Yapay zeka modellerini eğitmek, finansal işlemleri gerçek zamanlı işlemek ve karmaşık simülasyonlar çalıştırmak paralel hesaplamaya bağlıdır. Modern BT stratejisi oluşturan veya yöneten herkes için bu teknolojiyi anlamak artık temel bir bilgi haline gelmiştir.
Bir sorunu adım adım ele almak yerine paralel hesaplama, büyük ve karmaşık görevleri daha küçük parçalara ayırır ve bunları aynı anda çalışan birden çok işlemciye dağıtır.
Bu yaklaşım, tek bir işlemcinin bir seferde tek bir yönergeyi sırayla, iş tamamlanana kadar işlediği geleneksel model olan sıralı, diğer adıyla seri, hesaplamanın tam tersidir. Sıralı hesaplama birçok günlük görev için iyi çalışır, ancak iş yükleri boyut ve karmaşıklık açısından büyüdüğünde hızla sınıra ulaşır. Çok büyük veri kümelerini işlemeniz, karmaşık simülasyonlar çalıştırmanız veya gelişmiş makine öğrenmesi modellerini eğitmeniz gerektiğinde, bir işlemcinin bitmesini bekleyip sonra bir sonraki adıma geçmek mümkün değildir.
Paralel işleme, işi birden çok işlemci, çekirdek veya makineye bölerek sorunun farklı bölümlerinin aynı anda çözülmesini sağlar.
Kavram yeni değil. Paralel hesaplamanın kökleri 1960'lar ve 1970'lerdeki süper hesaplama araştırmalarına dayanır. O dönemde bilim insanları, tek bir makinenin sağlayabileceğinden çok daha fazla işlem gücüne ihtiyaç duyuyordu. Onlarca yıl boyunca büyük ölçüde devlet araştırma laboratuvarlarının, akademik kurumların ve özel donanım kurmak ve sürdürmek için kaynağı olan büyük işletmelerin alanı olarak kaldı. Neyse ki erişilebilirlik önemli ölçüde geliştirilmiştir. Bulut bilişimin yükselişi, paralel hesaplamayı neredeyse her ölçekteki kuruluş için mümkün hale getirdi ve bunu modern BT mimarisinin pratik ve giderek daha da gerekli bir parçası yaptı.
Paralel hesaplamanın nasıl çalıştığını anlamak, her paralelliğin aynı şekilde görünmediğini fark etmekle başlar. Mimari, yazılım ve işin nasıl bölündüğü, bir sistemin birlikte çalışan birden çok işlemciden ne kadar etkili yararlanabileceğini belirlemede rol oynar.
Donanım düzeyinde, paralel bir sistemde işlemcilerin nasıl iletişim kurduğunu ve bilgiyi nasıl paylaştığını tanımlayan üç temel bellek modeli vardır:
Bellek mimarisinin ötesinde, paralel hesaplama işin kendisinin nasıl bölündüğü açısından da farklılık gösterir. En yaygın iki yaklaşım görev paralelliği ve veri paralelliğidir.
BT liderlerinin ve geliştiricilerin aklında tutması gereken önemli bir gerçek var: Yazılım, paralel mimariden otomatik olarak fayda sağlamaz. Uygulamaların, işi birden çok işlemciye etkili biçimde dağıtacak şekilde özellikle tasarlanması veya uyarlanması gerekir. Sıralı hesaplama için oluşturulan eski sistemler, paralel altyapıdan tam olarak yararlanabilmek için çoğu zaman önemli ölçüde yeniden tasarım gerektirir. Bu gerçek, her modernizasyon stratejisi için önemli bir değerlendirme konusudur.
Paralel hesaplamanın teknik mekanikleri, yani işin birden çok işlemciye nasıl dağıtıldığı ve yürütüldüğü, sadece ham işlem hızının ötesine geçen avantajlar sağlar.
Fiziksel altyapıyı yönetmenin karmaşıklığı olmadan bu avantajlardan yararlanmak isteyen kuruluşlar için Microsoft Azure gibi bulut platformları, yüksek performanslı hesaplama ve büyük ölçekli toplu işleme için tasarlanmış çözümler de dahil olmak üzere paralel hesaplama özellikleri sunar ve kurumsal düzeyde paralelliği kendi başlarına oluşturma yükü olmadan erişilebilir hale getirir.
Paralel hesaplama, devlet araştırma laboratuvarlarındaki süper bilgisayarlar için ayrılmış niş bir teknoloji değildir. Bugün, neredeyse her büyük sektörde gerçekleşen en önemli işlerden bazılarının arkasında o var.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi modeli eğitimi
Yapay zeka modellerini eğitmek için, genellikle tek seferde milyarlarca parametreyi içeren karmaşık matematiksel işlemlerle çok büyük miktarda verinin işlenmesi gerekir. Paralel hesaplama, işlem yükünü aynı anda birçok işlemciye dağıtarak bunu mümkün kılar. Böylece veri bilimcileri ve mühendisler daha hızlı yineleme yapabilir ve daha gelişmiş modeller oluşturabilir.
Finansal hizmetler
Finans kuruluşları, sıralı sistemlerin tek başına destekleyemeyeceği ölçekte risk değerlendirmeleri, sahtekarlık algılama algoritmaları ve gerçek zamanlı işlem gerçekleştirme için paralel hesaplamaya güvenir. Bu iş yüklerinin çoğu, yapılandırılmış işlem verileri için özel olarak tasarlanmış ilişkisel veritabanları üzerinde çalışır. Paralel hesaplama, kurumsal ölçekli performans taleplerini karşılamalarını sağlar. Milisaniyelerin önemli olduğu durumlarda, çoğu zaman rekabetçi bir platform ile eski bir platform arasındaki farkı paralel mimari oluşturur.
Yaşam bilimleri ve sağlık hizmetleri
Genom dizileme, ilaç keşfi ve tıbbi görüntüleme analizinin tümü, büyük ve karmaşıklık düzeyine sahip veri kümeleri oluşturabilir. Paralel hesaplama, araştırmacıların ve klinik tedavi uzmanlarının bu veriyi daha önce pratik olmayan şekillerde işlemesine olanak tanır ve kanser araştırmasından aşı geliştirmeye kadar her şeyi hızlandırır.
İklim ve mühendislik simülasyonları
Hava sistemlerini modellemek, altyapı üzerindeki yapısal gerilimi simüle etmek veya karmaşık ortamlar genelinde akışkanlar dinamiğinin davranışını tahmin etmek, yalnızca paralel sistemlerin güvenilir şekilde sağlayabileceği işlem gücü gerektirir. Bu simülasyonlar, bilim insanlarının ve mühendislerin daha bilinçli kararları daha büyük güven ile almasına yardımcı olur.
Büyük veri analizi
Her sektördeki kuruluşlarda çok büyük miktarda veri bulunur. Birçok kuruluş için bu veriler, büyük ölçekli sorgulama ve analiz için oluşturulmuş merkezi bir depo olan bir veri ambarı içinde yer alır. Verileri birden çok düğüm arasında dağıtan veritabanı parçalama gibi stratejiler, veri hacimleri arttıkça bile sorgu performansını hızlı tutmak için paralel hesaplamayla doğal olarak birlikte çalışır. Paralel hesaplama, analitik platformların bu devasa veri deposundaki verileri sorgulamasına, işlemesine ve içgörüler sunmasına yardımcı olur. Böylece gerçek zamanlı iş zekası, ulaşılması zor bir hedef değil pratik bir gerçeklik haline gelir.
Bu kullanım örneklerinin tümünü bir araya getiren şey erişilebilirliktir. Bulut altyapısı, paralel hesaplamayı her ölçekteki kuruluş için kullanılabilir hale getirdi. Özel şirket içi donanım engelini ortadan kaldırdı ve kuruluşların isteğe bağlı olarak çok büyük işlem kaynaklarından yararlanmasını sağladı.
Paralel hesaplama, modern kuruluşlar için nelerin mümkün olduğunu zaten dönüştürdü. Bununla beraber teknoloji hızla gelişmeye devam ediyor. Ortaya çıkan birkaç trend, önümüzdeki yıllarda bunun yeteneklerini ve iş dünyasındaki ilgi düzeyini daha da ileri taşımaya hazırlanıyor.
Yapay zeka hızlandırmalı bilgi işlem
Yapay zeka ile paralel hesaplama arasındaki ilişki daha da güçleniyor. Grafik işleme birimleri (GPU'lar) ve tensör işleme birimleri (TPU'lar) gibi amaca yönelik donanımlar, yapay zeka eğitimi ve çıkarımının talep ettiği son derece paralel iş yüklerini yönetmek için özel olarak tasarlanmıştır. Kurumlarda yapay zeka benimsenmesi arttıkça bunu verimli ve ölçekli şekilde destekleyebilen paralel altyapının önemi de artar.
Kuantum bilişiminin paralellik ile ilişkisi
Kuantum bilişim, bilgiyi işlemek için temelde farklı bir yaklaşımı temsil eder. Bu yaklaşım, birçok olası çözümü aynı anda değerlendirmek için kuantum mekanik ilkelerinden yararlanır. Kuantum hesaplama teknoloji olarak henüz olgunlaşma aşamasında olsa da paralel hesaplama yeteneklerini tamamlayıp genişletme potansiyeli, kriptografi, malzeme bilimi ve karmaşık optimizasyon sorunları gibi alanlar için önemli sonuçlar doğurur.
Uç bilişim
Daha fazla işlem, verinin oluşturulduğu yere yaklaştıkça paralel hesaplama ilkeleri de bunu izler. Uç ortamlar, her şeyi merkezi bir veri merkezine geri yönlendirmeden gerçek zamanlı işlem taleplerini karşılamak için giderek daha fazla paralel mimariye dayanır. Bu eğilim, uç cihazların yaygın olduğu ve gecikmenin kritik bir faktör olduğu üretim, lojistik ve sağlık gibi sektörler için özellikle ilgilidir.
Exascale bilişim
Exascale bilişim sistemleri, saniyede bir kentilyon hesaplama yapabilir. Bu sistemler, paralel hesaplamanın en ileri noktasını temsil eder ve bilimsel araştırma, ulusal güvenlik ve büyük ölçekli simülasyon alanlarında yeni sınırlar açar. Exascale yetenekleri zamanla ticari bulut ortamlarına da girdiğinde, kurumsal iş yükleri için performans sınırı önemli ölçüde yükselecektir.
Bulut sağlayıcıları, bu yeni nesil paralel hesaplama özelliklerini desteklemek için gereken altyapıya büyük yatırımlar yapıyor ve böylece kuruluşların bunları kendileri oluşturmadan veya bakımını yapmadan son teknoloji hesaplama gücüne erişmesini giderek daha pratik hale getiriyor. Bu yetenekler geliştikçe, kurumların veri entegrasyonu yaklaşımını da yeniden şekillendirir. Bu sayede işletme genelindeki verileri gerçek zamanlı olarak birleştirmek ve işlemek daha kolay hale gelir. Örneğin Microsoft Azure, yapay zeka destekli ve veri yoğun bir dünyanın taleplerini karşılamak için yüksek performanslı bilgi işlem portföyünü genişletmeye devam ediyor.
Azure mobil uygulamasını edinin 
