Træning af AI-modeller, behandling af finansielle transaktioner i realtid og kørsel af komplekse simuleringer afhænger alt sammen af parallel databehandling. For alle, der bygger eller fører moderne it-strategi, er forståelsen af denne teknologi blevet afgørende viden.
I stedet for at løse et problem trin for trin opdeler parallel databehandling store, komplekse opgaver i mindre dele og distribuerer dem på tværs af flere processorer, der arbejder på samme tid.
Dette står i direkte kontrast til sekventiel – også kaldet seriel –databehandling, den traditionelle model, hvor en enkelt processor håndterer én instruktion ad gangen, i rækkefølge, indtil jobbet er udført. Sekventiel databehandling fungerer godt til mange daglige opgaver, men det rammer hurtigt et loft, når arbejdsbelastninger vokser i størrelse og kompleksitet. Når du har brug for at behandle enorme datasæt, køre komplicerede simuleringer eller oplære avancerede modeller til maskinel indlæring, er det ganske enkelt ikke muligt at vente på, at én processor afsluttes, før du starter næste trin.
Parallel behandling løser dette problem ved at opdele arbejde på tværs af flere processorer, kerner eller maskiner, så forskellige dele af et problem kan løses samtidigt.
Konceptet er ikke nyt. Parallel databehandling har sine rødder i supercomputing-forskning fra 1960'erne og 1970'erne, hvor forskere havde brug for processorkraft, der ligger langt ud over, hvad en enkelt maskine kunne levere. I årtier var det stort set kun et område for statslige forskningslaboratorier, akademiske institutioner og store virksomheder med ressourcerne til at opbygge og vedligeholde specialiseret hardware. Heldigvis er tilgængeligheden blevet markant forbedret. Fremkomsten af cloudcomputing har gjort parallel databehandling muligt for organisationer i stort set alle størrelser og gjort det til en praktisk og stadig mere essentiel del af moderne it-arkitektur.
At forstå, hvordan parallel databehandling fungerer, starter med at forstå, at ikke al parallelitet ser ens ud. Arkitekturen, softwaren og den måde, arbejdet bliver opdelt på, spiller alle en rolle, når det skal afgøres, hvor effektivt et system kan drage fordel af flere processorer, der arbejder sammen.
På hardwareniveau er der tre primære hukommelsesmodeller, der definerer, hvordan processorer i et parallelt system kommunikerer og deler oplysninger:
Ud over hukommelsesarkitekturen varierer parallel databehandling også i, hvordan selve arbejdet bliver opdelt. To af de mest almindelige tilgange er opgave parallelitet og data parallelitet.
En vigtig realitet, som it-ledere og udviklere bør have in mente: Software drager ikke automatisk fordel af parallel arkitektur. Programmer skal være specifikt designet eller tilpasset for at distribuere arbejde på tværs af flere processorer effektivt. Ældre systemer, der er bygget til sekventiel databehandling, kræver ofte en betydelig ombygning, før de kan drage fuld fordel af parallel infrastruktur. Denne realitet er en vigtig overvejelse i enhver moderniseringsstrategi.
Den tekniske mekanik inden for parallel databehandling, hvilket betyder, at den måde, arbejdet distribueres og udføres på tværs af flere processorer på, giver fordele, der rækker langt ud over den rå behandlingshastighed.
For organisationer, der vil udnytte disse fordele uden kompleksiteten ved at administrere fysisk infrastruktur, tilbyder cloudplatforme som Microsoft Azure parallelle computerfunktioner – herunder løsninger, der er designet til databehandling med høj ydeevne og batchbehandling i stor skala – som gør parallelitet i virksomhedsklasse tilgængelig uden den ekstra byrde ved at bygge det selv.
Parallel databehandling er ikke en teknologi, der er reserveret til supercomputere i offentlige forskningslaboratorier. I dag driver den noget af det mest følgearbejde, der sker på tværs af næsten alle større brancher.
Oplæring i modeller til kunstig intelligens og maskinel indlæring
Oplæring af AI-modeller kræver behandling af enorme mængder data via komplekse matematiske handlinger, ofte milliarder af parametre ad gangen. Parallel databehandling gør dette muligt ved at distribuere beregningsbelastningen på tværs af mange processorer samtidigt, så dataeksperter og teknikere kan gentage hurtigere og bygge mere avancerede modeller.
Økonomi
Finansielle organisationer er afhængige af parallel databehandling til at køre risikovurderinger, algoritmer til registrering af svindel og transaktionsbehandling i realtid i en skala, som sekventielle systemer ganske enkelt ikke understøtter. Mange af disse arbejdsbelastninger kører på relationsdatabaser, der er udviklet til strukturerede transaktionsdata. Parallel databehandling gør det muligt for dem at opfylde kravene til ydeevne i virksomhedsskala. Når millisekunder betyder noget, adskiller parallel arkitektur ofte en konkurrencedygtig platform fra en forældet platform.
Biovidenskab og sundhedsvæsen
Genomsekventering, lægemiddeludvikling og analyse af medicinske billeddata genererer alle datasæt af svimlende størrelse og kompleksitet. Parallel databehandling giver forskere og klinikere mulighed for at behandle disse data på måder, der tidligere var urealistiske, hvilket fremskynder alt fra kræftforskning til udvikling af vacciner.
Simuleringer af klima og teknik
Modellering af vejrsystemer, emulering af strukturel belastning på infrastruktur eller forudsigelse af funktionsmåden for væskedynamik på tværs af komplekse miljøer kræver processorkraft, som kun parallelle systemer kan levere pålideligt. Disse simuleringer hjælper forskere og teknikere med at træffe mere velfunderede beslutninger med større tillid.
Big Data-analyse
Organisationer på tværs af alle brancher har store mængder data. For mange organisationer findes disse data i et data warehouse, et centraliseret lager, der er bygget til forespørgsler og analyser i stor skala. Strategier som database sharding, der distribuerer data på tværs af flere noder, danner par naturligt med parallel databehandling for at holde forespørgselsydeevnen hurtig, selv når datamængder vokser. Parallel databehandling hjælper analyseplatforme med at forespørge, behandle og fremvise indsigt fra det store datalager med hastigheder, der gør business intelligence i realtid til en praktisk virkelighed i stedet for et mål.
Det, der binder alle disse use cases sammen, er tilgængelighed. Cloudinfrastrukturen har gjort parallel databehandling tilgængelig for virksomheder i alle størrelser, hvilket fjerner barriere for specialiseret hardware i det lokale miljø og giver organisationer mulighed for at udnytte omfattende beregningsressourcer efter behov.
Parallel databehandling har allerede transformeret mulighederne for moderne virksomheder, men teknologien udvikler sig fortsat hurtigt. Flere nye tendenser er klar til at skubbe til dens muligheder og forretningsmæssige relevans endnu mere i årene fremover.
AI-accelereret databehandling
Forholdet mellem kunstig intelligens og parallel databehandling bliver stadig tættere. Specialbygget hardware, f.eks. GPU'er (Graphics Processing Units) og TPU'er (tensor processing units), er udviklet specielt til at håndtere de yderst parallelle arbejdsbelastninger, som AI-træning og udledning kræver. Efterhånden som ibrugtagningen af kunstig intelligens vokser på tværs af virksomheden, er det også vigtigt, at parallel infrastruktur understøtter den effektivt og i stor skala.
Kvanteberegningens relation til parallelitet
Kvanteberegning repræsenterer en fundamentalt anderledes tilgang til behandling af oplysninger, en, der trækker på kvantemekaniske principper for at evaluere mange mulige løsninger samtidigt. Kvanteberegning er stadig ved at blive en teknologi, men dens potentiale til at supplere og udvide funktioner til parallel databehandling har betydelige konsekvenser for felter som kryptografi, materialevidenskab og komplekse optimeringsproblemer.
Grænseberegning
Efterhånden som der kommer flere behandlingsbevægelser tættere på det sted, hvor der genereres data, følger principperne for parallel databehandling. Grænsemiljøer bruger i stigende grad parallelle arkitekturer til at håndtere behandlingsbehov i realtid uden at dirigere alt tilbage til et centraliseret datacenter. Denne tendens er især relevant for brancher som produktion, logistik og sundhedspleje, hvor grænseenheder er almindelige, og ventetid er en afgørende faktor.
Exascale-databehandling
Exascale-beregningssystemer kan udføre en million beregninger pr. sekund. Disse systemer repræsenterer den allernyere side af parallel databehandling og åbner op for nye grænser inden for videnskabelig forskning, national sikkerhed og simulering i stor skala. Efterhånden som exascale-funktioner til sidst finder vej ind i kommercielle cloudmiljøer, vil ydelsesloftet for virksomhedsarbejdsbelastninger stige markant.
Cloududbydere investerer kraftigt i den infrastruktur, der er nødvendig for at understøtte denne næste generation af funktioner til parallel databehandling, hvilket gør det mere og mere praktisk for virksomheder at få adgang til avanceret beregningskraft uden selv at bygge eller vedligeholde den. Efterhånden som disse funktioner modnes, omformes de også, hvordan organisationer håndterer dataintegration, hvilket gør det nemmere at konsolidere og behandle data fra hele virksomheden i realtid. Microsoft Azure udvider for eksempel fortsat sit udbud inden for højtydende databehandling for at imødekomme kravene i en AI-drevet, dataintensiv verden.
Få Azure-mobilappen 
