Karmaşık problemler karmaşık çözümler gerektirir. Bir programın çalışmasını bitirmek için saatlerce beklemek yerine neden paralel programlamayı kullanmıyorsunuz? Paralel programlama, geliştiricilerin bir programın tamamlaması gereken görevleri paralel olarak yapılabilecek daha küçük iş bölümlerine ayırmasına yardımcı olur. Paralel programlama, geliştiriciler için verimli paralel algoritmalar ve kodlar oluşturmak için önceden daha yoğun bir çaba gösterebilse de, programı aynı anda birden fazla hesaplama düğümü ve CPU çekirdeğinde çalıştırarak paralel işlem gücünden yararlanarak genel olarak zaman kazandırır.
Paralel Programlama Nedir?
Paralel programlama, basit bir ifadeyle, bir problemi birden çok hesaplama kaynağı kullanarak aynı anda yürütülebilecek daha küçük görevlere ayırma işlemidir.
Paralel programlama terimi, paralel işleme ile birbirinin yerine kullanılabilir veya paralel programlamanın yüksek verimliliğini sağlayan sistemlere atıfta bulunan paralel hesaplama ile bağlantılı olarak kullanılabilir.
Paralel programlamada görevler, bir CPU içinde birden çok bilgisayar veya birden çok çekirdek kullanılarak aynı anda çalıştırılabilmesi için paralelleştirilir. Paralel programlama, hız ve doğruluğun gerekli olduğu büyük ölçekli projeler için kritik öneme sahiptir. Bu karmaşık bir görevdir, ancak geliştiricilerin, araştırmacıların ve kullanıcıların, aynı anda yalnızca bir görevi işleyebilen bir programdan daha hızlı araştırma ve analiz yapmalarını sağlar.
Paralel Programlama Nasıl Çalışır?
Paralel programlama, görevleri farklı düğümlere veya çekirdeklere atayarak çalışır. Yüksek Performanslı Bilgi İşlem (HPC) sistemlerinde, bir düğüm, bir işletim sistemini çalıştıran bellek ve işlemcileri içeren bir bilgisayar sisteminin bağımsız bir birimidir. Merkezi işlem birimleri (CPU ‘lar) ve grafik işleme birimleri (GPU’lar) gibi işlemciler, bir dizi çekirdek içeren yongalardır. Çekirdekler, komutları yürüten birimlerdir; bir işlemcide birden çok çekirdek ve bir düğümde birden çok işlemci olabilir.
Paralel programlama ile bir geliştirici, programlarını birden çok düğüm veya işlemci üzerinde çalıştırmalarını kolaylaştırmak için özel yazılımlarla kod yazar. İşlemeyi hızlandırmak için paralel programlamanın kullanılabileceği basit bir örnek, bir görüntünün yeniden renklendirilmesidir. Bir geliştirici, görüntüyü eşit parçalara ayırarak görüntünün tek tek yönlerini değiştirme genel görevini bölmek için kod yazar ve ardından her parçanın yeniden renklendirmesini, her biri kendi hesaplama kaynaklarında çalışan farklı bir paralel göreve atar. Paralel görevler tamamlandığında, tam görüntü yeniden birleştirilir.
Paralel işleme teknikleri, gömülü, mobil, dizüstü bilgisayarlar ve iş istasyonlarından dünyanın en büyük süper bilgisayarlarına kadar çeşitli cihazlarda kullanılabilir. Farklı bilgisayar dilleri, paralelliği sağlamak için çeşitli teknolojiler sağlar. C, C++ ve Fortran için OpenMP, açık çoklu işlem, bir CPU’nun çekirdekleri arasında paralel görevlerin çalıştırılmasına olanak tanıyan paralel uygulamalar geliştirmek için platformlar arası bir API sağlar. İşlemlerin farklı bilgisayarlar veya düğümler arasında iletişim kurması gerektiğinde, tipik olarak MPI, mesaj aktarma arabirimi gibi bir teknoloji kullanılır. Her iki modelin de avantajları var. Tek bir düğümdeki birden çok çekirdek, belleği paylaşır. Paylaşılan bellek, bilgi alışverişi için genellikle bir ağ üzerinden düğümler arasında ileti geçişinden daha hızlıdır. Ancak, tek bir düğümün sahip olabileceği çekirdeğe ilişkin bir sınır vardır. Projeler büyüdükçe, geliştiriciler her iki paralellik türünü birlikte kullanabilir. Geliştiricilerin karşılaştığı zorluklardan biri, algoritmalarını düzgün bir şekilde ayrıştırmak ve maksimum performans için birden çok düğüm ve birden çok çekirdek arasında paralel hale getirmek ve düzgün çalışmadığında paralel uygulamalarında hata ayıklamaktır.
Paralel Programlama Ne İçin Kullanılır?
Paralel programlamanın görevleri ayrıştırma yeteneği, onu büyük miktarda veri, karmaşık hesaplamalar veya büyük simülasyonlar içeren karmaşık problemler için uygun bir çözüm haline getirir. Daha önce çözülemeyen problemler, hava durumu simülasyonları, aşı geliştirme ve astrofizik araştırmaları gibi paralel programlama kullanılarak ayrıştırılıyordu.
Paralel programlama kullanım durumları şunları içerir:
• Eğlence sektöründe gelişmiş grafikler
• Uygulamalı Fizik
• İklim araştırması
• Elektrik Mühendisliği
• Finansal ve ekonomik modelleme
• Moleküler modelleme
• Ulusal savunma ve nükleer silahlar
• Petrol ve gaz arama
• Kuantum mekaniği