتسو Numerical Wind Tunnel۱۲۴٫۵۰ GFLOPSNational Aerospace Laboratory، توکیو، ژاپن
اینتل Paragon XP/S ۱۴۰۱۴۳٫۴۰ GFLOPSآزمایشگاه ملی سندیا، نیومکزیکو، USA
۱۹۹۴فوجیتسو Numerical Wind Tunnel۱۷۰٫۴۰ GFLOPSNational Aerospace Laboratory، توکیو، ژاپن
۱۹۹۶Hitachi SR۲۲۰۱/۱۰۲۴۲۲۰٫۴ GFLOPSدانشگاه توکیو، ژاپن
Hitachi/تسوکوبا، ایباراکی CP-PACS/۲۰۴۸۳۶۸٫۲ GFLOPSCenter for Computational Physics، دانشگاه تسوکوبا، تسوکوبا، ایباراکی، ژاپن
۱۹۹۷اینتل ASCI Red/۹۱۵۲۱٫۳۳۸ TFLOPSآزمایشگاه ملی سندیا، نیومکزیکو، USA
۱۹۹۹اینتل ASCI Red/۹۶۳۲۲٫۳۷۹۶ TFLOPS
۲۰۰۰IBM ASCI White۷٫۲۲۶ TFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۲۰۰۲NEC Earth Simulator۳۵٫۸۶ TFLOPSEarth Simulator Center، یوکوهاما-shi، ژاپن
۲۰۰۴IBM Blue Gene/L۷۰٫۷۲ TFLOPSU.S. Department of Energy/IBM، USA
۲۰۰۵۱۳۶٫۸ TFLOPSU.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