Träning av AI-modeller, bearbetning av finansiella transaktioner i realtid och körning av komplexa simuleringar bygger alla på parallell databehandling. För alla som bygger eller leder modern IT-strategi har förståelsen för den här tekniken blivit viktig kunskap.
I stället för att ta sig an ett problem steg för steg delar parallell databehandling upp stora, komplexa uppgifter i mindre delar och fördelar dem över flera processorer som arbetar samtidigt.
Det här står i tydlig kontrast till sekventiell – även kallad seriell – databehandling, den traditionella modellen där en enda processor hanterar en instruktion i taget, i ordning, tills jobbet är klart. Sekventiell databehandling fungerar bra för många vardagliga uppgifter, men den når snabbt en gräns när arbetslaster växer i storlek och komplexitet. När du behöver bearbeta enorma datamängder, köra avancerade simuleringar eller träna sofistikerade maskininlärningsmodeller är det inte hållbart att vänta på att en processor ska bli klar innan nästa steg påbörjas.
Parallell bearbetning löser det här genom att fördela arbetet över flera processorer, kärnor eller datorer så att olika delar av ett problem kan lösas samtidigt.
Konceptet är inte nytt. Parallell databehandling har sina rötter i superdatorforskningen från 1960- och 1970-talen, när forskare behövde processorkraft långt utöver vad en enskild dator kunde leverera. I årtionden var det till stor del en angelägenhet för statliga forskningslaboratorier, akademiska institutioner och stora företag med resurser att bygga och underhålla specialiserad maskinvara. Tack och lov har tillgängligheten förbättrats avsevärt. Framväxten av molnbaserad databehandling har gjort parallell databehandling möjlig för organisationer i praktiskt taget alla storlekar, vilket gör den till en praktisk och alltmer nödvändig del av modern IT-arkitektur.
Förståelsen för hur parallell databehandling fungerar börjar med att inse att inte all parallellism ser likadan ut. Arkitekturen, programvaran och hur arbetet delas upp spelar alla en roll för hur effektivt ett system kan dra nytta av flera processorer som arbetar tillsammans.
På maskinvarunivå finns det tre primära minnesmodeller som definierar hur processorer i ett parallellt system kommunicerar och delar information:
Utöver minnesarkitekturen skiljer sig parallell databehandling också åt i hur själva arbetet delas upp. Två av de vanligaste metoderna är uppgiftsparallellism och dataparallellism.
En viktig verklighet som IT-ledare och utvecklare bör ha i åtanke: Programvara får inte automatiskt nytta av en parallell arkitektur. Program måste vara specifikt utformade eller anpassade för att effektivt fördela arbete över flera processorer. Äldre system som byggts för sekventiell databehandling kräver ofta omfattande omarbetning innan de kan dra full nytta av parallell infrastruktur. Den här verkligheten är en viktig faktor för alla moderniseringsstrategier.
Den tekniska mekaniken bakom parallell databehandling, alltså hur arbetet fördelas och körs över flera processorer, ger fördelar som sträcker sig långt bortom ren processorkraft.
För organisationer som vill dra nytta av de här fördelarna utan komplexiteten i att hantera fysisk infrastruktur erbjuder molnplattformar som Microsoft Azure parallella beräkningsfunktioner – inklusive lösningar som är utformade för högpresterande databehandling och batchbearbetning i stor skala – vilket gör parallellism på företagsnivå tillgänglig utan omkostnaden för att bygga den själv.
Parallell databehandling är inte en nischteknik som bara är reserverad för superdatorer i statliga forskningslaboratorier. I dag driver den en del av det mest betydelsefulla arbetet som sker i nästan alla större branscher.
Träning av maskininlärningsmodeller och AI
Att träna AI-modeller kräver bearbetning av enorma datamängder genom komplexa matematiska operationer, ofta miljarder parametrar åt gången. Parallell databehandling gör detta möjligt genom att fördela beräkningslasten över många processorer samtidigt, vilket gör att dataforskare och ingenjörer kan iterera snabbare och bygga mer avancerade modeller.
Ekonomiska tjänster
Finansiella organisationer förlitar sig på parallell databehandling för att köra riskbedömningar, algoritmer för bedrägeriidentifiering och transaktionsbearbetning i realtid i en skala som sekventiella system helt enkelt inte kan hantera. Många av dessa arbetslaster körs på relationsdatabaser som är specialbyggda för strukturerade transaktionsdata. Parallell databehandling är det som gör att de kan uppfylla prestandakraven på företagsnivå. När millisekunder spelar roll är det ofta den parallella arkitekturen som avgör om en plattform är konkurrenskraftig eller föråldrad.
Naturvetenskap och hälso- och sjukvård
Genomisk sekvensering, läkemedelsutveckling och analys av medicinska bilder genererar alla datamängder med häpnadsväckande storlek och komplexitet. Parallell databehandling gör det möjligt för forskare och kliniker att bearbeta dessa data på sätt som tidigare var opraktiska, vilket påskyndar allt från cancerforskning till vaccinframtagning.
Klimat- och ingenjörssimuleringar
Att modellera vädersystem, simulera strukturell belastning på infrastruktur eller förutsäga vätskeflöden i komplexa miljöer kräver beräkningskraft som bara parallella system tillförlitligt kan ge. Dessa simuleringar hjälper forskare och ingenjörer att fatta mer välgrundade beslut med större säkerhet.
Stordataanalys
Organisationer i alla sektorer sitter på enorma mängder data. För många organisationer finns dessa data i ett datalager, ett centraliserat databibliotek byggt för storskaliga frågor och analyser. Strategier som databasshardning, som fördelar data över flera noder, passar naturligt ihop med parallell databehandling för att hålla frågeprestandan hög även när datamängderna växer. Parallell databehandling hjälper analysplattformar att fråga i, bearbeta och tillgängliggöra insikter från det enorma datalagret i hastigheter som gör realtidsbaserad business intelligence till en praktisk verklighet snarare än ett mål att sträva efter.
Det som förenar alla dessa användningsfall är tillgänglighet. Molninfrastruktur har gjort parallell databehandling tillgänglig för företag i alla storlekar, vilket tar bort behovet av specialiserad lokal hårdvara och gör att organisationer kan använda enorma beräkningsresurser på begäran.
Parallell databehandling har redan förändrat vad som är möjligt för moderna företag, men tekniken fortsätter att utvecklas snabbt. Flera nya trender är på väg att driva dess kapacitet och affärsrelevans ännu längre under de kommande åren.
Accelererad beräkning
Sambandet mellan AI och parallell databehandling fördjupas. Specialbyggd hårdvara som grafikprocessorer (GPU:er) och tensorprocessorer (TPU:er) är utformade specifikt för att hantera de mycket parallella arbetslaster som AI-träning och inferens kräver. I takt med att AI-användningen ökar i hela företaget ökar också vikten av en parallell infrastruktur som kan stödja den effektivt och i stor skala.
Kvantdatorers relation till parallellism
Kvantdatorer representerar ett i grunden annorlunda sätt att bearbeta information, där man använder kvantmekaniska principer för att utvärdera många möjliga lösningar samtidigt. Även om kvantdatorer fortfarande mognar som teknik, har deras potential att komplettera och utöka möjligheterna med parallell databehandling betydande konsekvenser för områden som kryptografi, materialvetenskap och komplexa optimeringsproblem.
Databehandling på gränsenheter
I takt med att mer bearbetning flyttas närmare där data genereras följer principerna för parallell databehandling med. Edge-miljöer förlitar sig i allt högre grad på parallella arkitekturer för att hantera krav på realtidsbearbetning utan att allt skickas tillbaka till ett centraliserat datacenter. Den här trenden är särskilt relevant för branscher som tillverkningsindustrin, logistik och hälso- och sjukvård, där edge-enheter är vanliga och fördröjning är en kritisk faktor.
Exascale-databehandling
Exascalesystem kan utföra en triljon beräkningar per sekund. Dessa system representerar det allra senaste inom parallell databehandling och öppnar nya gränser inom vetenskaplig forskning, nationell säkerhet och storskalig simulering. När exascale-kapacitet så småningom tar sig in i kommersiella molnmiljöer ökar prestandataket för arbetslaster i företagsmiljö avsevärt.
Molnleverantörer investerar stort i den infrastruktur som behövs för att stödja de här nästa generations parallella beräkningsfunktionerna, vilket gör det allt mer praktiskt för företag att få tillgång till banbrytande beräkningskraft utan att bygga eller underhålla den själva. I takt med att dessa möjligheter mognar förändras också hur organisationer arbetar med dataintegrering, vilket gör det lättare att samla och bearbeta data från hela företaget i realtid. Microsoft Azure, till exempel, fortsätter att utöka sin portfölj för högpresterande beräkningar för att möta kraven i en AI-driven, datatung värld.
Skaffa Azure-mobilappen 
