Сучасний бізнес працює з величезними обсягами інформації, яку потрібно обробляти максимально швидко. Це — дані клієнтів, транзакції, аналітика, прогнозування. Звичайні комп’ютери не встигають за такими темпами. Саме тут на допомогу приходять паралельні обчислення.

У статті розбираємо, що це таке, як працює, і де саме в бізнесі це використовується.

Що таке паралельні обчислення: визначення і суть

Паралельні обчислення — це спосіб обробки даних, коли одне велике завдання розбивається на кілька менших частин, які виконуються одночасно на різних процесорах або ядрах. Це набагато швидше, ніж коли всі дії виконуються по черзі, як у класичному варіанті. 

Це як готувати вечерю. Можна робити все по черзі: спочатку мити овочі, потім смажити їх, запікати м’ясо, накривати на стіл. А можно всі процеси запаралелити та робити це одночасно.

Часто визначення плутають із розподіленими обчисленнями — коли для розв'язання обчислювальних задач використовують декілька комп'ютерів, об'єднаних у мережу. Але ці поняття різні.

Історія та розвиток паралельних обчислень

Ідея паралельних обчислень з’явилась, коли інженери почали шукати способи зробити процесори швидшими та енергоефективнішими. У 1950–1970-х роках вчені створювали комп’ютери, які могли використовувати спільну пам’ять і виконувати кілька обчислень одночасно.

Справжній прорив стався у 1980-х, коли Каліфорнійський технологічний інститут побудував систему, що працювала на 64 процесорах Intel одночасно. Це стало першим серйозним кроком до сучасних паралельних систем.

У 1990-х з’явився суперкомп’ютер ASCI Red. Це перша машина, що була здатна виконувати трильйони операцій за секунду. Вона працював на основі масово паралельних процесорів (MPP). 

Трохи згодом з’явилися кластери — системи, де багато окремих комп’ютерів (вузлів) працювали разом як єдиний потужний обчислювальний центр. Такі рішення стали популярними завдяки своїй доступності.

Сьогодні паралельні обчислення — вже норма. Їх використовують не лише в суперкомп’ютерах, а й у звичайних пристроях. Особливо важливими стали багатоядерні процесори та графічні процесори (GPU). GPU працюють разом із центральним процесором (CPU), допомагаючи обробляти великі обсяги даних, що пришвидшує роботу програм, зокрема в бізнесі, науці та технологіях.

Як працюють паралельні обчислення в ІТ-системах

Паралельні обчислення — це спосіб обробки інформації, при якому завдання розбивається на частини, які виконуються одночасно на кількох процесорах. Цей підхід застосовується і в найпотужніших суперкомп’ютерах, і в наших смартфонах. 

Наприклад, надсилання листа з телефону або аналіз космічних сигналів — усе це може працювати швидше завдяки паралельним обчисленням.


Типи архітектур у паралельних обчисленнях

Під «архітектурою» мається на увазі, як саме організована пам’ять і як взаємодіють процесори. Наразі існує три основні типи:

1. Спільна пам’ять

Цей тип використовується у звичайних пристроях — ноутбуках, смартфонах тощо. Усі процесори працюють із однією загальною пам’яттю. Простий приклад — кілька кухарів, які готують страви, використовуючи один і той самий холодильник.

2. Розподілена пам’ять

Така система використовується в хмарних технологіях і корпоративних обчисленнях. Кожен процесор має свою окрему пам’ять, але всі пов’язані мережею. Уявіть собі кілька кухонь у різних кімнатах, які надсилають одна одній інгредієнти.

3. Гібридна пам’ять

Це комбінація двох попередніх підходів. Наприклад, у сучасних суперкомп’ютерах комп’ютери зі спільною пам’яттю поєднані в мережу, як у розподіленій системі. Це як кілька кухонь, кожна з власним холодильником, але всі вони ще й мають доступ до спільного складу продуктів.

Інші спеціалізовані архітектури:

Векторні процесори — добре працюють із масивами чисел, які потрібно обробити одночасно (наприклад, у графіці).

GPGPU (обчислення на графічних процесорах) — сучасні графічні процесори, як NVIDIA CUDA, використовуються для завдань на кшталт штучного інтелекту чи глибокого навчання. Вони можуть виконувати тисячі обчислень одночасно.

Основні типи паралельних обчислень

Паралельні обчислення можуть працювати по-різному залежно від цілі. Існує 4 основні типи:

1. Паралелізм на побутовому рівні

Цей підхід полягає у збільшенні "розрядності" процесора. Наприклад, з 32 до 64 бітів. Чим більше бітів, тим більше даних обробляється за один раз. Це підвищує швидкість, зменшуючи кількість кроків для виконання завдання. Один із прикладів є ігрова консоль Nintendo 64, яка свого часу вважалась проривом.

2. Паралелізм на рівні інструкцій (ILP)

Це коли процесор вирішує, які інструкції можна виконати одночасно. ILP дозволяє «вичавити максимум» із одного ядра, оптимізуючи його роботу.

3. Паралелізм завдань

Тут завдання розділяються між різними процесорами. Наприклад, один процесор обробляє графіку, інший — звук, ще один — текст. Таке розділення пришвидшує роботу системи.

4. Паралелізм на рівні надслів (SLP)

Цей підхід схожий на попередній, але використовується в програмах, де багато повторюваних дій. SLP дозволяє виконати кілька однакових інструкцій одночасно, економлячи ресурси. Його часто застосовують у сучасних процесорах під час обробки відео чи звуку.


Паралельна обробка vs паралельні обчислення: в чому різниця

Ці два поняття звучать схоже, але між ними є різниця.

Паралельна обробка — це коли велике завдання ділиться на кілька менших частин, які виконуються одночасно на різних процесорах. Такий підхід використовують, наприклад, на комп’ютерах із кількома ядрами або в цілих комп’ютерних мережах. Після обробки дані об'єднуються в загальний результат.

Паралельні обчислення, з іншого боку, більше стосуються програмного забезпечення — тобто того, як саме програма організовує обчислення, щоб вони могли виконуватись паралельно. Вони "керують" тим, як поділяти завдання між процесорами.

Простіше кажучи, паралельна обробка — це апаратна частина (процесори, ядра). А паралельні обчислення — це програмна частина, яка каже процесорам, що і як обчислювати одночасно.

Разом ці два підходи дозволяють системам працювати швидко та ефективно, особливо коли мова йде про великі обсяги даних або складні завдання.

Чому паралельні обчислення важливі для бізнесу

Технологія паралельних обчислень надає компаніям безліч переваг. Серед яких:

  • скорочення часу обробки складних розрахунків;

  • можливість обробляти великі обсяги даних (Big Data);

  • запускати моделі штучного інтелекту (AI) і машинного навчання;

  • прогнозувати поведінку клієнтів чи тенденції ринку;

  • оптимізувати витрати на інфраструктуру.

Приклади застосування паралельних обчислень у бізнесі

Від  блокчейнів  до смартфонів, ігрових консолей та  чат-ботів — паралельні обчислення є невід'ємною частиною багатьох технологій, які рухають наш світ. Ось кілька прикладів.

  • Аналітика великих даних (Big Data)

Компанії накопичують терабайти інформації: поведінка користувачів, покупки, логістика. Завдяки паралельній обробці ці дані аналізуються швидко і точно.

  • Штучний інтелект та машинне навчання
Нейромережі потребують величезної обчислювальної потужності. GPU-кластери дозволяють тренувати моделі в десятки разів швидше.

  • Хмарні обчислення
У хмарі бізнес отримує ресурси "на вимогу". Коли потрібно швидко обробити великий обсяг даних, платформи автоматично запускають паралельну обробку на багатьох вузлах.

  • Фінансові обчислення
Банки, біржі та інвесткомпанії використовують паралельні обчислення для швидкої оцінки ризиків, торгівлі на біржі в реальному часі, симуляцій сценаріїв.

  • Наукові моделювання
В енергетиці, медицині, фармацевтиці застосовуються симуляції клімату, молекулярні розрахунки, віртуальні досліди — і всі вони базуються на паралельних обчисленнях.

Паралельні обчислення — це не просто технічний термін, а основа швидкодії в сучасних цифрових пристроях. Вони дозволяють розв'язувати завдання значно швидше — як у щоденних побутових сценаріях, так і у масштабних наукових дослідженнях. 
Завдяки різним архітектурам і підходам до обробки даних, паралельні обчислення сьогодні є рушійною силою інновацій в ІТ, бізнесі, медицині та багатьох інших галузях.