پردازش موازی چیست؟ + پیاده سازی در پایتون و متلب

پردازش موازی، روشی است که در آن دو یا چند پردازنده یا CPU به صورت همزمان برای مدیریت بخش‌های مختلفی از وظیفه یکسان کار می‌کنند. برای این کار در ابتدا باید مسئله اصلی به بخش‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت تقسیم شود. سپس هر CPU وظیفه اجرای یکی از این بخش‌ها را بر عهده می‌گیرد. تقسیم کار بین چند پردازنده مجزا، به کاهش زمان مورد نیاز برای اجرای برنامه کمک می‌کند. هر سیستمی که بیش از یک CPU داشته باشد، امکان اجرای عملیات پردازش موازی را نیز دارد. به همین صورت، مهم‌ترین مزیت استفاده از پردازنده‌های چندهسته‌ای که در حال حاضر به صورت گسترده در کامپیوترها پیدا می‌شوند نیز امکان اجرای پردازش موازی است. در این مطلب از مجله فرادرس می‌آموزیم که پردازش موازی چیست و مهم‌ترین زوایای این مطلب را توضیح می‌دهیم.

پردازنده‌های چندهسته‌ای، چیپست‌هایی با دو یا چند پردازنده مختلف هستند. این سخت‌افزارها باعث ارتقا کارآمدی، کاهش مصرف برق و مدیریت وظایف به صورت بهینه‌تر می‌شوند. استفاده از این سخت‌افزارها مانند داشتن همزمان چند CPU در کامپیوتر است. بیشتر کامپیوترها بین دو تا ۱۲ هسته دارند. پردازش موازی بیشتر برای مدیریت وظایف پیچیده به‌ کار برده می‌‌شود. دانشمندان داده از این امکان برای مدیریت حجم انبوه داده‌ها و اجرای وظایفی با مصرف بالای منابع استفاده می‌کنند.

پردازش موازی چیست؟

«پردازش موازی» (Parallel Computing) با عنوان «برنامه‌نویسی موازی» (Parallel Programming) نیز شناخته می‌شود. این تکنیک پردازشی به فرایندی گفته می‌‌شود که در آن مسائل محاسباتی بزرگ به مسائل کوچک‌تر تجزیه شده و به صورت همزمان توسط چندین پردازنده مختلف حل می‌شوند. تمام سیستم عامل‌های مدرن توانایی اجرای پردازش موازی بر روی CPU-های چندهسته‌ای را دارند.

پردازنده‌ها با کمک حافظه به اشتراک گذاشته شده بین آن‌ها با هم ارتباط برقرار می‌کنند. برای برقراری ارتباط بین پردازش‌های موازی در سیستم عامل‌ها از تکینیک «ارتباط بین پردازشی» (Inter Process Communication | IPC) استفاده می‌شود. سپس جواب‌های بدست آمده توسط هر کدام با کمک الگوریتم‌های خاصی در همدیگر ادغام می‌شوند. پردازش موازی به طرز چشم‌گیری سریع‌تر از پردازش سریالی - خطی - انجام می‌شود. پردازش سریالی به نسخه قدیمی پردازش گفته می‌شود. در این نوع پردازش، سیستم عامل برای اجرای کارهای خود با کمک یک پردازنده، در ابتدا همه مسائل را به صف می‌کرد. سپس یک به یک فرایند‌ها را برای اجرا به پردازنده می‌فرستاد. استفاده از پردازش موازی در کنار تکنیک‌هایی مانند صفحه بندی در سیستم عامل به افزایش سرعت کار کامپیوتر کمک قابل توجهی می‌کند.

در زمان اختراع اولین کامپیوترها اواخر دهه ۱۹۴۰ و اوایل ۱۹۵۰ میلادی، نرم‌افزارها به شکلی برنامه نویسی می‌شدند که مسائل را بر اساس توالی رویدادشان حل کنند. این کار باعث کند شدن سرعت پردازش می‌شد. برای اینکه سرعت پردازش فرایند‌ها ارتقا پیدا کند، الگوریتم‌ها باید ایجاد می‌شدند. از الگوریتم‌های زمان بندی به عنوان دستور‌العملی برای مدیریت کار سریع‌تر CPU استفاده می‌شود. در این حالت فقط وقتی که یکی از فرایند‌ها کار خود را کامل کند، فرایند بعدی اجرا می‌شود.

در اوایل دهه ۱۹۵۰ میلادی بود که پردازش موازی معرفی شد و به کامپیوترها برای اجرای سریع‌تر و کارآمدتر کمک کرد. از همان زمان، پردازش موازی کار خود را با شکستن فرایند‌های بزرگ به تکه‌های کوچک و شبیه بهم شروع کرد. این روند کاری با عنوان الگوریتم‌های موازی شناخته شده و تکه‌های فرایند کوچک‌تر را بر روی چندین پردازنده در دسترس برای اجرا توزیع می‌کند.

امروزه، سامانه‌های موازی به حدی ارتقا پیدا کرده‌‌اند که هم بر روی همه کامپیوترها قابل استفاده‌اند و هم قادر به انجام کارهای روزانه‌ای مانند بررسی ایمیل‌ها یا حتی ارسال پیام‌ کوتاه با سرعت صدها برابر بیشتر نسبت به پردازش‌های سریالی هستند. علاوه‌بر افزایش قدرت دستگاه‌های شخصی مانند لپتاپ‌ها و تلفن‌های هوشمند، سامانه‌های پردازش موازی باعث افزایش قدرت پیشرفته‌ترین سوپرکامپیوترها و مدرن‌ترین تکنولوژی‌ها مانند هوش مصنوعی و «اینترنت اشیاء» (Internet of Things | IoT) نیز شده‌اند.

مقایسه پردازش موازی با پردازش سریالی

به «پردازش سریالی» (Serial Computing)، «پردازش متوالی» ( Sequential Computing) نیز گفته می‌شود. این نوع از پردازش برای اجرای هر مسئله محاسباتی، دستور‌العمل‌ها را به صورت متوالی و یک به یک در واحد زمان، دنبال می‌کند. در این تکنیک محاسباتی کامپیوتر برای انجام وظایف خود به‌جای توزیع آن‌ها بر روی چندین پردازنده مختلف فقط از یک پردازنده استفاده می‌کند.

همین‌طور که علم کامپیوتر در حال پیشرفته شدن بود، پردازش موازی برای افزایش سرعت پردازش سریالی معرفی شد. در برنامه‌نویسی موازی، سیستم عامل‌ها به کامپیوترها برای اجرای وظایف و انجام محاسبات مختلف در زمان یکسان کمک می‌کنند. نام این روش، پردازش موازی است. پردازش داده‌ها با کمک این روش با سرعت بسیار بیشتری انجام می‌شود.

مقایسه پردازش موازی با محاسبات موازی

«پردازش موازی» (Parallel Processing) و «محاسبات موازی» (Parallel Computing) واژه‌هایی بسیار نزدیک به یکدیگر هستند، اما چند تفاوت قابل توجه هم بین آن‌ها وجود دارد. پردازش موازی یا Parallelism، وظیفه‌ای را در زمان اجرای به تکه‌های کوچکی تقسیم می‌کند. این تکه‌های کوچک به صورت مستقل از یکدیگر و هم‌‌زمان با هم با استفاده از چند پردازنده مختلف اجرا می‌شوند. بعد از اینکه این معادلات کوچک بر روی چندین پردازنده مختلف اجرا شدند، برای باز‌سازی معادله بزرگ اول و تولید جواب اصلی مسئله، باز هم به شبکه‌ای از کامپیوترها یا کامپیوتری با بیش از یک پردازنده نیاز داریم.

در حالی که بعضی وقت‌ها ممکن است از عبارت‌های پردازش موازی و محاسبات موازی به‌جای یکدیگر استفاده شود، اما باید به تفاوت‌های کوچک بین این موارد دقت کرد. پردازش موازی به چندین هسته یا CPU مختلف اشاره دارد که دوشادوش یکدیگر برای حل مسائل به صورت اشتراکی کار می‌کنند در حالی که محاسبات موازی اشاره به کاری دارد که نرم‌افزار برای ساده‌تر کردن پردازش‌ها انجام می‌دهد.

فیلم های آموزش برنامه نویسی در فرادرس

در دنیای رو به پیشرفت آینده،‌ برنامه نویسی یکی از مهارت‌هایی است که نه تنها برای دانشجویان رشته مهندسی کامپیوتر، بلکه برای سایر رشته‌ها و حوزه‌های کاری نیز به شکل ضروری، مورد نیاز است. در حال حاضر، هر سال بر تعداد موقعیت‌های شغلی مرتبط با برنامه‌نویسی افزوده می‌شود. بخش جدانشدنی از فرایند تحقیق و پژوهش در اکثر صنایع و فعالیت‌های تجاری امروزی، کار با کامپیوتر و توانایی پیاده‌سازی ایده‌ها و الگوریتم‌ها در قالب برنامه‌های کامپیوتری است. برای اینکه شاغلین و محققین این حوزه‌ها وظیفه خود را به شکل مناسب انجام دهند، نیازمند داشتن دانش برنامه‌نویسی مناسب هستند.

وب‌سایت آموزشی فرادرس، تلاش اصلی خود را بر این گذاشته که دانشجویان و دانش‌آموزان در هر حوزه‌ای بتوانند از فیلم‌های این وب‌سایت استفاده کرده و نیاز‌های علمی خود را برآورده کنند. اکنون به‌جز مخاطبان در حال تحصیل، اشخاص کارجو و حتی شاغلین نیز می‌توانند با مراجعه به فیلم‌های فرادرس با هدف رسیدن به جایگاه شغلی یا افزایش توان عملیاتی خود به کسب مهارت‌های متنوع بپردازند. در پایین چند مورد از فیلم‌های آموزشی مربوط به زبان‌های برنامه‌نویسی گوناگون را معرفی کرده‌ایم. در صورت تمایل برای مشاهده گزینه‌های بیشتر با کلیک بر روی تصویر بالا می‌توانید به صفحه اصلی این مجموعه آموزش هدایت شده و فیلم‌های دیگری را هم ببینید.

• فیلم آموزش برنامه نویسی ++C‎ با فرادرس
• فیلم آموزش برنامه نویسی PHP در فرادرس
• فیلم آموزش برنامه نویسی پایتون همراه با مثال های عملی در Python از فرادرس
• فیلم آموزش رایگان گیت Git، گیت هاب و گیت لب در فرادرس
• فیلم آموزش برنامه نویسی جاوا با فرادرس

روش کار پردازش موازی چیست؟

قبل از اینکه بدانیم روش کار پردازش موازی چیست باید به چند نکته مهم اشاره کنیم. پردازش موازی دربرگیرنده طیف گسترده‌ای از دستگاه‌ها با معماری‌های کامپیوتری مختلف است. از سوپرکامپیوترها گرفته تا تلفن‌های هوشمند درون جیب همه مردم از تکنیک پردازش موازی استفاده می‌کنند. در پیشرفته‌ترین حالت‌ پردازش موازی از صدها هزار هسته پردازشی برای کار بر روی مسائلی مانند کشف داروی جدید برای سرطان یا مشارکت در تحقیقات مبتنی بر جست‌وجو به دنبال هوش فرازمینی استفاده می‌کند. در حالت‌های ساده‌تر هم برای مثال، از پردازش موازی به منظور سرعت بخشیدن به ارسال ایمیل از تلفن هوشمند نسبت به پردازش سنتی و سریالی استفاده می‌شود.

فیلم آموزش مساله انتخاب در الگوریتم و پردازش موازی (رایگان) در فرادرس

کلیک کنید

در پردازش موازی، سه معماری اصلی وجود دارد. هر کدام از این معماری‌ها از «رابط ارسال پیام» (Message Passing Interface | MPI) مخصوص به خود استفاده می‌کنند.

1. «حافظه اشتراکی» (Shared Memory)
2. «حافظه توزیع شده» (Distributed Memory)
3. «حافظه هیبریدی» (Hybrid Memory)

رابط ارسال پیام مربوط به معماری‌های مختلف، مانند استانداردی برای همه سامانه‌های پردازش موازی کار می‌کند. MPI در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند ++C و Fortran پروتکل‌های خاصی را برای ارسال پیام‌ بین دستگاه‌ها ارائه می‌دهد. نسخه متن باز MPI در توسعه اپلیکیشن‌ها و نرم‌افزارهای جدید بسیار تاثرگذار بوده و در نتیجه باعث افزایش توانایی‌های تکنیک پردازش موازی شده است.

معماری های پردازش موازی مختلف

همین‌طور که در بالا اشاره شد، در پردازش موازی، سه معماری اصلی وجود دارد. در این بخش از مطلب به بررسی این معماری‌ها پرداخته و در نهایت درباره معماری‌های اختصاصی‌سازی شده نیز صحبت می‌کنیم.

حافظه اشتراکی

در اپلیکیشن‌هایی که به صورت روزانه استفاد می‌شوند، مانند کاربردهای رایج لپتاپ‌ها و گوشی‌های هوشمند که شامل پردازش موازی نیز هستند، حافظه اشتراکی به کار برده شده است. در معماری «حافظه اشتراکی» (Shared Memory)، کامپیوتر‌های موازی با هدف برقراری ارتباط با منبع حافظه اشتراکی یکسان، به استفاده از چندین پردازنده مجزا اتکا می‌کنند.

حافظه توزیع شده

از معماری «حافظه توزیع شده» (Distributed Memory) در رایانش ابری استفاده می‌شود. در نتیجه به معماری رایج در بسیاری از اپلیکیشن‌های بزرگ و گسترده تبدیل شده است. در سامانه توزیع شده برای محاسبات موازی، چندین پردازنده همراه با منابع حافظه‌ اختصاصی خودشان بر روی شبکه‌ای با یکدیگر متصل شده‌اند.

حافظه هیبریدی

سوپرکامپیوترهای مدرن با استفاده از معماری «حافظه هیبریدی» (Hybrid Memory) طراحی می‌شوند. حافظه هیبریدی، سامانه محاسباتی موازی است که کامپیوترهایی را با حافظه اشتراکی بر روی شبکه‌های حافظه توزیع شده با یکدیگر ترکیب می‌کند. CPU-های متصل بهم در محیط حافظه هیبریدی می‌توانند به حافظه اشتراکی و وظایفی دسترسی داشته باشند که به واحد‌های دیگری در همان شبکه اختصاص داده شده‌اند.

معماری های اختصاصی سازی شده

علاوه بر معماری‌های اصلی که معرفی کردیم، معماری‌های پردازش موازی کم استفاده‌تری هم در کامپیوترها وجود دارند که برای کار بر روی مسائل بزرگ‌تر و وظایفی به شدت اختصاصی‌سازی شده، طراحی شده‌اند. از این قبیل معماری‌ها می‌توان به «پردازنده‌های برداری» (Vector Processors) برای کار بر روی آرایه‌های داده‌ای به نام بردار و پردازنده‌های با اهداف محاسباتی عمومی‌تر - که بر روی «واحدهای پردازش گرافیکی» (Graphics Processing Units) یا «GPGCU» قرار دارند - اشاره کرد.

به عنوان مثالی از این موارد می‌توان از CUDA نام برد. CUDA، اپلکیشن GPGCU اختصاصی برای «رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن» (Application Programming Interface | API) است که توسط شرکت Nvidia توسعه داده شده. وجود این ابزار برای اجرای وظایف مربوط به «یادگیری عمیق» (Deep Learning | DL) بسیار ضروری است. در واقع می‌توان از آن به عنوان تکنولوژی زیربنایی برای بسیاری از اپلیکیشن‌های مربوط به هوش‌ مصنوعی اشاره کرد.

در صورتی که نسبت به هوش‌ مصنوعی علاقه‌مند هستید و می‌خواهید به صورت عمیق‌تری با این حوزه جدید آشنا شوید، پیشنهاد می‌کنیم که مطلب ۱۹ الگوریتم هوش مصنوعی که باید بدانید، به زبان ساده را از مجله فرادرس مطالعه کنید.

انواع پردازش موازی چیست؟

قبل از صحبت درباره اینکه انواع پردازش موازی چیست بهتر است با ابزار پیاده‌سازی برنامه‌های دارای این قابلیت آشنا شویم. یکی از ابزارهای بسیار مناسب برای پیاده‌سازی پردازش موازی در اپلیکیشن‌ها استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون است. پایتون یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی قدرتمند، انعطاف‌پذیر و چندکاره‌ است که به طور خاص در طراحی وب اپلیکیشن‌ها و حل مسائل هوش مصنوعی می‌درخشد. برای آموزش اجرای پردازش موازی با کمک پایتون فیلم آموزش پردازش موازی در پایتون همراه کار با کتابخانه Thread و Async IO را از فرادرس مشاهده کنید. لینک مربوط به این فیلم را در پایین نیز قرار داده‌ایم.

پردازش‌های موازی را می‌توان به چهار دسته اصلی تقسیم کرد. هر کدام از این دسته‌ها دارای مزیت‌های خاصی ‌هستند که آن‌ها را به بهترین گزینه برای انجام هدف مشخصی تبدیل می‌کند. در این قسمت با بیان توضیح کلی و واضح به بررسی همه این دسته‌ها پرداخته‌ایم.

دسته اول: موازی گری در سطح بیت ها

«موازی‌‌گری در سطح بیت‌ها» (Bit-Level Parallelism) به تکنیکی اشاره می‌کند که در آن برای تقویت عملکرد کلی سیستم، اندازه کلمات پردازنده افزایش پیدا کرده است . در نتیجه تعداد دستور‌العمل‌های لازم برای حل مسئله توسط پردازنده، کاهش پیدا می‌کند. این رویکرد منتهی به پیشرفت‌های چشمگیری در معماری کامپیوتر شده است. یعنی پردازنده‌ها را از سال ۱۹۸۶ به بعد به ترتیب از ۴ بیتی به ۸ بیت، ۱۶ بیت، ۳۲ بیت و در نهایت به ۶۴ بیتی ارتقا داد. در این پردازنده‌ها هر نسل از لحاظ قدرت عملکرد نسبت به نسل قبلی افزایش توان زیادی را بدست آورده‌‌اند. یکی از مثال‌های قابل توجه این پیشرفت‌ها Nintendo 64 است. Nintendo 64 اولین کنسول بازی بود که از سیستم ۶۴ بیتی استفاده می‌‌کرد و در زمان معرفی بسیار درخشید.

دسته دوم: موازی گری در سطح دستور

«موازی‌گری در سطح دستور» (Instruction-Level Parallelism | ILP) نوعی از پردازش موازی است که در آن پردازنده‌ها انتخاب می‌کنند کدام دستور را اجرا کنند. در ILP پردازنده‌ها برای اجرای نوع خاصی از عملیات به صورت همزمان ساخته شده‌اند. بنابراین، با اجرای این نوع عملیات مصرف منابع بهینه‌سازی شده و توان خروجی سامانه‌ هم افزایش پیدا می‌کند.

دسته سوم: موازی گری بر اساس وظیفه

«موازیگری بر اساس وظیفه» (Task Parallelism) نوعی از پردازش موازی است که در آن چندین پردازنده مجزا از هم، بر روی وظایف مختلفی به صورت همزمان کار می‌کنند. هر پردازنده بر روی یک وظیفه خاص کار کرده و معمولا هم از داده‌ها یکسانی استفاده می‌کنند. این رویکرد به حداقل کردن زمان مصرفی برای انجام وظایف سریالی منتهی می‌شود. زیرا وظایف به صورت همزمان در کنار یکدیگر اجرا می‌شوند. نمونه مثال رایجی برای موازی‌گری بر اساس وظیفه، ایجاد و استفاده از خطوط پایپ داده است. در این رویکرد، توالی از وظیفه‌ها بر روی مجموعه یکسانی از داده‌ها کار می‌کنند. هر وظیفه‌ بر روی پردازنده یا هسته مشخصی از پردازنده اصلی پردازش می‌شود.

دسته چهارم: موازی گری در سطح اَبَرکلمات

روش «موازی‌گری در سطح اَبَرکلمه» (Superword-Level Parallelism | SLP) از ILP بسیار پیشرفته‌تر است. SLP بر روی بردار‌سازی در کدهای اینلاین تمرکز می‌کند. «بردارسازی» (Vectorization) فرایند پردازش موازی است که به چندین وظیفه شبیه‌ بهم کمک می‌کند، در زمان یکسانی به انجام برسند. این مسئله باعث صرفه‌جویی در مصرف زمان و منابع شده است. SLP برای شناسایی دستورات اسکالری به‌ کار برده می‌‌شود در بلوک کد به صورت تکراری استفاده شده‌اند. سپس این دستورات اسکالر را با عملیات بزرگ‌تری به نام «ابرکلمه» (Superword) ترکیب می‌کند.

چرا پردازش موازی مهم است؟

مباحث پردازش موازی و نوشتن الگوریتم موازی برخلاف پیشرفت پردازنده‌ها و ظهور پردازنده‌های گرافیکی، باز هم موضوع بسیار حیاتی در طراحی الگوریتم است. توسعه‌دهنده‌ای که بداند پردازش موازی چیست و بتواند الگوریتمی را به صورت موازی بنویسد که از قابلیت و توانایی پردازنده‌ها به بهترین شکل استفاده کند، موفقیت بزرگی در کاهش زمان اجرا و هزینه الگوریتم‌ها به دست آورده است. برای رسیدن به این توانایی پیشنهاد می‌کنیم که فیلم آموزش الگوریتم موازی و پردازش موازی را از فرادرس مشاهده کنید. لینک مربوط به این فیلم را در پایین نیز قرار داده‌ایم.

فیلم آموزش الگوریتم موازی و پردازش موازی در فرادرس

کلیک کنید

سرعت و کارآمدی پردازش موازی باعث تقویت مهم‌ترین پیشرفت‌های تکنولوژیکی در طول ۵۰ سال گذشته شده است. به عنوان مثالی از این جهش‌های تکنولوژیکی می‌توان به تلفن‌های هوشمند، «محاسبات سریع» (High Performance Computing | HPC)، هوش مصنوعی و «یادگیری ماشین» (Machine Learning | ML) اشاره کرد. این تکنولوژی محاسباتی به کامپیوترها برای حل کردن مسائل پیچیده‌تر با سرعت بیشتر و منابع کمتر کمک می‌کند. در نتیجه باعث بروز تحول دیجیتالی در صنایع زیادی شده است.

تاریخچه توسعه پردازش موازی چیست؟

آغاز علاقه‌مندی به پردازش موازی وقتی بود که برنامه نویسان و سازندگان کامپیوتر شروع کردند به جست‌وجو به دنبال روشی برای ساخت پردازنده‌هایی با راندمان بالا، یعنی مصرف برق کمتر و کارایی بیشتر. در دهه‌ ۱۹۵۰ تا اواخر دهه ۱۹۷۰ میلادی، پیش‌گامان مهندسی و علوم، موفق به ساخت کامپیوترهایی شده‌ بودند که از فضای حافظه اشتراکی استفاده می‌کردند. در نتیجه برای اولین بار عملیات موازی را بر روی پایگاه‌های داده به پیش بردند.

این تلاش‌ها در پروژه «محاسبات همزمان کالتک» (Caltech Concurrent Computation) در سال ۱۹۸۰ به حد اعلای خود رسیدند. در این پروژه، نوع جدیدی از محاسبات پردازشی با استفاده از ۶۴ پردازنده اینتل معرفی شدند.

در سال ۱۹۹۰ میلادی، سوپرکامپیوتر «ASCI Red» با استفاده از «تعداد بسیار زیادی پردازنده» (Massively Parallel Processors | MPPs) برای کار موازی به سرعت شگف‌انگیز یک تریلیون پردازش در ثانیه رسید. این مسئله نشانه ظهور MPP-ها در قدرت محاسباتی بود. در حدود همان زمان‌ها بود که نوع جدید از پردازش موازی به نام «خوشه‌ها» (Clusters) مشهور شد و سرانجام جای MPP-ها را برای انجام بسیاری از وظایف پُر کرد. خوشه‌های کامپیوتری به نوعی از پردازش موازی گفته می‌شود که برای انجام آن باید کامپیوتر‌ها - مانند رأس‌‌های یک گراف - بر روی شبکه‌های تجاری با یکدیگر متصل شوند.

پردازش‌های موازی، بخصوص با استفاده از پردازنده‌های چندهسته‌ای و «واحد‌های پردازشگر گرافیکی» (Graphics Processing Units | GPUs) هنوز هم در علوم کامپیوتر مسئله بسیار مهمی هستند. GPU-ها معمولا برای پردازش‌ میزان بیشتری از داده‌ها در زمان یکسان، در کنار CPU به کار برده می‌شوند. این مسئله باعث اجرای سریع‌تر بسیاری از اپلیکیشن‌های تجاری مدرن شده است.

مزیت های استفاده از پردازش موازی چیست؟

همین‌طور که می‌دانیم پردازش موازی از زمان معرفی شدن تا به امروز به بخشی بسیار مهم و جدانشدنی از کامپیوترها تبدیل شده است. در ابتدا بر روی سوپرکامپیوترها استفاده می‌شد، اما امروزه در تمام وسایل و کامپیوترهای شخصی نیز به کار برده می‌‌شود.

چند مورد از مهمترین و برجسته‌ترین مزیت‌های استفاده از پردازش‌های موازی را در فهرست زیر معرفی کرده‌ و می‌بینیم که موثر‌ترین مزیت‌های استفاده از پردازش موازی چیست.

• کاهش هزینه‌ها
• حل مسائل پیچیده
• تحلیل سریع‌تر داده‌ها
• افزایش کارایی

در ادامه مطلب موارد نامبرده در فهرست بالا را یک به یک توضیح داده‌ایم.

کاهش هزینه ها

قبل از به وجود آمدن پردازش‌های موازی از پردازش سریالی استفاده می‌کردیم. پردازش سریالی، پردازنده‌ها را مجبور می‌کرد که مسائل پیچیده را به صورت مرحله به مرحله در هر واحد زمان و پشت سر هم حل کنند. این مسئله باعث می‌شود که دقایق یا حتی ساعت‌ها زمان برای حل مسئله‌ای لازم شود که پردازش‌ موازی شاید بتواند در چند ثانیه حل کند. برای مثال، اولین گوشی‌ها آیفون از پردازش سریالی استفاده می‌کردند. برای همین ممکن بود برای باز کردن اپلیکیشن خاص یا صندوق ایمیل یک دقیقه زمان صرف کنند. اما امروزه پردازش‌ موازی - که برای اولین بار از سال ۲۰۱۱ در آیفون‌ها به‌ کار برده شد - به میزان چشم‌گیری سرعت انجام آن وظایف را اتقا داده است.

حل مسائل پیچیده

همین‌طور که به پیش‌ می‌رویم با افزایش تکنولوژی، اپلیکیشن‌ها پیشرفته‌تر شده و مسائل پیچیده‌تر می‌شوند. کامپیوتر‌ها هم باید مسائل پیچیده‌تری را حل کنند. کامپیوترهای امروزی باید هزاران یا میلیون‌ها وظیفه را با سرعت زیاد اجرا کنند. برای مثال، مدل‌های یادگیری ماشین به میزان زیادی به پردازش‌های موازی وابسته شده‌اند. این مدل‌ها برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده خود به تعداد زیادی پردازنده نیاز دارند که به صورت موازی با هم کار کنند. اگر این مدل‌ها از پردازش سریالی استفاده کنند، وظایف مربوط به ماشین لرنینگ با سرعت بسیار کندتری اجرا می‌شوند. زیرا در هر واحد زمانی فقط یک محاسبه بر روی یک پردازنده قابل اجرا است.

تحلیل سریع تر داده ها

پردازش موازی و محاسبات موازی به میزان چشم‌گیری، توانایی تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ را افزایش داده‌اند. این تکنیک‌ها کوئری‌های تعاملی مورد نیاز برای اجرای تحلیل داده‌ها را تقویت می‌کنند. بخصوص در مقابل حجم بسیار گسترده اطلاعاتی که به صورت روزانه تولید می‌‌شوند. با استفاده از کامپیوترهایی که دارای چندین هسته پردازشی هستند، پردازش موازی به سرعت ساختارهای داده را زیرورو می‌کند. در نتیجه دانش بدست آمده از این اطلاعات نسبت به پردازش سریالی - که در هر واحد زمانی وظیفه مجزایی را اجرا می‌کند - با سرعت بسیار بیشتری به علم تبدیل می‌‌شود. این مسئله برای شرکت‌هایی ضروری است که انبوهی از اطلاعات دیجیتالی را مدیریت می‌کنند و به دنبال نکات مربوط بهم در میان‌ آن‌‌ها می‌گردند.

افزایش کارایی

با مجهز شدن به پردازش موازی، کامپیوترها می‌توانند از منابع به میزان بسیار کارآمدتری نسبت به همتایان مجهز به پردازش سریالی خود استفاده کنند. مدرن‌ترین سیستم‌های کامپیوتری در حال حاضر، از چندین هسته و پردازنده مختلف استفاده می‌کنند. در نتیجه می‌توانند چندین برنامه‌ را به صورت همزمان اجرا کرده و مسائل بیشتری را به صورت همزمان حل کنند. به همین دلیل پردازش موازی به ویژگی کلیدی در تکنولوژی‌های پیشرفته امروزی تبدیل شده‌ است.

موارد استفاده از پردازش موازی چیست؟

پردازش موازی تقریبا در همه دستگاه‌های کامپیوتری در حال استفاده است. از بلاکچین گرفته تا تلفن‌های هوشمند، کنسول‌های بازی و چت بات‌ها، همه از پردازش موازی استفاده می‌کنند. این تکنیک پردازشی به بخشی ضروری از بیشتر تکنولوژی‌هایی تبدیل شده است که زندگی انسان‌ها را دربر گرفته‌اند. در این بخش از مطلب به بررسی چند مورد از مثال‌های مربوط به کاربرد پردازش موازی در زندگی انسان پرداخته‌ایم. البته حوزه‌های کاربرد این تکنولوژی بسیار گسترده‌تر است، اما سعی کردیم رایج‌ترین و برجسته‌ترین موارد را بررسی کنیم.

• تلفن های هوشمند: بسیاری از تلفن‌های هوشمند برای به انجام رساندن وظایف خود با سرعت بیشتر و به صورت موثر‌تر، روی پردازش موازی تکیه کرده‌اند.
• بلاکچین: بلاکچین چندین کامپیوتر مختلف را برای اعتبار سنجی داده‌های ورودی و تراکنش‌های جاری به صورت همزمان با یکدیگر متصل می‌کند. این مسئله باعث شده که بلاکچین با سرعت، مقایس‌پذیری و کارآمدی بیشتری کار کند.
• لپتاپ ها: کامپیوترهای لپتاپ قدرتمندی که در حال حاضر وجود دارند مانند MacBook-ها و Chromebook-ها و ThinkPad-ها از چیپ‌هایی بر روی مادربرد خود استفاده می‌کنند که دارای پردازنده‌های چندهسته‌ای هستند. پردازنده‌ چندهسته‌ای هم کلید اصلی استفاده از تکنولوژی پردازش‌های موازی است.
• اینترنت اشیا: «اینترنت اشیا» (Internet of Things) به سنسورهایی تکیه دارد که به منظور جمع‌آوری داده از محیط و ارسال آن بر روی اینترنت به‌ کار برده می‌شوند. وقتی که این داده‌ها جمع‌آوری شدند، برای تحلیل سریع این داده‌ها و کمک به سامانه‌های پیچیده، محاسبات موازی، مورد نیاز می‌شوند.
• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: با اجرای وظایف در زمان یکسان، پردازش موازی، زمان مورد نیاز برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین به صورت دقیق بر روی داده‌های مورد نظر را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد.
• شاتل های فضایی: سامانه مدیریت شاتل فضایی از پنج کامپیوتر «IBM® AP-101» استفاده می‌کند. این کامیپوترها برای کنترل تجهیزات الکترونیکی مدیریت شاتل و نظارت بر داده‌ها به صورت بی‌درنگ، به شکل موازی در کنار هم کار می‌کنند. زیرا می‌توانند ۵۰۰ هزار دستورالعمل را در هر ثانیه اجرا کنند.
• سوپرکامپیوترها: سوپرکامپیوترها به حدی به پردازش موازی متکی هستند که بعضی از اوقات به نام کامپیوترهای موازی نیز نامیده می‌شوند.

آموزش برنامه نویسی با فیلم های پروژه محور

آموزش برنامه نویسی یکی از فرایند‌هایی است که معمولا ساده‌تر از چیزی که تصور می‌شود شروع شده و سخت‌تر از چیزی که در انتظار است به نتیجه می‌رسد. دلیل اصلی این امر این است که آموزش‌ها ابتدایی معمولا به خوبی افراد علاقه‌مند را برای ورود با بازار کار آماده نمی‌کنند. این آموزش‌ها اصول بنیادین و زیربنای کار را می‌آموزند که هم بسیار مهم است و هم ساده. اما آموزش ترکیب تکنولوژی‌های نرم‌افزاری معمولا کاری است که باید در دوره‌های آموزشی پروژه محور به دنبال آن بود. فرادرس برای پر کردن این خلاء، سری نسبتا کاملی از فیلم‌های پروژه محور آموزش برنامه‌نویسی را آماده کرده که چند مورد از آن‌ها را در پایین معرفی کرده‌ایم.

• فیلم آموزش مقدماتی ساخت ربات تلگرام با پایتون با فرادرس
• فیلم آموزش پروژه محور سی شارپ C#‎ درباره سیستم حسابداری و انبارداری با فرادرس
• فیلم آموزش پروژه محور جاوا Java درباره طراحی و ساخت شبکه اجتماعی با فرادرس
• فیلم آموزش پروژه محور یونیتی درباره ساخت بازی ماشین دو بعدی در Unity با فرادرس
• فیلم آموزش پروژه محور لاراول درباره ساخت فروشگاه اینترنتی در Laravel دوره مقدماتی با فرادرس

در صورت تمایل بر روی تصویر پایین کلیک کرده و از سایر فیلم‌های تولید شده نیز دیدن کنید.

جمع‌بندی

با اینکه پردازش موازی برای مدت زمان زیادی است که وجود دارد، امروز حتی به کاربردهای بیشتری‌ هم در حوزه اینترنت اشیا دست‌ پیدا کرده است. ابزارهای مدرن IoT، حجم انبوهی از داده‌ها را به صورت بی‌درنگ تولید کرده که برای بدست آوردن اطلاعات مهم باید به سرعت تحلیل شوند. پردازش موازی یکی از قدرتمندترین تکنولوژی‌های مورد استفاده در کامپیوترهاست که روز‌به‌روز پیشرفته‌تر شده و وجودش نیز ضروری‌تر می‌‌شود. در دنیای آینده، تمام سخت‌افزارها باید توانایی انجام پردازش موازی را داشته باشند.

فیلم مجموعه آموزش برنامه نویسی – مقدماتی تا پیشرفته در فرادرس

کلیک کنید

در این مطلب از مجله فرادرس، دانستیم که پردازش موازی چیست و چگونه کار می‌کند. با صحبت درباره تاریخچه ظهور این تکنولوژی شروع کرده و در انتها به بررسی انواع آن و چند مورد از رایج‌ترین کاربردهای آن پرداختیم.