Обучение моделей искусственного интеллекта, обработка финансовых транзакций в режиме реального времени и проведение сложных симуляций — все это зависит от параллельных вычислений. Для любого, кто разрабатывает современную ИТ-стратегию или руководит ею, понимание этой технологии стало важным знанием.
Вместо того чтобы решать проблему шаг за шагом, параллельные вычисления разбивают большие и сложные задачи на более мелкие части и распределяют их между несколькими процессорами, работающими одновременно.
Это прямо противоречит традиционной модели последовательных вычислений, при которой один процессор обрабатывает одну команду за раз в определенном порядке до тех пор, пока работа не будет выполнена. Последовательные вычисления хорошо подходят для решения многих повседневных задач, но они быстро достигают своего предела, когда рабочие нагрузки увеличиваются в размерах и сложности. Когда нужно обработать огромные массивы данных, выполнить сложное моделирование или обучить сложные модели машинного обучения, ожидание завершения работы одного процессора перед началом следующего шага просто нецелесообразно.
Параллельная обработка решает эту проблему путем распределения работы между несколькими процессорами, ядрами или машинами таким образом, чтобы различные части задачи могли решаться одновременно.
Это не новая концепция. Параллельные вычисления берут свое начало в исследованиях суперкомпьютеров 1960-х и 1970-х годов, когда ученым требовалась вычислительная мощность, намного превышающая возможности любого отдельного компьютера. На протяжении десятилетий это оставалось в основном прерогативой государственных исследовательских лабораторий, академических институтов и крупных компаний, располагающих ресурсами для создания и обслуживания специализированного оборудования. К счастью, доступность значительно улучшилась. Развитие облачных вычислений сделало возможными параллельные вычисления для организаций практически любого размера, что делает их практичной и все более важной частью современной ИТ-архитектуры.
Чтобы понять, как работают параллельные вычисления, сначала нужно признать, что не все параллелизмы выглядят одинаково. Архитектура, программное обеспечение и способ разделения работы — все это играет определенную роль в определении того, насколько эффективно система может использовать преимущества совместной работы нескольких процессоров.
На уровне оборудования существуют три основные модели памяти, которые определяют, как процессоры в параллельной системе взаимодействуют и обмениваются информацией:
Помимо архитектуры памяти, параллельные вычисления также отличаются тем, как распределяется сама работа. Два наиболее распространенных подхода — параллелизм задач и параллелизм данных.
ИТ-руководителям и разработчикам следует помнить об одном важном факте: параллельная архитектура не дает программному обеспечению автоматических преимуществ. Приложения должны быть специально разработаны или адаптированы для эффективного распределения работы между несколькими процессорами. Устаревшие системы, созданные для последовательных вычислений, часто требуют существенной перестройки, прежде чем они смогут в полной мере использовать преимущества параллельной инфраструктуры. Эта реальность является важным фактором, учитываемым при разработке любой стратегии модернизации.
Техническая основа параллельных вычислений, то есть способ распределения и выполнения работы на нескольких процессорах, обеспечивает преимущества, которые выходят далеко за рамки простой скорости обработки.
Для организаций, которые хотят воспользоваться этими преимуществами, не усложняя управление физической инфраструктурой, облачные платформы, такие как Microsoft Azure, предлагают возможности параллельных вычислений, включая решения, предназначенные для высокопроизводительных вычислений и крупномасштабной пакетной обработки, которые делают доступным параллелизм корпоративного уровня без затрат на его создание самостоятельно.
Параллельные вычисления — это не нишевая технология, предназначенная только для суперкомпьютеров в государственных исследовательских лабораториях. Сегодня с их помощью выполняется часть наиболее важных работ практически в каждой крупной индустрии.
Обучение ИИ и модели машинного обучения
Обучение моделей искусственного интеллекта требует обработки огромных объемов данных с помощью сложных математических операций, часто с миллиардами параметров одновременно. Параллельные вычисления делают это возможным благодаря одновременному распределению вычислительной нагрузки между многими процессорами, что позволяет специалистам по обработке данных и инженерам выполнять итерации быстрее и создавать более сложные модели.
Финансовые услуги
Финансовые организации полагаются на параллельные вычисления для оценки рисков, разработки алгоритмов обнаружения мошенничества и обработки транзакций в режиме реального времени в масштабах, которые последовательные системы просто не могут поддерживать. Многие из этих рабочих нагрузок работают в реляционных базах данных, специально созданных для структурированных транзакционных данных. Именно параллельные вычисления позволяют им соответствовать требованиям к производительности в масштабах компании. Когда важны миллисекунды, параллельная архитектура часто является тем, что отличает конкурентоспособную платформу от устаревшей.
Науки о жизни и Здравоохранение
Секвенирование генома, разработка лекарств и анализ медицинских изображений — все это позволяет получать наборы данных ошеломляющего размера и сложности. Параллельные вычисления позволяют исследователям и врачам обрабатывать эти данные способами, которые ранее были непрактичными, ускоряя все — от исследований рака до разработки вакцин.
Климатическое и инженерное моделирование
Моделирование погодных условий, структурных нагрузок на инфраструктуру или прогнозирование динамики жидкости в сложных средах требует вычислительной мощности, которую могут надежно обеспечить только параллельные системы. Такое моделирование помогает ученым и инженерам принимать более обоснованные решения с большей уверенностью.
Аналитика больших данных
Организации во всех секторах работают с огромными объемами данных. Во многих организациях эти данные хранятся в хранилище данных — централизованном хранилище, созданном для крупномасштабных запросов и анализа. Такие стратегии, как сегментирование базы данных, при котором данные распределяются по нескольким узлам, естественным образом сочетаются с параллельными вычислениями, что позволяет поддерживать высокую производительность запросов даже при увеличении объемов данных. Параллельные вычисления помогают аналитическим платформам запрашивать, обрабатывать и предоставлять аналитические данные из этого обширного хранилища данных со скоростью, которая превращает бизнес-аналитику в режиме реального времени в практическую реальность, а не в амбициозную цель.
Все эти сценарии объединяет доступность. Облачная инфраструктура сделала параллельные вычисления доступными для компаний любого размера, устраняя барьеры, связанные со специализированным локальным оборудованием, и позволяя организациям использовать огромные вычислительные ресурсы по требованию.
Параллельные вычисления уже изменили возможности современных предприятий, но технология продолжает стремительно развиваться. В ближайшие годы несколько новых тенденций могут еще больше расширить ее возможности и актуальность для бизнеса.
Вычисления с ускорением ИИ
Взаимосвязь между искусственным интеллектом и параллельными вычислениями углубляется. Специализированное оборудование, такое как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), разработано специально для работы с массово-параллельными рабочими нагрузками, которые требуются для обучения ИИ и логического вывода. По мере того как на предприятии все шире внедряется искусственный интеллект, возрастает важность параллельной инфраструктуры, которая может эффективно и масштабно поддерживать его.
Связь квантовых вычислений с параллелизмом
Квантовые вычисления представляют собой принципиально иной подход к обработке информации, основанный на принципах квантовой механики для одновременной оценки множества возможных решений. Хотя квантовые вычисления как технология все еще находятся на стадии становления, их потенциал дополнять и расширять возможности параллельных вычислений имеет важное значение для таких областей, как криптография, материаловедение и сложные задачи оптимизации.
Пограничные вычисления
По мере того как процесс обработки данных все больше приближается к тому месту, где они генерируются, развиваются принципы параллельных вычислений. Периферийные среды все чаще используют параллельные архитектуры для обработки данных в режиме реального времени, не перенаправляя все данные обратно в централизованный центр обработки данных. Эта тенденция особенно актуальна для таких отраслей, как производство, логистика и Здравоохранение, где периферийные устройства широко распространены, а задержка является критическим фактором.
Экзафлопсные вычисления
Экзафлопсные вычислительные системы способны выполнять квинтиллион вычислений в секунду. Такие системы представляют собой передовой уровень развития параллельных вычислений и открывают новые возможности для научных исследований, обеспечения национальной безопасности и крупномасштабного моделирования. По мере того как экзафлопсные технологии будут становиться доступными в коммерческих облачных средах, предел производительности для корпоративных рабочих нагрузок значительно возрастет.
Поставщики облачных услуг вкладывают значительные средства в инфраструктуру, необходимую для поддержки этих возможностей параллельных вычислений нового поколения, что делает для предприятий все более практичным доступ к передовым вычислительным мощностям без необходимости создавать или обслуживать их самостоятельно. По мере развития этих возможностей меняется и подход организаций к интеграции данных, что упрощает консолидацию и обработку данных по всему предприятию в режиме реального времени. Например, Microsoft Azure продолжает расширять свой портфель высокопроизводительных вычислений, чтобы соответствовать требованиям мира с интенсивным использованием данных, основанного на искусственном интеллекте.
Скачать мобильное приложение Azure 
