Parallel Computing Definition
Parallel computingは、複数のプロセッサが同時に複数の小さな計算を実行するコンピューティングアーキテクチャの一種であり、全体的に大きく複雑な問題から分解される。
よくある質問
並列コンピューティングとは何ですか？
並列計算とは、より大きな問題を、共有メモリを介して通信する複数のプロセッサによって同時に実行できる、より小さく独立した、多くの場合、類似した部分に分割するプロセスを指し、その結果は全体的なアルゴリズムの一部として完了時に結合されます。 並列計算の主な目的は、より高速なアプリケーション処理と問題解決のために利用可能な計算能力を高めることです。
並列計算インフラストラクチャは、通常、複数のプロセッサがサーバーラックにインストールされている単一のデータセンター内に収容されています。
- ビットレベルの並列処理
- ビットレベルの並列処理
- ビットレベルの並列処理
: プロセッサのワードサイズを増加させ、ワードの長さよりも大きい変数に対して操作を実行するためにプロセッサが実行する必要がある命令の量を
- 命令レベルの並列処理:ハードウェアアプローチは、プロセッサが実行時にどの命令を並列に実行するかを決定する動的並列処理に作用し、ソフトウェアアプ: 同じデータ上で複数の異なるタスクを同時に実行する複数のプロセッサ間のコンピュータコードの並列化の一形態
- スーパーワードレベルの並列処理:インラインコードの並列処理を利用できるベクトル化技術
並列アプリケーションは、通常、サブタスクが毎秒数回通信する細かい並列処理、サブタスクが毎秒数回通信しない粗い並列処理、サブタスクがめったに通信しない、または通信しない恥ずかしい並列処理のいずれかに分類されます。 並列計算におけるマッピングは，サブタスク間の通信を必要とせずに，シーケンスのすべての要素に簡単な操作を適用することによって，恥ずかしいほど並列問題を解決するために使用される。
21世紀における並列コンピューティングの普及と進化は、プロセッサの周波数スケーリングが電力の壁を打つことに応じて来ました。 周波数の増加は、プロセッサで使用される電力量を増加させ、プロセッサ周波数のスケーリングは、特定のポイントの後に実行可能ではなくなりま; そのため、プログラマやメーカーは、消費電力と中央処理装置の過熱の問題に対処するために、並列システムソフトウェアの設計と複数のコアを持つ電力効率の高いプロセッサの生産を開始しました。
マルチコアプロセッサとGpuの使用量の増加に伴い、並列コンピューティングの重要性は引き続き高まっています。 GpuはCpuと連携して、データのスループットとアプリケーション内の同時計算の数を増加させます。 並列処理のパワーを使用すると、GPUは一定の時間内にCPUよりも多くの作業を完了することができます。
並列コンピュータアーキテクチャの基礎
並列コンピュータアーキテクチャは、ハードウェアが並列処理をサポートするレベルに応じて分類さ 並列計算機アーキテクチャとプログラミング技術は、これらの機械を効果的に利用するために協力しています。 並列コンピュータアーキテクチャのクラスは次のとおりです。
- マルチコアコンピューティング: マルチコアプロセッサは、2つ以上の別々の処理コアを備えたコンピュータプロセッサ集積回路であり、それぞれがプログラム命令を並列に実行する。 コアは、単一のチップパッケージ内の複数のダイまたは単一の集積回路ダイに統合され、マルチスレッド、スーパースカラー、ベクトル、またはVLIWなどのアーキテクチャを実装することができます。 マルチコアアーキテクチャは、同一のコアのみを含む同種、または同一でないコアを含む異種のいずれかに分類されます。
- 対称マルチプロセッシング: 複数の独立した均質なプロセッサが、すべてのプロセッサを等しく扱う単一のオペレーティングシステムインスタンスによって制御され、すべての共通のリソースとデバイスへのフルアクセスを持つ単一の共有メインメモリに接続されるマルチプロセッサコンピュータのハードウェアおよびソフトウェアアーキテクチャ。 各プロセッサにはプライベートキャッシュメモリがあり、オンチップメッシュネットワークを使用して接続することができ、そのタスクのデータがメモリ内のどこにあるかに関係なく、任意のタスクで動作することができます。
- 分散コンピューティング: 分散システムコンポーネントは、純粋なHTTP、RPCのようなコネクタ、およびメッセージキューを介して通信することによって動作を調整する別のネットワー 分散システムの重要な特徴には、コンポーネントの独立した障害とコンポーネントの同時実行性が含まれます。 分散プログラミングは、通常、クライアントサーバー、三層、n層、またはピアツーピアアーキテクチャに分類されます。 分散計算と並列計算には多くの重複があり、用語は時々互換的に使用されます。
- 超並列コンピューティング: 多数のコンピュータまたはコンピュータプロセッサを使用して、一連の計算を同時に並列に実行することを指します。 一つのアプローチは、緊密に構造化された集中型コンピュータクラスタ内の複数のプロセッサのグループ化を含む。 別のアプローチは、多くの広く分散されたコンピュータが一緒に動作し、特定の問題を解決するためにインターネットを介して通信するグリッドコンピ
他の並列コンピュータアーキテクチャには、特殊並列コンピュータ、クラスタコンピューティング、グリッドコンピューティング、ベクタープロセッサ、アプリケーション固有の集積回路、GRAPHICS processing unit(GPGPU)上の汎用コンピューティング、フィールドプログラマブルゲートアレイを用いた再構成可能なコンピューティングなどがある。 任意の並列コンピュータ構造の主記憶は、分散メモリまたは共有メモリのいずれかである。
並列コンピューティングソフトウェアソリューションと技術
並列プログラミング言語、Api、ライブラリ、および並列プログラミングモデルは、並列ハードウェア上の並列コンピューティングを容易にするために開発されています。 アプリケーションチェックポイント:アプリケーションの現在の変数の状態をすべて記録し、障害のインスタンスのその時点からアプリケーションを復元して再起動できるようにすることにより、コンピューティングシステムにフォールトトレランスを提供する技術です。 チェックポイントは、高性能コンピューティングが多数のプロセッサ間で実行される高度に並列計算システムにとって重要な技術です。
- ビットレベルの並列処理
- 自動並列化：共有メモリマルチプロセッサ（SMP）マシンで複数のプロセッサを同時に使用するために、シーケンシャルコードをマルチスレッドコードに変換 自動並列化手法には、解析、分析、スケジュール、およびコード生成が含まれます。 一般的な並列化コンパイラとツールの典型的な例としては、Paradigmコンパイラ、Polarisコンパイラ、Rice Fortran Dコンパイラ、SUIFコンパイラ、Vienna Fortranコンパイラがあります。
- 並列プログラミング言語：並列プログラミング言語は、通常、分散メモリまたは共有メモリのいずれかに分類されます。 分散メモリプログラミング言語ではメッセージパッシングを使用して通信しますが、共有メモリプログラミング言語では共有メモリ変数を操作することによって通信します。
並列コンピューティングとクラウドコンピューティングの違い
クラウドコンピューティングは、データベース、データストレージ、ネットワーキング、サーバー、ソフ
クラウドコンピューティングサービスは、パブリックまたはプライベートにすることができ、完全にプロバイダによって管理され、インターネット接続を確 最も一般的な3つのサービスカテゴリは、Infrastructure as Service(IaaS)、Platform as a Service(PaaS)、およびSoftware as a Service(SaaS)です。
クラウドコンピューティングは、ソフトウェア開発における比較的新しいパラダイムであり、広大な仮想コンピュータクラスタを介して並列コンピュー
並列処理と並列計算の違い
並列処理は、複雑なタスク全体の別々の部分を分割し、複数のCpu上で同時に実行する計算方法であり、処理時間
各タスクを別のプロセッサに分割して割り当てることは、通常、並列処理ソフトウェアツールの助けを借りてコンピュータ科学者によって実行され このプロセスは、コンピュータネットワークを介して、または二つ以上のプロセッサを備えたコンピ
並列処理と並列計算は並行して行われるため、用語はしばしば交換可能に使用されますが、並列処理がコンピュータ内で並列に実行されているコ
シーケンシャル-コンピューティングと並列コンピューティングの違い
シーケンシャル-コンピューティングは、シリアル-コンピューティングとも呼ばれ、単一のプロセッサを使用して、離散命令のシーケンスに分割されたプログラムを実行することを指し、それぞれが任意の時点で重複せずに次々に実行されます。 ソフトウェアは伝統的に順番にプログラムされてきましたが、これはより簡単なアプローチを提供しますが、プロセッサの速度と各一連の命令を実行する能力によって大幅に制限されています。 ユニプロセッサマシンがシーケンシャルデータ構造を使用する場合、並列計算環境のデータ構造は並行です。
シーケンシャルプログラミングにおけるパフォーマンスの測定は、通常、システム内のボトルネックを特定するだけであるため、並列計算のベンチマークよりもはるかに複雑で重要ではありません。 並列計算におけるベンチマークは、統計的処理や複数の繰り返しなど、さまざまな測定方法を採用するベンチマークとパフォーマンス回帰テストフレームワークで達成することができます。 メモリ階層を介してデータを移動することによってこのボトルネックを回避する能力は、データサイエンスの並列計算、機械学習並列計算、および並列計算人工知能のユースケースで特に顕著である。
シーケンシャルコンピューティングは、事実上並列コンピューティングの反対です。 並列計算はより複雑でコストがかかる場合がありますが、問題をより速く解決できるという利点は、並列計算ハードウェアを取得するコストを上回ることがよくあります。
OmniSciは並列コンピューティングソリューションを提供していますか？
OmniSciプラットフォームは、ビッグデータ分析のためのGpuの大規模な並列計算能力を活用し、ビッグデータアナリストとデータサイエンティストに、数十億 OmniSciプラットフォームは、今日の大きなデータセットの規模、速度、場所の属性に直面している従来の分析ツールのスケーラビリティとパフォーマンスの制限を克服するように設計されています。
- ビットレベルの並列処理