Trénování modelů AI, zpracování finančních transakcí v reálném čase i spouštění složitých simulací závisí na paralelním výpočetním prostředí. Pro každého, kdo vytváří nebo řídí moderní strategii IT, se porozumění této technologii stalo nezbytností.
Místo řešení problému krok za krokem rozdělují paralelní výpočty rozsáhlé a složité úlohy na menší části a distribuují je mezi více procesorů pracujících současně.
To je v přímém kontrastu se sekvenčními výpočty, označovanými také jako sériové výpočty, což je tradiční model, ve kterém jeden procesor zpracovává instrukce postupně, jednu po druhé, až do dokončení úlohy. Sekvenční výpočetní prostředí je vhodné pro mnoho běžných úloh, ale s rostoucí velikostí a složitostí úloh rychle naráží na své limity. Pokud potřebujete zpracovávat rozsáhlé datové sady, spouštět složité simulace nebo trénovat pokročilé modely strojového učení, není praktické čekat, až jeden procesor dokončí práci, než bude možné zahájit další krok.
Paralelní zpracování tento problém řeší rozdělením práce mezi více procesorů, jader nebo počítačů, takže různé části úlohy lze řešit současně.
Tento koncept není nový. Paralelní výpočty mají své kořeny ve výzkumu superpočítačů v 60. a 70. letech minulého století, kdy vědci potřebovali výpočetní výkon výrazně převyšující možnosti jednotlivých počítačů. Po několik desetiletí byly paralelní výpočty doménou státních výzkumných laboratoří, akademických institucí a velkých podniků, které měly prostředky na vybudování a provoz specializovaného hardwaru. Naštěstí je dnes tato technologie mnohem dostupnější. Rozvoj cloud computingu zpřístupnil paralelní výpočty organizacím prakticky všech velikostí a učinil z nich praktickou a stále důležitější součást moderní IT architektury.
Porozumění fungování paralelního výpočetního prostředí začíná uvědoměním, že ne všechny formy paralelismu jsou stejné. Architektura, software i způsob rozdělení práce hrají roli při určování toho, jak efektivně dokáže systém využívat více procesorů pracujících současně.
Na úrovni hardwaru existují tři primární paměťové modely, které definují, jak procesory v paralelním systému komunikují a sdílejí informace:
Kromě architektury paměti se paralelní výpočetní prostředí liší také způsobem rozdělení samotné práce. Dva z nejběžnějších přístupů jsou paralelizace úloh a paralelizace dat.
Jedna důležitá skutečnost, kterou by měli mít vedoucí pracovníci IT i vývojáři na paměti: Software automaticky netěží z výhod paralelní architektury. Aplikace musí být navrženy nebo upraveny tak, aby dokázaly efektivně rozdělovat práci mezi více procesorů. Starší systémy navržené pro sekvenční výpočty často vyžadují rozsáhlé přepracování, aby mohly naplno využívat výhody paralelní infrastruktury. Tato skutečnost je důležitým faktorem, který je třeba zohlednit při každé strategii modernizace.
Technické principy paralelních výpočtů, tedy způsob, jakým je práce rozdělována a vykonávána na více procesorech, přinášejí výhody, které dalece přesahují pouhé zvýšení rychlosti zpracování.
Organizacím, které chtějí využívat těchto výhod bez složitosti spojené se správou fyzické infrastruktury, nabízejí cloudové platformy, jako je Microsoft Azure, možnosti paralelních výpočtů, včetně řešení určených pro vysokovýkonné výpočetní prostředí (HPC) a rozsáhlé dávkové zpracování, díky nimž jsou paralelní výpočty na podnikové úrovni dostupné bez režie spojené s budováním vlastní infrastruktury.
Paralelní výpočetní prostředí není okrajová technologie vyhrazená pouze superpočítačům ve státních výzkumných laboratořích. Dnes umožňuje realizovat některé z nejvýznamnějších projektů napříč téměř všemi hlavními odvětvími.
Trénování modelů AI a strojového učení
Trénování modelů AI vyžaduje zpracování obrovských objemů dat prostřednictvím komplexních matematických operací a často pracuje s miliardami parametrů současně. Paralelní výpočty to umožňují tím, že rozdělují výpočetní zátěž mezi více procesorů pracujících současně, což datovým vědcům a inženýrům umožňuje rychleji iterovat a vytvářet pokročilejší modely.
Finanční služby
Finanční organizace spoléhají na paralelní výpočty při hodnocení rizik, odhalování podvodů a zpracování transakcí v reálném čase v rozsahu, který sekvenční systémy jednoduše nedokážou zajistit. Mnoho z těchto úloh běží v relačních databázích navržených speciálně pro strukturovaná transakční data. Právě paralelní výpočetní prostředí jim umožňuje splnit požadavky na výkon v podnikovém měřítku. Když záleží na každé milisekundě, právě paralelní architektura často odlišuje konkurenceschopnou platformu od zastaralé.
Vědy o živé přírodě a zdravotnictví
Sekvenování genomu, vývoj léčiv i analýza snímků získaných zobrazovacími metodami v lékařství vytvářejí datové sady mimořádného rozsahu a složitosti. Paralelní výpočty umožňují výzkumníkům a lékařům zpracovávat tato data způsoby, které byly dříve nepraktické, a urychlují vše od výzkumu rakoviny až po vývoj vakcín.
Klimatické a technické simulace
Modelování meteorologických systémů, simulace strukturálního namáhání infrastruktury nebo předpovídání dynamiky proudění tekutin v komplexních prostředích vyžaduje výpočetní výkon, který mohou spolehlivě poskytovat pouze paralelní systémy. Tyto simulace pomáhají vědcům a inženýrům přijímat informovanější rozhodnutí s větší jistotou.
Analýza velkých objemů dat
Organizace ve všech odvětvích pracují s obrovským množstvím dat. V mnoha organizacích jsou tato data uložena v datovém skladu, centralizovaném úložišti vytvořeném pro dotazování a analýzu ve velkém měřítku. Strategie, jako je například horizontální dělení (sharding) databáze, které rozděluje data mezi více uzlů, se přirozeně doplňují s paralelními výpočty a pomáhají udržovat vysoký výkon dotazů i při růstu objemu dat. Paralelní výpočty umožňují analytickým platformám dotazovat se na rozsáhlá datová úložiště, zpracovávat je a získávat z nich poznatky takovou rychlostí, že analýzy v reálném čase přestávají být ambiciózním cílem a stávají se běžnou realitou.
Společným jmenovatelem všech těchto případů použití je dostupnost. Cloudová infrastruktura zpřístupnila paralelní výpočty organizacím všech velikostí, odstranila překážku v podobě specializovaného místního hardwaru a umožnila organizacím využívat rozsáhlé výpočetní prostředky na vyžádání.
Paralelní výpočetní prostředí už proměnilo možnosti moderních podniků, ale tato technologie se nadále rychle vyvíjí. V příštích letech posune jeho možnosti i význam pro podnikání ještě dál několik nově vznikajících trendů.
Výpočty s AI akcelerací
Propojení mezi AI a paralelními výpočty se stále prohlubuje. Specializovaný hardware, jako jsou grafické procesory (GPU) a tenzorové procesory (TPU), je navržen speciálně pro zpracování masivně paralelních úloh, které vyžadují trénování a odvozování pomocí AI. S rostoucím využíváním AI v organizacích roste také význam paralelní infrastruktury, která ji dokáže efektivně podporovat ve velkém měřítku.
Jak spolu souvisejí kvantové a paralelní výpočty
Kvantové výpočty představují zásadně odlišný přístup ke zpracování informací, který využívá principy kvantové mechaniky k současnému vyhodnocování mnoha možných řešení. Kvantové výpočty jsou sice stále relativně novou technologií, jejich potenciál doplňovat a rozšiřovat možnosti paralelních výpočtů však může přinést významný pokrok v kryptografii, materiálových vědách a řešení komplexních optimalizačních úloh.
hraniční architektura
S tím, jak se zpracování přesouvá blíže k místu vzniku dat, se tam přesouvají i principy paralelního výpočetního prostředí. Hraniční prostředí se při zpracování dat v reálném čase stále více spoléhají na paralelní architektury, které umožňují zpracovávat data místně bez nutnosti odesílat vše zpět do centralizovaného datového centra. Tento trend je obzvlášť relevantní pro odvětví, jako jsou výroba, logistika a zdravotnictví, kde hrají hraniční zařízení významnou roli a latence je klíčovým faktorem.
Exascalové výpočty
Výpočetní systémy exascale dokážou provést kvintilion výpočtů za sekundu. Tyto systémy představují špičku v oblasti paralelních výpočtů a otevírají nové možnosti ve vědeckém výzkumu, národní bezpečnosti a rozsáhlých simulacích. S tím, jak se možnosti exascale výpočtů prosazují v komerčních cloudových prostředích, se budou výkonnostní limity podnikových úloh výrazně posouvat.
Poskytovatelé cloudu výrazně investují do infrastruktury potřebné pro podporu těchto možností paralelních výpočtů nové generace, díky čemuž je pro organizace stále praktičtější využívat špičkový výpočetní výkon bez nutnosti budovat a udržovat vlastní infrastrukturu. S dozráváním těchto možností se také mění způsob, jakým organizace přistupují k integraci dat, protože konsolidace a zpracování dat napříč podnikem v reálném čase je jednodušší. Platforma Microsoft Azure například nadále rozšiřuje své portfolio vysokovýkonného výpočetního prostředí (HPC), aby podporovala rostoucí nároky na AI a práci s daty.
Získat mobilní aplikaci Azure 
