Å trene KI-modeller, behandle finansielle transaksjoner i sanntid og kjøre komplekse simuleringer er alt avhengig av parallell databehandling. For alle som bygger eller leder moderne IT-strategi, har det blitt helt nødvendig å forstå denne teknologien.
I stedet for å angripe et problem steg for steg, bryter parallell databehandling store, komplekse oppgaver ned i mindre deler og fordeler dem på flere prosessorer som jobber samtidig.
Dette står i direkte kontrast til sekvensiell - også kjent som seriell - databehandling, den tradisjonelle modellen der én prosessor håndterer én instruksjon om gangen, i rekkefølge, helt til jobben er gjort. Sekvensiell databehandling fungerer godt for mange hverdagsoppgaver, men den når raskt en grense når arbeidsbelastningene blir større og mer komplekse. Når du må behandle massive datasett, kjøre intrikate simuleringer eller trene avanserte maskinlæringsmodeller, er det ikke realistisk å vente på at én prosessor skal bli ferdig før neste steg starter.
Parallell behandling løser dette ved å dele arbeidet på flere prosessorer, kjerner eller maskiner, slik at ulike deler av et problem kan løses samtidig.
Konseptet er ikke nytt. Parallell databehandling har røttene sine i superdatamaskinforskning fra 1960- og 1970-tallet, da forskere trengte mer prosessorkraft enn det én enkelt maskin kunne levere. I flere tiår var dette stort sett forbeholdt statlige forskningslaboratorier, akademiske institusjoner og store virksomheter med ressursene til å bygge og vedlikeholde spesialisert maskinvare. Heldigvis har tilgjengeligheten blitt mye bedre. Fremveksten av databehandling i skyen har gjort parallell databehandling mulig for organisasjoner av nesten hvilken som helst størrelse, og gjort det til en praktisk og stadig mer nødvendig del av moderne IT-arkitektur.
Å forstå hvordan parallell databehandling fungerer, begynner med å innse at ikke all parallellitet ser lik ut. Arkitekturen, programvaren og måten arbeidet deles opp på, spiller alle en rolle i hvor effektivt et system kan utnytte flere prosessorer som jobber sammen.
På maskinvarenivå finnes det tre hovedminnemodeller som definerer hvordan prosessorer i et parallelt system kommuniserer og deler informasjon:
I tillegg til minnearkitektur skiller parallell databehandling seg også i hvordan selve arbeidet fordeles. To av de vanligste tilnærmingene er oppgaveparallellisme og datap parallellisme.
En viktig realitet som IT-ledere og utviklere bør ha i bakhodet: Programvare får ikke automatisk nytte av en parallell arkitektur. Applikasjoner må være spesifikt utformet eller tilpasset for å fordele arbeidet effektivt på flere prosessorer. Eldre systemer som er bygget for sekvensiell databehandling, krever ofte omfattende omarbeiding før de kan dra full nytte av parallell infrastruktur. Denne realiteten er et viktig hensyn i enhver moderniseringsstrategi.
De tekniske mekanismene i parallell databehandling, altså måten arbeidet fordeles og kjøres på tvers av flere prosessorer, gir fordeler som går langt utover ren prosesseringshastighet.
For organisasjoner som vil dra nytte av disse fordelene uten kompleksiteten ved å administrere fysisk infrastruktur, tilbyr skyplattformer som Microsoft Azure parallelle databehandlingsmuligheter – inkludert løsninger utviklet for høytytende databehandling og storskala batchbehandling – som gjør parallell databehandling på bedriftsnivå tilgjengelig uten at du må bygge den selv.
Parallell databehandling er ikke en nisjeteknologi som er forbeholdt superdatamaskiner i statlige forskningslaboratorier. I dag driver det noe av det mest avgjørende arbeidet som skjer på tvers av nesten alle store bransjer.
Trening av KI- og maskinlæringsmodeller
Trening av KI-modeller krever behandling av enorme datamengder gjennom komplekse matematiske operasjoner, ofte med milliarder av parametere om gangen. Parallell databehandling gjør dette mulig ved å fordele den beregningsmessige belastningen på mange prosessorer samtidig, slik at dataforskere og ingeniører kan iterere raskere og bygge mer avanserte modeller.
Finansielle tjenester
Finansorganisasjoner er avhengige av parallell databehandling for å kjøre risikovurderinger, algoritmer for svindeloppdagelse og sanntidsbehandling av transaksjoner i en skala som sekvensielle systemer rett og slett ikke kan støtte. Mange av disse arbeidsbelastningene kjører på relasjonsdatabaser som er spesialbygd for strukturerte transaksjonsdata. Parallell databehandling er det som gjør det mulig å møte ytelseskrav i foretaksskala. Når millisekunder teller, er parallell arkitektur ofte det som skiller en konkurransedyktig plattform fra en utdatert.
Biovitenskap og helsetjenester
Genomsekvensering, legemiddeloppdagelse og analyse av medisinske bilder genererer alle datasett med svimlende størrelse og kompleksitet. Parallell databehandling gjør det mulig for forskere og klinikere å behandle disse dataene på måter som tidligere var upraktiske, og akselererer alt fra kreftforskning til vaksineutvikling.
Klima- og tekniske simuleringer
Å modellere værsystemer, simulere strukturell belastning på infrastruktur eller forutsi hvordan væskedynamikk oppfører seg i komplekse miljøer krever prosessorkraft som bare parallellsystemer kan levere pålitelig. Disse simuleringene hjelper forskere og ingeniører med å ta mer informerte beslutninger med større trygghet.
Stordataanalyse
Organisasjoner på tvers av alle sektorer sitter på enorme mengder data. For mange organisasjoner ligger disse dataene i et datalager, et sentralisert arkiv bygget for storskala spørring og analyse. Strategier som databasenedbryting («database sharding»), som distribuerer data på tvers av flere noder, fungerer naturlig sammen med parallell databehandling for å holde spørringsytelsen rask selv om datavolumene vokser. Parallell databehandling hjelper analyseplattformer med å forespørre, behandle og vise innsikt fra det enorme datalageret i hastigheter som gjør sanntids forretningsanalyse til en praktisk realitet, ikke bare et ambisiøst mål.
Det som binder alle disse brukstilfellene sammen, er tilgjengelighet. Skyinfrastruktur har gjort parallell databehandling tilgjengelig for virksomheter i alle størrelser, fjernet behovet for spesialisert lokal maskinvare og gjort det mulig for organisasjoner å ta i bruk enorme beregningsressurser ved behov.
Parallell databehandling har allerede endret hva som er mulig for moderne virksomheter, men teknologien fortsetter å utvikle seg raskt. Flere nye trender er klare til å presse kapasiteten og forretningsrelevansen enda lenger i årene som kommer.
KI-akselerert databehandling
Forholdet mellom KI og parallell databehandling blir stadig tettere. Spesialutviklet maskinvare som grafikkprosessorer (GPU-er) og tensorprosessorer (TPU-er) er utviklet spesielt for å håndtere de sterkt parallelle arbeidsbelastningene som KI-trening og følgeslutning krever. Etter hvert som bruken av KI øker i hele virksomheten, øker også betydningen av parallell infrastruktur som kan støtte den effektivt og i stor skala.
Kvantedatabehandlingens forhold til parallellisme
Kvantedatabehandling representerer en fundamentalt annerledes tilnærming til behandling av informasjon, en som bruker kvantemekaniske prinsipper til å evaluere mange mulige løsninger samtidig. Selv om kvantedatabehandling fortsatt modnes som teknologi, har potensialet til å utfylle og utvide kapasiteten i parallell databehandling store konsekvenser for felt som kryptografi, materialvitenskap og komplekse optimaliseringsproblemer.
Databehandling på kanten
Etter hvert som mer behandling flyttes nærmere der dataene genereres, følger prinsippene for parallell databehandling med. Kantmiljøer er i stadig større grad avhengige av parallelle arkitekturer for å håndtere krav til sanntidsbehandling uten å sende alt tilbake til et sentralisert datasenter. Denne trenden er særlig relevant for bransjer som produksjon, logistikk og helse, der enheter på kanten er vanlige og ventetid er en kritisk faktor.
Exascale-databehandling
Exascale-datasystemer er i stand til å utføre en kvintillion beregninger per sekund. Disse systemene representerer det ypperste innen parallell databehandling og åpner nye grenser for vitenskapelig forskning, nasjonal sikkerhet og storskala simulering. Etter hvert som exascale-kapasitet til slutt finner veien inn i kommersielle skymiljøer, vil ytelsestaket for arbeidsbelastninger i virksomheter stige betydelig.
Skyleverandører investerer tungt i infrastrukturen som trengs for å støtte disse neste generasjonens parallelle databehandlingsmuligheter, noe som gjør det stadig mer praktisk for virksomheter å få tilgang til banebrytende datakraft uten å bygge eller drifte den selv. Etter hvert som disse funksjonene modnes, omformer de også hvordan organisasjoner tilnærmer seg dataintegrasjon, noe som gjør det enklere å konsolidere og behandle data fra hele bedriften i sanntid. Microsoft Azure, for eksempel, fortsetter å utvide porteføljen sin for høytytende databehandling for å møte kravene i en KI-drevet, dataintensiv verden.
Skaff deg Azure-mobilappen 
