L'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, l'elaborazione delle transazioni finanziarie in tempo reale e l'esecuzione di simulazioni complesse dipendono tutti dal calcolo parallelo. Per chiunque si occupi di sviluppare o guidare una strategia IT moderna, comprendere questa tecnologia è ormai diventato un requisito fondamentale.
Anziché affrontare un problema passo dopo passo, il calcolo parallelo suddivide attività grandi e complesse in parti più piccole e le distribuisce su più processori che lavorano contemporaneamente.
Questo è in netto contrasto con il calcolo sequenziale, noto anche come seriale, il modello tradizionale in cui un singolo processore gestisce un'istruzione alla volta, in ordine, fino al completamento del lavoro. Il calcolo sequenziale funziona bene per molte attività quotidiane, ma raggiunge rapidamente un limite quando i carichi di lavoro crescono in dimensioni e complessità. Quando è necessario elaborare set di dati di grandi dimensioni, eseguire simulazioni complesse o addestrare modelli di apprendimento automatico sofisticati, aspettare che un processore finisca prima di avviare la fase successiva non è semplicemente una soluzione praticabile.
L'elaborazione parallela risolve questo problema distribuendo il lavoro su più processori, core o macchine, in modo che diverse parti di un problema possano essere risolte contemporaneamente.
Il concetto non è nuovo. Il calcolo parallelo affonda le sue radici nella ricerca sul supercalcolo degli anni '60 e '70, quando gli scienziati avevano bisogno di una potenza di elaborazione ben superiore a quella che una singola macchina poteva offrire. Per decenni, è rimasto in gran parte appannaggio di laboratori di ricerca governativi, istituzioni accademiche e grandi aziende con le risorse necessarie per creare e gestire hardware specializzato. Per fortuna, l'accessibilità è migliorata drasticamente. L'avvento del cloud computing ha reso il calcolo parallelo possibile per organizzazioni di quasi ogni dimensione, trasformandolo in una parte pratica e sempre più essenziale dell'architettura IT moderna.
Per comprendere come funziona il calcolo parallelo, occorre innanzitutto riconoscere che non tutte le forme di parallelismo sono uguali. L'architettura, il software e il modo in cui il lavoro viene suddiviso contribuiscono tutti a determinare quanto efficacemente un sistema può sfruttare più processori che lavorano insieme.
A livello hardware, esistono tre principali modelli di memoria che definiscono come i processori di un sistema parallelo comunicano e condividono le informazioni:
Oltre all'architettura della memoria, il calcolo parallelo si differenzia anche nel modo in cui viene suddiviso il lavoro stesso. Due degli approcci più comuni sono il parallelismo delle attività e il parallelismo dei dati.
Un aspetto importante che leader IT e sviluppatori devono tenere a mente: il software non trae automaticamente vantaggio dall'architettura parallela. Le applicazioni devono essere progettate o adattate specificamente per distribuire il lavoro in modo efficace su più processori. I sistemi legacy progettati per il calcolo sequenziale spesso richiedono una significativa rielaborazione prima di poter sfruttare appieno l'infrastruttura parallela. Questa realtà è una considerazione importante per qualsiasi strategia di modernizzazione.
I meccanismi tecnici del calcolo parallelo, ovvero il modo in cui il lavoro viene distribuito ed eseguito su più processori, offrono vantaggi che vanno ben oltre la semplice velocità di elaborazione.
Per le organizzazioni che vogliono approfittare di questi vantaggi senza la complessità della gestione dell'infrastruttura fisica, piattaforme cloud come Microsoft Azure offrono funzionalità di calcolo parallelo, incluse soluzioni progettate per l'high-performance computing e l'elaborazione batch su larga scala, che rendono accessibile il parallelismo di livello aziendale senza il sovraccarico di doverlo creare da zero.
Il calcolo parallelo non è una tecnologia di nicchia riservata ai supercomputer nei laboratori di ricerca governativi. Oggi alimenta parte del lavoro più importante che avviene in quasi tutti i principali settori.
Training di modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
Il training dei modelli di intelligenza artificiale richiede l'elaborazione di enormi volumi di dati attraverso complesse operazioni matematiche, spesso con miliardi di parametri alla volta. Il calcolo parallelo rende tutto questo possibile distribuendo il carico computazionale su molti processori contemporaneamente, consentendo a data scientist e ingegneri di iterare più rapidamente e creare modelli più sofisticati.
Servizi finanziari
Le organizzazioni finanziarie si affidano al calcolo parallelo per eseguire valutazioni del rischio, algoritmi di rilevamento delle frodi ed elaborazione delle transazioni in tempo reale su una scala che i sistemi sequenziali semplicemente non riescono a supportare. Molti di questi carichi di lavoro vengono eseguiti su database relazionali progettati appositamente per i dati transazionali strutturati. È il calcolo parallelo che permette di soddisfare le esigenze prestazionali su scala aziendale. Quando ogni millisecondo conta, l'architettura parallela è spesso ciò che distingue una piattaforma competitiva da una obsoleta.
Scienze biologiche e settore sanitario
Il sequenziamento genomico, la scoperta di farmaci e la diagnostica per immagini generano tutti set di dati di dimensioni e complessità straordinarie. Il calcolo parallelo consente a ricercatori e clinici di elaborare questi dati in modi che prima non erano pratici, accelerando tutto, dalla ricerca sul cancro allo sviluppo dei vaccini.
Simulazioni climatiche e ingegneristiche
La modellazione dei sistemi meteorologici, la simulazione dello stress strutturale sulle infrastrutture o la previsione del comportamento della fluidodinamica in ambienti complessi richiedono una potenza di elaborazione che solo i sistemi paralleli possono fornire in modo affidabile. Queste simulazioni aiutano scienziati e ingegneri a prendere decisioni più informate e con maggiore sicurezza.
Analisi dei Big Data
Le organizzazioni di ogni settore dispongono di enormi quantità di dati. Per molte organizzazioni, questi dati si trovano in un data warehouse, un archivio centralizzato progettato per query e analisi su larga scala. Strategie come il partizionamento orizzontale del database, che distribuisce i dati su più nodi, si integrano naturalmente con il calcolo parallelo per mantenere elevate le prestazioni delle query anche quando i volumi di dati crescono. Il calcolo parallelo aiuta le piattaforme di analisi a eseguire query, elaborare e rendere disponibili informazioni utili provenienti da quell'enorme archivio di dati a velocità tali da rendere la business intelligence in tempo reale una realtà concreta anziché un obiettivo ambizioso.
Ciò che accomuna tutti questi casi d'uso è l'accessibilità. L'infrastruttura cloud ha reso il calcolo parallelo disponibile ad aziende di ogni dimensione, eliminando la barriera dell'hardware locale specializzato e consentendo alle organizzazioni di accedere a enormi risorse di calcolo su richiesta.
Il calcolo parallelo ha già trasformato ciò che è possibile per le aziende moderne, ma la tecnologia continua a evolversi rapidamente. Diverse tendenze emergenti sono destinate a potenziare ulteriormente le sue capacità e la sua rilevanza aziendale nei prossimi anni.
Calcolo accelerato dall'intelligenza artificiale
Il rapporto tra intelligenza artificiale e calcolo parallelo si sta intensificando. L'hardware appositamente progettato, come le unità di elaborazione grafica (GPU) e le unità di elaborazione tensoriale (TPU), è concepito specificamente per gestire i carichi di lavoro altamente paralleli richiesti dal training e dall'inferenza dell'intelligenza artificiale. Con la crescente adozione dell'intelligenza artificiale in tutta l'azienda, aumenta anche l'importanza di un'infrastruttura parallela in grado di supportarla in modo efficiente e su larga scala.
Relazione tra calcolo quantistico e parallelismo
Il calcolo quantistico rappresenta un approccio fondamentalmente diverso all'elaborazione delle informazioni, che sfrutta i principi della meccanica quantistica per valutare contemporaneamente molte possibili soluzioni. Sebbene il calcolo quantistico sia ancora in fase di sviluppo, il suo potenziale di integrare ed estendere le capacità di calcolo parallelo ha implicazioni significative per settori quali la crittografia, la scienza dei materiali e i problemi di ottimizzazione complessi.
Edge computing
Man mano che l'elaborazione si avvicina sempre più alla posizione in cui vengono generati i dati, i principi del calcolo parallelo seguono questa tendenza. Gli ambienti edge fanno sempre più affidamento su architetture parallele per gestire le esigenze di elaborazione in tempo reale senza dover instradare tutto a un data center centralizzato. Questa tendenza è particolarmente rilevante per settori come la produzione, la logistica e la sanità, dove i dispositivi edge sono diffusi e la latenza è un fattore critico.
Exascale computing
I sistemi di exascale computing sono in grado di eseguire un quintilione di calcoli al secondo. Questi sistemi rappresentano l'avanguardia del calcolo parallelo e stanno aprendo nuove frontiere nella ricerca scientifica, nella sicurezza nazionale e nella simulazione su larga scala. Quando le capacità exascale entreranno infine negli ambienti cloud commerciali, il limite prestazionale per i carichi di lavoro aziendali aumenterà in modo significativo.
I provider cloud stanno investendo molto nell'infrastruttura necessaria per supportare queste funzionalità di calcolo parallelo di nuova generazione, rendendo sempre più pratico per le aziende accedere a una potenza di calcolo all'avanguardia senza doverla creare o gestire internamente. Man mano che queste funzionalità si evolvono, stanno anche ridefinendo il modo in cui le organizzazioni affrontano l'integrazione dei dati, rendendo più semplice il consolidamento e l'elaborazione in tempo reale dei dati provenienti da tutta l'azienda. Microsoft Azure, ad esempio, continua ad ampliare il proprio portfolio di high-performance computing per soddisfare le esigenze di un mondo guidato dall'intelligenza artificiale e ad alta intensità di dati.
Scarica l’app per dispositivi mobili di Azure 
