Het trainen van AI-modellen, het in realtime verwerken van financiële transacties en het uitvoeren van complexe simulaties zijn allemaal afhankelijk van parallel computing. Voor iedereen die een moderne IT-strategie bouwt of leidt, is inzicht in deze technologie onmisbare kennis geworden.
In plaats van een probleem stap voor stap aan te pakken, verdeelt parallel computing grote, complexe taken in kleinere onderdelen en verdeelt die over meerdere processors die tegelijk werken.
Dit staat in scherp contrast met sequentieel, ook wel serieel, computing: het traditionele model waarbij één processor één instructie tegelijk verwerkt, in volgorde, totdat de taak klaar is. Sequentieel computing werkt goed voor veel dagelijkse taken, maar loopt snel tegen een grens aan als workloads groter en complexer worden. Als je enorme datasets moet verwerken, ingewikkelde simulaties moet uitvoeren of geavanceerde machine learning-modellen moet trainen, is het simpelweg niet haalbaar om te wachten tot één processor klaar is voordat de volgende stap begint.
Parallel processing lost dit op door werk te verdelen over meerdere processors, cores of machines, zodat verschillende delen van een probleem tegelijk kunnen worden opgelost.
Het concept is niet nieuw. Parallel computing vindt zijn oorsprong in supercomputing-onderzoek uit de jaren 60 en 70, toen wetenschappers rekenkracht nodig hadden die ver boven de mogelijkheden van één machine uitging. Decennialang was het vooral het domein van overheidslaboratoria, academische instellingen en grote ondernemingen met de middelen om gespecialiseerde hardware te bouwen en te onderhouden. Gelukkig is de toegankelijkheid enorm verbeterd. Door de opkomst van cloud-computing is parallel computing mogelijk geworden voor organisaties van vrijwel elke omvang, waardoor het een praktisch en steeds belangrijker onderdeel is van moderne IT-architectuur.
Begrijpen hoe parallel computing werkt begint met het besef dat niet alle vormen van parallelisme hetzelfde zijn. De architectuur, de software en de manier waarop het werk wordt verdeeld, spelen allemaal een rol in hoe effectief een systeem meerdere processors die samenwerken kan benutten.
Op hardwareniveau zijn er drie primaire geheugenmodellen die bepalen hoe processors in een parallel systeem communiceren en informatie delen:
Naast de geheugenarchitectuur verschilt parallel computing ook in hoe het werk zelf wordt verdeeld. Twee van de meest voorkomende benaderingen zijn task parallelism en data parallelism.
Een belangrijke realiteit die IT-leiders en developers in gedachten moeten houden: software profiteert niet automatisch van een parallelle architectuur. Applicaties moeten specifiek worden ontworpen of aangepast om werk effectief over meerdere processors te verdelen. Verouderde systemen die zijn gebouwd voor sequentieel computing hebben vaak een ingrijpende herontwikkeling nodig voordat ze volledig kunnen profiteren van parallelle infrastructuur. Die realiteit is een belangrijke overweging voor elke moderniseringsstrategie.
De technische werking van parallel computing, dus de manier waarop werk wordt verdeeld en uitgevoerd over meerdere processors, levert voordelen op die veel verder gaan dan alleen pure verwerkingssnelheid.
Voor organisaties die deze voordelen willen benutten zonder de complexiteit van het beheren van fysieke infrastructuur, bieden cloudplatforms zoals Microsoft Azure parallelle computingmogelijkheden, waaronder oplossingen voor high performance computing en batchverwerking op grote schaal, waarmee parallelisme van enterprise-niveau toegankelijk wordt zonder de overhead van het zelf opbouwen ervan.
Parallel computing is geen nichetechnologie die alleen is voorbehouden aan supercomputers in overheidsonderzoekslaboratoria. Vandaag de dag ondersteunt het een deel van het meest impactvolle werk in bijna elke grote sector.
AI en machine learning-modeltraining
Voor het trainen van AI-modellen moet enorme hoeveelheden data worden verwerkt met complexe wiskundige bewerkingen, vaak met miljarden parameters tegelijk. Parallel computing maakt dit mogelijk door de rekenlast tegelijk over veel processors te verdelen, zodat data scientists en engineers sneller kunnen itereren en geavanceerdere modellen kunnen bouwen.
Financiële dienstverlening
Financiële organisaties vertrouwen op parallel computing voor risicobeoordelingen, fraudedetectie-algoritmen en transaction processing in real time op een schaal die sequentiële systemen simpelweg niet aankunnen. Veel van deze workloads draaien op relationele databases die speciaal zijn gebouwd voor gestructureerde transactionele data. Parallel computing zorgt ervoor dat ze voldoen aan prestatienormen op enterprise-schaal. Als elke milliseconde telt, is parallelle architectuur vaak wat een concurrerend platform onderscheidt van een verouderd platform.
Levenswetenschappen en Gezondheidszorg
Genomische sequencing, medicijnontdekking en analyse van medische beelden leveren allemaal datasets op met een enorme omvang en complexiteit. Parallel computing stelt onderzoekers en clinici in staat om deze data op manieren te verwerken die eerder niet praktisch waren, waardoor alles sneller gaat, van kankeronderzoek tot vaccinontwikkeling.
Klimaat- en technische simulaties
Voor het modelleren van weersystemen, het simuleren van structurele belasting op infrastructuur of het voorspellen van het gedrag van vloeistofdynamica in complexe omgevingen is rekenkracht nodig die alleen parallelle systemen betrouwbaar kunnen leveren. Deze simulaties helpen wetenschappers en engineers om beter onderbouwde beslissingen te nemen met meer zekerheid.
Big data-analyse
Organisaties in elke sector beschikken over enorme hoeveelheden data. Voor veel organisaties staat die data in een datawarehouse, een centrale opslagplaats die is gebouwd voor grootschalige query's en analyses. Strategieën zoals database sharding, waarbij data over meerdere knooppunten wordt verdeeld, sluiten natuurlijk aan op parallel computing om de queryprestaties snel te houden, zelfs als datavolumes groeien. Parallel computing helpt analyticsplatforms om die enorme opslagplaats met data te doorzoeken, verwerken en inzichten te delen met snelheden die real-time business intelligence van een ambitieus doel tot een praktische werkelijkheid maken.
Wat al deze use cases met elkaar verbindt, is toegankelijkheid. Cloudinfrastructuur heeft parallel computing beschikbaar gemaakt voor organisaties van elke omvang, waardoor de drempel van gespecialiseerde on-premises hardware is weggenomen en organisaties on demand toegang krijgen tot enorme rekenresources.
Parallel computing heeft al veranderd wat mogelijk is voor moderne organisaties, maar de technologie blijft zich razendsnel ontwikkelen. Verschillende opkomende trends zullen de mogelijkheden en zakelijke relevantie ervan de komende jaren nog verder vergroten.
Met AI versnelde computing
De relatie tussen AI en parallel computing wordt steeds hechter. Speciaal ontwikkelde hardware zoals graphics processing units (GPU's) en tensor processing units (TPU's) is specifiek ontworpen voor de sterk parallelle workloads die nodig zijn voor AI-training en inferentie. Naarmate AI breder wordt toegepast binnen organisaties, neemt ook het belang toe van parallelle infrastructuur die dit efficiënt en op schaal kan ondersteunen.
De relatie tussen quantum computing en parallelisme
Quantum computing vertegenwoordigt een fundamenteel andere benadering van informatieverwerking, waarbij gebruik wordt gemaakt van kwantummechanische principes om veel mogelijke oplossingen tegelijk te evalueren. Hoewel quantum computing als technologie nog in ontwikkeling is, heeft het potentieel om parallel computing aan te vullen en uit te breiden grote gevolgen voor vakgebieden zoals cryptografie, materiaalkunde en complexe optimalisatieproblemen.
Edge-computing
Naarmate meer verwerking dichter bij de plek komt waar data wordt gegenereerd, volgen parallel computing-principes die ontwikkeling. Edge-omgevingen maken steeds vaker gebruik van parallelle architecturen om real-time verwerkingsvereisten aan te kunnen zonder alles terug te sturen naar een centraal datacenter. Deze trend is vooral relevant voor sectoren zoals productie, logistiek en zorg, waar edge-apparaten veel voorkomen en latentie een kritieke factor is.
Exascale computing
Exascale-computersystemen kunnen een triljoen berekeningen per seconde uitvoeren. Deze systemen vormen de absolute top van parallel computing en openen nieuwe mogelijkheden in wetenschappelijk onderzoek, nationale veiligheid en grootschalige simulatie. Naarmate exascale-mogelijkheden uiteindelijk hun weg vinden naar commerciële cloudomgevingen, gaat het prestatieniveau voor enterprise-workloads flink omhoog.
Cloudproviders investeren fors in de infrastructuur die nodig is om deze volgende generatie parallelle computingmogelijkheden te ondersteunen, waardoor het voor bedrijven steeds praktischer wordt om toegang te krijgen tot geavanceerde rekenkracht zonder die zelf te hoeven opbouwen of onderhouden. Naarmate deze mogelijkheden volwassener worden, veranderen ze ook hoe organisaties omgaan met gegevensintegratie, waardoor het eenvoudiger wordt om data uit de hele organisatie in real time te consolideren en te verwerken. Microsoft Azure breidt bijvoorbeeld zijn portfolio voor high performance computing verder uit om te voldoen aan de eisen van een wereld die wordt aangedreven door AI en veel data verwerkt.
Download de Azure mobile app 
