O que é processamento paralelo em computação? Saiba benefícios e aplicações
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O conceito de computação paralela começou a ser desenvolvido no final da década de 1950 por pesquisadores da IBM. Eles acreditavam que um computador único não supriria mais a demanda crescente por poder de processamento. Uma possível solução seria ter dois processadores (ou núcleos) trabalhando simultaneamente.
O primeiro chip comercial com múltiplos núcleos foi o IBM Power4, lançado em 2001. O processador, baseado na arquitetura PowerPC, era um dual-core com frequência de 1,1 a 1,3 GHz. A CPU, que foi a primeira a ter dois núcleos em um único chip de silício, era fabricada em uma litografia de 180 nanômetros.
O paralelismo, que começou sendo usado em aplicações complexas, como computação científica, aprendizagem de máquina e mineração de dados, é atualmente uma técnica comum de processamento em eletrônicos de consumo, como PCs, celulares e smartwatches.
Índice
- Como funciona a computação paralela?
- Como funciona o processamento paralelo em GPU?
- O que é a taxonomia de Flynn usada em computação paralela?
- Quais as quatro arquiteturas da taxonomia de Flynn?
- Quais são os tipos de paralelismo?
- Quais as vantagens do processamento paralelo?
- Quais são os exemplos de processamento paralelo?
- Qual é a diferença entre processamento serial e paralelo?
- Qual é a diferença entre processamento paralelo e distribuído?
Como funciona a computação paralela?
A computação paralela funciona quebrando uma tarefa grande em partes menores que podem ser resolvidas simultaneamente. Para que isso aconteça, o computador deve ter múltiplos núcleos ou threads de processamento, que executam cada tarefa de maneira independente.
Como os núcleos da CPU são independentes, cada um pode executar uma parte da tarefa de forma paralela, diminuindo o tempo de processamento.
A frequência de cada núcleo está relacionada à quantidade de operações que um chip executa por segundo. Em geral, quanto maior o número de núcleos e a frequência, melhor o desempenho.
Nem todas as tarefas se beneficiam da computação paralela. Por exemplo, cada número da sequência de Fibonacci (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13…) depende do resultado dos dois termos anteriores, logo, um algoritmo que calcule a série não é naturalmente paralelizável e não tem ganhos de desempenho significativos em um chip multi-core.
Como funciona o processamento paralelo em GPU?
Chips gráficos, como GPUs de uma placa de vídeo, lidam principalmente com tarefas paralelizáveis. Eles têm centenas ou milhares de núcleos de processamento que podem aplicar um filtro em cada pixel de uma imagem simultaneamente, o que agiliza o processo de renderização. Por isso, são ideais para games, vídeos e outras aplicações visuais.
GPUs também são usadas para diversas aplicações que se beneficiam da computação paralela por meio de GPGPU (Unidade de Processamento Gráfico de Propósito Geral). Esse conceito se refere ao uso de uma GPU para operações que, tradicionalmente, seriam executadas por uma CPU.
Tecnologias de GPGPU, como o Nvidia CUDA, permitem que um chip gráfico faça centenas ou milhares de cálculos matemáticos de forma simultânea. Com isso, tarefas como mineração de criptomoedas, treinamento de redes neurais e simulações científicas passaram a ser realizadas muito mais rapidamente que com uma CPU.
O que é a taxonomia de Flynn usada em computação paralela?
A taxonomia de Flynn é um sistema de classificação de arquiteturas que se baseia na ideia de quantos fluxos de instruções e quantos fluxos de dados um computador pode manipular simultaneamente. Foi criada pelo cientista da computação Michael J. Flynn em 1966 e é usada até hoje no conceito de computação paralela.
Fluxo de instruções é uma sequência de instruções executadas pelo processador. Uma instrução é uma “ordem” dada ao chip para realizar determinada operação, como uma adição ou subtração. Quando temos várias ordens em seguida, temos um fluxo de instruções.
Já o fluxo de dados é o conjunto de dados sobre os quais as instruções são executadas. Repetindo o exemplo matemático anterior, os números a serem somados ou subtraídos seriam o fluxo de dados em um processador.
Quais as quatro arquiteturas da taxonomia de Flynn?
A taxonomia de Flynn divide sistemas em quatro categorias:
- SISD (Single Instruction, Single Data): é o modelo de computador mais simples, no qual uma única instrução opera em um único fluxo de dados. A maioria dos primeiros chips funcionava dessa maneira;
- MISD (Multiple Instruction, Single Data): várias instruções são executadas sobre os mesmos dados. É um modelo teórico e incomum no mundo real;
- SIMD (Single Instruction, Multiple Data): uma única instrução é aplicada a vários fluxos de dados simultaneamente. Pode ser útil em processadores vetoriais, como os usados em NPUs para inteligência artificial;
- MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data): várias instruções operam em vários fluxos de dados. É o modelo mais usado nos processadores modernos com múltiplos núcleos e pode ser encontrado em todas as categorias de eletrônicos, de pequenos smartphones a grandes servidores.
Quais são os tipos de paralelismo?
- Paralelismo de dados: é alcançado dividindo-se os dados de um problema e realizando a mesma operação em cada parte dos dados simultaneamente. Por exemplo, para somar uma grande matriz de números, podemos dividi-la em partes menores e somar cada parte ao mesmo tempo;
- Paralelismo de instruções: é um tipo de paralelismo que consiste em executar várias instruções ao mesmo tempo. Enquanto uma instrução está calculando uma operação matemática, por exemplo, o processador pode executar outra instrução para buscar dados na memória;
- Paralelismo de tarefas: refere-se a situações em que várias tarefas independentes são executadas simultaneamente. Um processador quad-core pode executar quatro tarefas diferentes em paralelo, o que aumenta o desempenho do sistema;
- Paralelismo de bit: vários bits de dados são operados ao mesmo tempo. Uma CPU com arquitetura de 64 bits, por exemplo, tem capacidade para manipular simultaneamente 64 bits de dados em uma única operação.
Quais as vantagens do processamento paralelo?
- Maior desempenho: o processamento paralelo pode aumentar significativamente a velocidade de uma tarefa paralelizável, já que várias operações serão executadas ao mesmo tempo, ou seja, uma não precisa esperar o término da outra;
- Melhor aproveitamento de recursos: os diversos núcleos de uma CPU, GPU ou outros tipos de processador podem ser totalmente utilizados com a computação paralela, evitando a ociosidade e melhorando o rendimento de cada tarefa;
- Redundância e tolerância a falhas: se um dos processadores falhar, outra unidade de processamento do mesmo tipo pode assumir a tarefa, o que aumenta a confiabilidade do sistema para operações críticas.
Quais são os exemplos de processamento paralelo?
O processamento paralelo está presente em diversas aplicações, incluindo os exemplos a seguir:
- Renderização gráfica: cada núcleo de uma GPU pode processar múltiplos pixels simultaneamente e em tempo real, o que aumenta o desempenho gráfico em jogos e aplicações profissionais;
- Big Data: grandes volumes de dados podem ser divididos em partes menores e processados ao mesmo tempo, o que torna a análise das informações mais rápida e eficiente;
- Simulações científicas: um problema científico, como um simulação biológica, física ou meteorológica, pode ser dividido em partes menores e calculado ao mesmo tempo em vários processadores, o que permite executar uma tarefa mais rapidamente;
- Redes neurais e inteligência artificial: um processador neural com múltiplos núcleos pode agilizar o treinamento de uma rede neural e beneficiar outras tarefas de inteligência artificial, já que tende a ser mais rápido que uma CPU comum gastando menos energia.
Qual é a diferença entre processamento serial e paralelo?
Processamento serial é uma forma de executar várias tarefas em sequência, enquanto o processamento paralelo divide uma tarefa em partes menores que são executadas simultaneamente.
No processamento serial, uma instrução precisa ser concluída antes que a próxima seja iniciada, o que tende a prejudicar o desempenho quando uma tarefa é muito grande. A computação paralela pode ser mais eficiente em tarefas grandes, mas elas devem ser paralelizáveis, ou seja, programadas de forma a aproveitar os benefícios.
Qual é a diferença entre processamento paralelo e distribuído?
Processamento paralelo é uma forma de executar várias tarefas simultaneamente em um único sistema, enquanto o processamento distribuído divide as tarefas em vários sistemas (chamados de “nós”).
Na computação distribuída, cada nó funciona de maneira independente e pode até mesmo ter seu próprio sistema operacional e memória. Por isso, o processamento distribuído é muito escalável, já que mais nós podem ser adicionados à rede quando forem necessários.
Já a computação paralela geralmente requer uma memória compartilhada que todos os processadores podem acessar. Esse sistema tende a ser menos escalável, porque há um limite físico de quantos núcleos ou processadores podem ser colocados em um mesmo sistema.
Ambos os tipos de processamento oferecem ganhos de desempenho. Porém, a computação distribuída costuma ser utilizadas em tarefas muito grandes, cujo processamento não seria viável em um único sistema.
O que é processamento paralelo em computação? Saiba benefícios e aplicações
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Fonte: https://tecnoblog.net/responde/o-que-e-processamento-paralelo/
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