Parallelverarbeitung ist eine Methode der Datenverarbeitung, bei der mehrere Verarbeitungselemente gleichzeitig separate Teile einer größeren Aufgabe bearbeiten. Mit anderen Worten, es handelt sich um die gleichzeitige Verwendung mehrerer Prozessoren zur Ausführung eines einzigen Programms oder mehrerer verwandter Programme. Diese Technik wird eingesetzt, um die Geschwindigkeit und Effizienz von Rechenaufgaben zu erhöhen.
Der Hauptvorteil der Parallelverarbeitung besteht darin, dass sie einen größeren Datendurchsatz ermöglicht, was zu einer schnelleren und effizienteren Datenverarbeitung führt. Außerdem lassen sich so viel größere und komplexere Aufgaben in kürzerer Zeit erledigen. Darüber hinaus sind bei der Parallelverarbeitung nicht mehr mehrere Computer erforderlich, um eine einzige Aufgabe zu erledigen, was Zeit und Ressourcen spart.
Es gibt zwei Hauptarten der Parallelverarbeitung: symmetrische und asymmetrische. Beim symmetrischen Multiprocessing (SMP) werden mehrere Prozessoren mit gleicher Geschwindigkeit eingesetzt, die gemeinsam an einer einzigen Aufgabe arbeiten. Beim asymmetrischen Multiprocessing (AMP) werden mehrere Prozessoren verwendet, die ungleich schnell sind und gleichzeitig an mehreren Aufgaben arbeiten.
Die Parallelverarbeitung ist in Bereichen wie der Grafikverarbeitung, dem wissenschaftlichen Rechnen und der Datenanalyse weit verbreitet. In der Grafikverarbeitung werden beispielsweise mehrere Prozessoren verwendet, um 3D-Bilder schnell zu rendern, indem die Arbeitslast aufgeteilt und auf sie verteilt wird. In ähnlicher Weise werden in der wissenschaftlichen Datenverarbeitung mehrere Prozessoren verwendet, um Simulationen und Berechnungen durchzuführen, die eine hohe Rechenleistung erfordern.
Die Parallelverarbeitung wird auch in Spielen eingesetzt. Durch den Einsatz mehrerer Prozessoren sind Spieleentwickler in der Lage, detailliertere und realistischere Umgebungen sowie ein schnelleres und flüssigeres Gameplay zu schaffen. Darüber hinaus kann die Parallelverarbeitung die Verwendung komplexerer Algorithmen für die künstliche Intelligenz (KI) in Spielen ermöglichen, was zu realistischeren und anspruchsvolleren KI-Gegnern führt.
Die Parallelverarbeitung wird auch in der Big-Data-Analyse eingesetzt. Durch den Einsatz mehrerer Prozessoren können große Datensätze schnell verarbeitet und analysiert werden. Dies ermöglicht schnellere und genauere Einblicke in die Daten, was Unternehmen helfen kann, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Obwohl die Parallelverarbeitung von Vorteil sein kann, bringt sie auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. So kann die Parallelverarbeitung beispielsweise zu einem Datenwettlauf führen, bei dem zwei oder mehr Prozesse um den Zugriff auf dieselben Daten konkurrieren. Wenn die Daten nicht richtig aufgeteilt sind, kann die Last außerdem unausgewogen werden, was dazu führt, dass ein oder mehrere Prozessoren im Leerlauf sind.
Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen für die Parallelverarbeitung. Diese Tools können zum Schreiben von Programmen und zum Verwalten der mit der Parallelverarbeitung verbundenen Daten und Aufgaben verwendet werden. Zu den beliebtesten Tools gehören OpenMP, Hadoop und Apache Spark.
Die Parallelverarbeitung ist eine leistungsstarke Rechentechnik, die die Geschwindigkeit und Effizienz von Rechenaufgaben erhöhen kann. Sie kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter Spiele, Big Data-Analysen und wissenschaftliche Berechnungen. Obwohl die Parallelverarbeitung einige Herausforderungen mit sich bringt, gibt es auch eine Vielzahl von Tools, die bei der Verwaltung der Daten und der damit verbundenen Aufgaben helfen.
Es gibt vier Arten des parallelen Rechnens: gemeinsamer Speicher, verteilter Speicher, GPU-Computing und Cloud-Computing.
Beim parallelen Rechnen mit geteiltem Speicher teilen sich mehrere Prozessoren einen einzigen Speicherbereich. Dadurch können sie direkt miteinander kommunizieren und Daten gemeinsam nutzen.
Beim parallelen Rechnen mit verteiltem Speicher hat jeder Prozessor seinen eigenen Speicherbereich. Das bedeutet, dass die Daten zwischen den Prozessoren übertragen werden müssen, um gemeinsam genutzt werden zu können.
Beim GPU-Computing wird ein Grafikprozessor (GPU - Graphics Processing Unit) zur Durchführung von Berechnungen verwendet. Dies kann zur Beschleunigung bestimmter Berechnungen genutzt werden.
Beim Cloud Computing werden Berechnungen in einem Netzwerk von Computern durchgeführt, in der Regel in der Cloud. Dies ermöglicht Skalierbarkeit und Flexibilität.
In der Informatik versteht man unter Parallelverarbeitung die Verarbeitung von Programmen durch Aufteilung in einzelne Teile, die gleichzeitig ausgeführt werden können.
Multitasking ist die Fähigkeit eines Betriebssystems, mehr als ein Programm gleichzeitig auszuführen. Parallelverarbeitung ist eine Art der Datenverarbeitung, bei der mehrere Prozessoren gleichzeitig an verschiedenen Teilen eines Problems arbeiten.
Die beiden Arten der Verarbeitung sind die Datenverarbeitung und die Informationsverarbeitung. Datenverarbeitung ist die Verarbeitung von Daten zur Erzeugung von Informationen. Informationsverarbeitung ist die Verarbeitung von Informationen, um Wissen zu erzeugen.
Die vier Arten der Verarbeitung sind:
1. Datenverarbeitung
2. Informationsverarbeitung
3. Wissensverarbeitung
4. Weisheitsverarbeitung