Параллелизм данных
-
Основы параллелизма данных
- Параллелизм данных — это метод обработки данных, при котором несколько процессоров выполняют одну и ту же задачу с разными данными.
- Параллелизм данных отличается от параллелизма задач, где каждый процессор выполняет свою собственную задачу.
- Параллелизм данных используется для ускорения вычислений, особенно при обработке больших объемов данных.
-
История и развитие
- Параллелизм данных начался в 1960-х годах с машины Соломона, которая ускоряла математические операции с большими массивами данных.
- В 1980-х годах был введен термин для описания стиля программирования, который использовался для программирования подключаемых машин.
- Современные графические процессоры (GPU) используют параллелизм данных для обработки нескольких данных одновременно.
-
Описание и примеры
- Параллелизм данных достигается, когда каждый процессор выполняет одну и ту же задачу с разными данными.
- В некоторых случаях один поток управляет операциями со всеми данными, в других случаях разные потоки выполняют один и тот же код.
- Пример умножения матриц показывает, как распараллеливание может ускорить выполнение задачи.
-
Распараллеливание и ограничения
- Распараллеливание последовательной программы включает в себя четыре этапа.
- Ограничения включают сложность системы и затраты, связанные с увеличением количества процессоров.
-
Параллелизм смешанных данных и задач
- Смешанный параллелизм данных и задач объединяет параллелизм данных и задач для одного приложения.
- Смешанный параллелизм требует сложных алгоритмов планирования и поддержки программ.
-
Параллельные вычисления и приложения
- Параллелизм данных находит применение в различных областях, включая физику, химию, биологию и обработку сигналов.
- Примеры приложений включают моделирование молекулярной динамики и анализ геномных данных.
-
Рекомендации
- Упомянуты книги для углубленного изучения параллелизма данных.