Treinar modelos de IA, processar transações financeiras em tempo real e executar simulações complexas dependem todos da computação paralela. Para qualquer pessoa que esteja a criar ou a liderar uma estratégia de TI moderna, compreender esta tecnologia tornou-se um conhecimento essencial.
Em vez de abordar um problema passo a passo, a computação paralela divide tarefas grandes e complexas em partes mais pequenas e distribui-as por vários processadores a trabalhar ao mesmo tempo.
Isto contrasta diretamente com a computação sequencial, também conhecida como serial, o modelo tradicional em que um único processador trata uma instrução de cada vez, por ordem, até concluir a tarefa. A computação sequencial funciona bem para muitas tarefas do dia a dia, mas atinge rapidamente um limite quando as cargas de trabalho aumentam em dimensão e complexidade. Quando precisa de processar conjuntos de dados massivos, executar simulações complexas ou treinar modelos sofisticados de aprendizagem automática, esperar que um processador termine antes de iniciar a etapa seguinte simplesmente não é viável.
O processamento paralelo resolve isto ao dividir o trabalho por vários processadores, núcleos ou máquinas, para que diferentes partes de um problema possam ser resolvidas em simultâneo.
O conceito não é novo. A computação paralela tem as suas raízes na investigação em supercomputação das décadas de 1960 e 1970, quando os cientistas precisavam de poder de processamento muito além do que qualquer máquina isolada podia fornecer. Durante décadas, manteve-se maioritariamente no domínio de laboratórios de investigação governamentais, instituições académicas e grandes empresas com recursos para criar e manter hardware especializado. Felizmente, a acessibilidade melhorou drasticamente. A ascensão da computação na cloud tornou a computação paralela possível para organizações de praticamente qualquer dimensão, tornando-a uma parte prática e cada vez mais essencial da arquitetura de TI moderna.
Compreender como funciona a computação paralela começa por reconhecer que nem toda a paralelização é igual. A arquitetura, o software e a forma como o trabalho é dividido desempenham todos um papel na determinação da eficácia com que um sistema pode tirar partido de vários processadores a trabalhar em conjunto.
Ao nível do hardware, existem três modelos principais de memória que definem como os processadores num sistema paralelo comunicam e partilham informações:
Para além da arquitetura de memória, a computação paralela também difere na forma como o próprio trabalho é dividido. Duas das abordagens mais comuns são o paralelismo de tarefas e o paralelismo de dados.
Uma realidade importante que os líderes de TI e os programadores devem ter em conta: o software não beneficia automaticamente da arquitetura paralela. As aplicações têm de ser concebidas ou adaptadas especificamente para distribuir o trabalho por vários processadores de forma eficaz. Os sistemas legados criados para a computação sequencial muitas vezes exigem uma reengenharia significativa antes de poderem tirar total partido da infraestrutura paralela. Esta realidade é uma consideração importante para qualquer estratégia de modernização.
Os mecanismos técnicos da computação paralela, ou seja, a forma como o trabalho é distribuído e executado por vários processadores, proporcionam vantagens que vão muito além da velocidade bruta de processamento.
Para as organizações que querem tirar partido destas vantagens sem a complexidade de fazer a gestão da infraestrutura física, plataformas na cloud como o Microsoft Azure oferecem capacidades de computação paralela, incluindo soluções concebidas para computação de elevado desempenho e processamento em lote em grande escala, que tornam o paralelismo de nível empresarial acessível sem a sobrecarga de o construir por conta própria.
A computação paralela não é uma tecnologia de nicho reservada a supercomputadores em laboratórios de investigação governamentais. Hoje, alimenta alguns dos trabalhos mais relevantes que acontecem em quase todos os principais setores.
Treino de modelos de IA e de aprendizagem automática
Treinar modelos de IA exige processar enormes volumes de dados através de operações matemáticas complexas, muitas vezes milhares de milhões de parâmetros de cada vez. A computação paralela torna isto viável ao distribuir a carga computacional por vários processadores em simultâneo, permitindo que cientistas de dados e engenheiros façam iterações mais rapidamente e criem modelos mais sofisticados.
Serviços financeiros
As organizações financeiras recorrem à computação paralela para executar avaliações de risco, algoritmos de deteção de fraude e processamento de transações em tempo real numa escala que os sistemas sequenciais simplesmente não conseguem suportar. Muitas destas cargas de trabalho são executadas em bases de dados relacionais que foram concebidas especificamente para dados transacionais estruturados. A computação paralela é o que lhes permite satisfazer as exigências de desempenho à escala empresarial. Quando os milissegundos contam, a arquitetura paralela é muitas vezes o que separa uma plataforma competitiva de uma desatualizada.
Ciências da vida e cuidados de saúde
A sequenciação genómica, a descoberta de fármacos e a análise de imagiologia médica geram conjuntos de dados de dimensão e complexidade impressionantes. A computação paralela permite que investigadores e profissionais de saúde processem estes dados de formas que antes eram pouco práticas, acelerando tudo, desde a investigação oncológica ao desenvolvimento de vacinas.
Simulações climáticas e de engenharia
Modelar sistemas meteorológicos, simular a tensão estrutural em infraestruturas ou prever o comportamento da dinâmica de fluidos em ambientes complexos exige poder de processamento que apenas sistemas paralelos conseguem fornecer de forma fiável. Estas simulações ajudam cientistas e engenheiros a tomar decisões mais informadas com maior confiança.
Análise de macrodados
As organizações em todos os setores têm grandes volumes de dados. Para muitas organizações, esses dados residem num armazém de dados, um repositório centralizado criado para consulta e análise em grande escala. Estratégias como a fragmentação de base de dados, que distribui dados por vários nós, emparelham naturalmente com a computação paralela para manter o desempenho das consultas rápido, mesmo à medida que os volumes de dados crescem. A computação paralela ajuda as plataformas de análise a consultar, processar e divulgar conclusões a partir desse vasto repositório de dados a velocidades que tornam a inteligência empresarial em tempo real uma realidade prática, em vez de um objetivo ambicioso.
O que une todos estes casos de utilização é a acessibilidade. A infraestrutura cloud tornou a computação paralela acessível a organizações de todas as dimensões, removendo a barreira do hardware especializado local e permitindo que as organizações acedam a recursos computacionais massivos a pedido.
A computação paralela já transformou o que é possível para as organizações modernas, mas a tecnologia continua a evoluir rapidamente. Várias tendências emergentes estão preparadas para expandir ainda mais as suas capacidades e relevância para o negócio nos próximos anos.
Computação acelerada por IA
A relação entre a IA e a computação paralela está a aprofundar-se. A computação paralela ajuda as plataformas de análise a consultar, processar e divulgar conclusões a partir desse vasto repositório de dados a velocidades que tornam a inteligência empresarial em tempo real uma realidade prática, em vez de um objetivo ambicioso. À medida que a adoção da IA cresce em toda a empresa, aumenta também a importância de uma infraestrutura paralela que a possa suportar de forma eficiente e à escala.
A relação entre a computação quântica e o paralelismo
A computação quântica representa uma abordagem fundamentalmente diferente ao processamento de informação, baseada em princípios da mecânica quântica para avaliar muitas soluções possíveis em simultâneo. Embora a computação quântica ainda esteja a amadurecer como tecnologia, o seu potencial para complementar e expandir as capacidades da computação paralela tem implicações significativas para áreas como a criptografia, a ciência dos materiais e problemas complexos de otimização.
computação edge
À medida que mais processamento se aproxima do local onde os dados são gerados, os princípios da computação paralela acompanham essa evolução. Os ambientes de edge recorrem cada vez mais a arquiteturas paralelas para responder a exigências de processamento em tempo real sem encaminhar tudo de volta para um centro de dados centralizado. Esta tendência é particularmente relevante para setores como a indústria, a logística e os cuidados de saúde, onde os dispositivos de edge são comuns e a latência é um fator crítico.
Computação exascala
Os sistemas de computação exascala são capazes de realizar um quintilião de cálculos por segundo. Estes sistemas representam a vanguarda da computação paralela e estão a abrir novas fronteiras na investigação científica, na segurança nacional e na simulação em grande escala. À medida que as capacidades de exaescala acabam por chegar aos ambientes cloud comerciais, o limite de desempenho para as cargas de trabalho empresariais vai aumentar significativamente.
Os fornecedores de cloud estão a investir fortemente na infraestrutura necessária para suportar estas capacidades de computação paralela de última geração, tornando cada vez mais prático para as empresas aceder a capacidade computacional de ponta sem a construir ou fazer a sua manutenção. À medida que estas capacidades amadurecem, também estão a redefinir a forma como as organizações abordam a integração de dados, tornando mais fácil consolidar e processar dados de toda a empresa em tempo real. A Microsoft Azure, por exemplo, continua a expandir o seu portefólio de computação de alto desempenho para responder às exigências de um mundo orientado por IA e intensivo em dados.
Obter a aplicação móvel do Azure 
