Trenowanie modeli AI, przetwarzanie transakcji finansowych w czasie rzeczywistym i uruchamianie złożonych symulacji — wszystko to zależy od przetwarzania równoległego. Dla osób tworzących lub prowadzących nowoczesną strategię IT zrozumienie tej technologii stało się niezbędną wiedzą.
Zamiast rozwiązywać problem krok po kroku, przetwarzanie równoległe dzieli duże, złożone zadania na mniejsze części i rozkłada je między wiele procesorów pracujących w tym samym czasie.
To wyraźny kontrast wobec przetwarzania sekwencyjnego — znanego też jako szeregowe — tradycyjnego modelu, w którym jeden procesor obsługuje jedną instrukcję naraz, po kolei, aż zadanie zostanie wykonane. Przetwarzanie sekwencyjne dobrze sprawdza się w wielu codziennych zadaniach, ale bardzo szybko napotyka ograniczenia, gdy obciążenia rosną pod względem rozmiaru i złożoności. Gdy musisz przetwarzać ogromne zestawy danych, uruchamiać złożone symulacje albo trenować zaawansowane modele uczenia maszynowego, czekanie, aż jeden procesor zakończy pracę, zanim rozpocznie się kolejny krok, po prostu nie wchodzi w grę.
Przetwarzanie równoległe rozwiązuje ten problem, dzieląc pracę między wiele procesorów, rdzeni lub maszyn, dzięki czemu różne części problemu można rozwiązywać jednocześnie.
Koncepcja nie jest nowa. Przetwarzanie równoległe ma swoje korzenie w badaniach nad superkomputerami z lat 60. i 70. XX wieku, gdy naukowcy potrzebowali mocy obliczeniowej znacznie większej, niż mogła zapewnić pojedyncza maszyna. Przez dziesięciolecia pozostawało głównie domeną rządowych laboratoriów badawczych, uczelni i dużych przedsiębiorstw, które miały zasoby, by tworzyć i utrzymywać specjalistyczny sprzęt. Na szczęście dostępność znacznie się poprawiła. Rozwój przetwarzania w chmurze sprawił, że przetwarzanie równoległe stało się możliwe dla organizacji praktycznie każdej wielkości, a więc także praktycznym i coraz bardziej niezbędnym elementem nowoczesnej architektury IT.
Zrozumienie, jak działa przetwarzanie równoległe, zaczyna się od świadomości, że nie każdy rodzaj równoległości wygląda tak samo. Architektura, oprogramowanie i sposób podziału pracy mają wpływ na to, jak skutecznie system może wykorzystać wiele współpracujących procesorów.
Na poziomie sprzętowym istnieją trzy główne modele pamięci, które określają, jak procesory w systemie równoległym komunikują się i współdzielą informacje:
Poza architekturą pamięci przetwarzanie równoległe różni się też tym, jak dzielona jest sama praca. Dwa najczęstsze podejścia to równoległość zadań i równoległość danych.
Jedna ważna rzecz, o której liderzy IT i deweloperzy powinni pamiętać: oprogramowanie nie korzysta z architektury równoległej automatycznie. Aplikacje trzeba specjalnie zaprojektować albo dostosować, aby skutecznie rozkładały pracę na wiele procesorów. Starsze systemy stworzone z myślą o przetwarzaniu sekwencyjnym często wymagają gruntownej przebudowy, zanim będą mogły w pełni wykorzystać infrastrukturę równoległą. To ważny aspekt, który trzeba uwzględnić w każdej strategii modernizacji.
Techniczne mechanizmy przetwarzania równoległego, czyli sposób rozkładania i wykonywania pracy na wielu procesorach, dają korzyści, które wykraczają daleko poza samą szybkość przetwarzania.
Dla organizacji, które chcą korzystać z tych korzyści bez złożoności związanej z zarządzaniem fizyczną infrastrukturą, platformy chmury, takie jak Microsoft Azure, oferują możliwości przetwarzania równoległego — w tym rozwiązania zaprojektowane z myślą o obliczeniach o wysokiej wydajności i przetwarzaniu wsadowym na dużą skalę — które sprawiają, że równoległość klasy korporacyjnej staje się dostępna bez narzutu związanego z budowaniem jej samodzielnie.
Przetwarzanie równoległe nie jest niszową technologią zarezerwowaną dla superkomputerów w rządowych laboratoriach badawczych. Obecnie wspiera ona najważniejsze prace realizowane w niemal każdej głównej branży.
Trenowanie modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Trenowanie modeli sztucznej inteligencji wymaga przetwarzania ogromnych ilości danych za pomocą złożonych operacji matematycznych, często obejmujących miliardy parametrów naraz. Przetwarzanie równoległe sprawia, że jest to możliwe, rozdzielając obciążenie obliczeniowe na wiele procesorów jednocześnie, co pozwala analitykom danych i inżynierom szybciej iterować i tworzyć bardziej zaawansowane modele.
Usługi finansowe
Organizacje finansowe korzystają z przetwarzania równoległego do uruchamiania ocen ryzyka, algorytmów wykrywania oszustw i przetwarzania transakcji w czasie rzeczywistym na skalę, której systemy sekwencyjne po prostu nie są w stanie obsłużyć. Wiele z tych obciążeń działa w oparciu o relacyjne bazy danych, które zostały zaprojektowane specjalnie do obsługi ustrukturyzowanych danych transakcyjnych. To właśnie przetwarzanie równoległe pozwala im spełniać wymagania wydajnościowe na poziomie całej organizacji. Gdy liczą się milisekundy, architektura równoległa często decyduje o tym, czy platforma jest konkurencyjna, czy już przestarzała.
Nauki o życiu i opieka zdrowotna
Sekwencjonowanie genomu, odkrywanie leków i analiza obrazowania medycznego generują zestawy danych o ogromnej skali i złożoności. Przetwarzanie równoległe pozwala badaczom i lekarzom przetwarzać te dane w sposób, który wcześniej był niepraktyczny, przyspieszając wszystko — od badań nad rakiem po opracowywanie szczepionek.
Symulacje klimatyczne i inżynieryjne
Modelowanie systemów pogodowych, symulowanie naprężeń konstrukcyjnych w infrastrukturze czy przewidywanie zachowania dynamiki płynów w złożonych środowiskach wymaga mocy obliczeniowej, którą mogą niezawodnie zapewnić tylko systemy równoległe. Te symulacje pomagają naukowcom i inżynierom podejmować bardziej świadome decyzje z większą pewnością.
Analiza danych big data
Organizacje z każdej branży mają ogromne ilości danych. W wielu organizacjach te dane znajdują się w magazynach danych, czyli scentralizowanym repozytorium stworzonym do zapytań i analiz na dużą skalę. Strategie takie jak partycjonowanie bazy danych, które dystrybuują dane pomiędzy wiele węzłów, naturalnie łączą się z obliczeniami równoległymi, zapewniając wysoką wydajność zapytań, nawet gdy wolumen danych rośnie. Przetwarzanie równoległe pomaga platformom analitycznym wykonywać zapytania, przetwarzać dane i udostępniać szczegółowe informacje z tego ogromnego repozytorium danych z prędkością, która sprawia, że analiza biznesowa w czasie rzeczywistym staje się praktyczną rzeczywistością, a nie tylko ambitnym celem.
To, co łączy wszystkie te scenariusze użycia, to dostępność. Infrastruktura chmury udostępniła przetwarzanie równoległe organizacjom każdej wielkości, usuwając barierę w postaci specjalistycznego sprzętu lokalnego i pozwalając organizacjom korzystać z ogromnych zasobów obliczeniowych na żądanie.
Przetwarzanie równoległe już zmieniło to, co jest możliwe dla nowoczesnych przedsiębiorstw, ale technologia nadal szybko się rozwija. Kilka nowych trendów ma w nadchodzących latach jeszcze bardziej zwiększyć jej możliwości i znaczenie biznesowe.
Przetwarzanie przyspieszone przez sztuczną inteligencję
Relacja między sztuczną inteligencją a przetwarzaniem równoległym staje się coraz głębsza. Sprzęt stworzony do konkretnych zastosowań, taki jak procesory graficzne (GPU) i jednostki przetwarzania tensorowego (TPU), został zaprojektowany specjalnie do obsługi masowo równoległych obciążeń, których wymagają trenowanie i wnioskowanie AI. Wraz ze wzrostem wykorzystania sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie rośnie też znaczenie infrastruktury równoległej, która może ją wydajnie i w dużej skali obsługiwać.
Związek obliczeń kwantowych z przetwarzaniem równoległym
Obliczenia kwantowe to zasadniczo inne podejście do przetwarzania danych, oparte na zasadach mechaniki kwantowej, które pozwala ocenić wiele możliwych rozwiązań jednocześnie. Choć obliczenia kwantowe nadal dojrzewają jako technologia, jej potencjał do uzupełniania i rozszerzania możliwości przetwarzania równoległego ma duże znaczenie dla takich obszarów jak kryptografia, nauka o materiałach i złożone problemy optymalizacyjne.
Obliczenia brzegowe
W miarę jak coraz więcej przetwarzania odbywa się bliżej miejsca, w którym dane są generowane, podążają za tym także zasady przetwarzania równoległego. Środowiska brzegowe coraz częściej opierają się na architekturach równoległych, aby obsługiwać wymagania przetwarzania w czasie rzeczywistym bez przesyłania wszystkiego z powrotem do scentralizowanego centrum danych. Ten trend jest szczególnie istotny dla branż takich jak produkcja, logistyka i opieka zdrowotna, gdzie urządzenia brzegowe są powszechne, a opóźnienia mają kluczowe znaczenie.
Przetwarzanie eksaskalowe
Systemy przetwarzania eksaskalowego są w stanie wykonać trylion operacji obliczeniowych na sekundę. Te systemy reprezentują absolutną czołówkę przetwarzania równoległego i otwierają nowe możliwości w badaniach naukowych, bezpieczeństwie narodowym i symulacjach na dużą skalę. Gdy możliwości eksaskalowe trafią ostatecznie do komercyjnych środowisk chmury, górna granica wydajności dla obciążeń korporacyjnych znacznie wzrośnie.
Dostawcy usług w chmurze intensywnie inwestują w infrastrukturę potrzebną do obsługi tej nowej generacji możliwości przetwarzania równoległego, dzięki czemu przedsiębiorstwa coraz łatwiej mogą korzystać z najnowocześniejszej mocy obliczeniowej bez konieczności jej samodzielnego tworzenia lub utrzymywania. W miarę rozwoju tych możliwości zmienia się również podejście organizacji do integracji danych, co ułatwia konsolidację i przetwarzanie danych z całego przedsiębiorstwa w czasie rzeczywistym. Na przykład platforma Microsoft Azure nadal rozwija portfel usług przetwarzania o wysokiej wydajności, aby sprostać wymaganiom świata obsługiwanego przez sztuczną inteligencję i intensywnym wykorzystaniu danych.
Uzyskaj aplikację mobilną platformy Azure 
