Wat is data parallellisme?

Big data klinkt op dit moment bijna klein. We bevinden ons nu in het tijdperk van "massieve" data of misschien gigantische data. Welk bijvoeglijk naamwoord u ook gebruikt, bedrijven moeten steeds meer data in een sneller tempo beheren. Dit legt een grote druk op hun rekenmiddelen, waardoor ze opnieuw moeten nadenken over hoe ze data opslaan en verwerken. 

Een deel van deze heroverweging is de parallelliteit van data, wat een belangrijk onderdeel is geworden van het draaiende houden van systemen in het gigantische datatijdperk. Met dataparallelisme kunnen dataverwerkingssystemen taken opsplitsen in kleinere, gemakkelijker verwerkte brokken. 

In dit artikel bekijken we wat data parallellisme is, hoe het werkt en waarom het nuttig is. We zullen ook kijken naar enkele real-world applicaties en voorbeelden van data parallellisme in actie. 

Wat is data parallellisme?

Data parallellisme is een parallel computerparadigma waarbij een grote taak wordt verdeeld in kleinere, onafhankelijke, gelijktijdig verwerkte subtaken. Via deze aanpak voeren verschillende processors of computereenheden dezelfde bewerking uit op meerdere stukjes data tegelijkertijd. Het primaire doel van data parallellisme is het verbeteren van de rekenefficiëntie en -snelheid. 

Hoe werkt data parallellisme?

Data parallellisme werkt door:

1. Data verdelen in brokken
   De eerste stap in dataparallelisme is het opsplitsen van een grote dataset in kleinere, beheersbare brokken. Deze divisie kan gebaseerd zijn op verschillende criteria, zoals het verdelen van rijen van een matrix of segmenten van een array.
2. Gedistribueerde verwerking
   Zodra de data in brokken zijn verdeeld, wordt elke brokken toegewezen aan een aparte processor of thread. Deze distributie maakt parallelle verwerking mogelijk, waarbij elke processor onafhankelijk werkt aan het toegewezen deel van de data.
3. Gelijktijdige verwerking
   Meerdere processors of threads werken tegelijkertijd op hun respectievelijke brokken. Deze gelijktijdige verwerking maakt een aanzienlijke vermindering van de totale berekeningstijd mogelijk, aangezien verschillende delen van de data gelijktijdig worden verwerkt.
4. Operationele replicatie
   Dezelfde bewerking of set bewerkingen wordt op elke brok afzonderlijk toegepast. Dit zorgt ervoor dat de resultaten consistent zijn voor alle verwerkte brokken. Veelvoorkomende operaties omvatten wiskundige berekeningen, transformaties of andere taken die parallel kunnen worden uitgevoerd.
5. Aggregatie
   Na het verwerken van hun brokken worden de resultaten samengevoegd of gecombineerd om de uiteindelijke output te verkrijgen. De aggregatiestap kan bestaan uit het opsommen, gemiddelden of anderszins combineren van de individuele resultaten van elke verwerkte brok.

Voordelen van data parallellisme

Data parallellisme biedt verschillende voordelen in verschillende toepassingen, waaronder:

• Verbeterde prestaties
  Parallellisme van data leidt tot een aanzienlijke prestatieverbetering doordat meerdere processors of threads tegelijkertijd aan verschillende brokken van data kunnen werken. Deze parallelle verwerkingsbenadering resulteert in een snellere uitvoering van berekeningen in vergelijking met sequentiële verwerking.
• Schaalbaarheid
  Een van de belangrijkste voordelen van dataparallelisme is de schaalbaarheid. Naarmate de grootte van de dataset of de complexiteit van berekeningen toeneemt, kan de parallelliteit van data gemakkelijk worden geschaald door meer processors of threads toe te voegen. Dit maakt het zeer geschikt voor het verwerken van groeiende workloads zonder een proportionele vermindering van de prestaties.
• Efficiënt gebruik van resources
  Door de workload over meerdere processors of threads te verdelen, maakt data parallellisme een efficiënt gebruik van beschikbare resources mogelijk. Dit zorgt ervoor dat computerresources, zoals CPU-cores of GPU's, volledig worden ingeschakeld, wat leidt tot een betere algehele systeemefficiëntie.
• Omgaan met grote datasets
  Data parallellisme is bijzonder effectief bij het aanpakken van de uitdagingen van grote datasets. Door de dataset op te delen in kleinere brokken, kan elke processor zijn deel onafhankelijk verwerken, waardoor het systeem enorme hoeveelheden data op een beter beheersbare en efficiëntere manier kan verwerken.
• Verbeterde verwerkingscapaciteit
  Data parallellisme verbetert de doorvoer van het systeem door de uitvoering van identieke bewerkingen op verschillende data-chunks te parallelleren. Dit resulteert in een hogere verwerkingscapaciteit omdat meerdere taken tegelijkertijd worden verwerkt, waardoor de totale tijd die nodig is om de berekeningen te voltooien, wordt verkort.
• Fouttolerantie
  In gedistribueerde computeromgevingen kan de parallelliteit van data bijdragen aan fouttolerantie. Als een processor of thread een fout of storing tegenkomt, is de impact beperkt tot het specifieke stuk data dat hij verwerkte, en kunnen andere processors hun werk onafhankelijk voortzetten.
• Veelzijdigheid in verschillende domeinen
  Data parallellisme is veelzijdig en van toepassing op verschillende domeinen, waaronder wetenschappelijk onderzoek, data-analyse, artificiële intelligentie en simulatie. Het aanpassingsvermogen maakt het een waardevolle aanpak voor een breed scala aan toepassingen.

Data Parallellisme in actie: Real-world use cases

Data parallellisme heeft verschillende real-world applicaties, waaronder:

• Machine learning
  Bij machine learning omvat het trainen van grote modellen op massale datasets het uitvoeren van soortgelijke berekeningen op verschillende subsets van de data. Data parallellisme wordt meestal gebruikt in gedistribueerde trainingskaders, waarbij elk processordeel (GPU of CPU core) tegelijkertijd op een deel van de dataset werkt, waardoor het trainingsproces wordt versneld.
• Beeld- en videoverwerking
  Beeld- en videoverwerkingstaken, zoals beeldherkenning of videocodering, vereisen vaak de toepassing van filters, transformaties of analyses op individuele frames of segmenten. Met dataparallelisme kunnen deze taken worden parallelleerd, waarbij elk processordeel tegelijkertijd een subset van de beelden of frames verwerkt.
• Genomische data-analyse
  Bij het analyseren van grote genomische datasets, zoals DNA-sequencingdata, worden enorme hoeveelheden genetische informatie verwerkt. Data parallellisme kan worden gebruikt om de genomische data in brokken te verdelen, zodat meerdere processors verschillende regio's tegelijkertijd kunnen analyseren. Dit versnelt taken zoals variant calling, alignment en genomic mapping.
• Financiële analyse
  Financiële instellingen hebben te maken met enorme datasets voor taken zoals risicobeoordeling, algoritmische handel en fraudedetectie. Data parallellisme wordt gebruikt om financiële data gelijktijdig te verwerken en te analyseren, waardoor snellere besluitvorming mogelijk is en de efficiëntie van financiële analyses wordt verbeterd.
• Klimaatmodellering
  Klimaatmodellering omvat complexe simulaties die het analyseren van grote datasets vereisen die verschillende omgevingsfactoren vertegenwoordigen. Data parallellisme wordt gebruikt om de simulatietaken te verdelen, waardoor meerdere processors verschillende aspecten van het klimaat tegelijkertijd kunnen simuleren, waardoor het simulatieproces wordt versneld.
• Computerafbeeldingen
  Het renderen van afbeeldingen of animaties met hoge resolutie in computergraphics omvat het verwerken van een enorme hoeveelheid pixelgegevens. Dataparallelisme wordt gebruikt om de renderingtaak te verdelen over meerdere processors of GPU-cores, waardoor verschillende delen van het beeld gelijktijdig kunnen worden gerenderd.

Conclusie

Data parallellisme stelt bedrijven in staat om enorme hoeveelheden data te verwerken om enorme rekentaken aan te pakken die worden gebruikt voor zaken als wetenschappelijk onderzoek en computergraphics. Om parallellisme van data te bereiken, hebben bedrijven een AI-Ready Infrastructuur nodig. 

Pure Storage ® AIRI ® is ontworpen om de complexiteit en kosten uit AI te halen en u in staat te stellen uw AI-infrastructuur te optimaliseren met eenvoud, efficiëntie en versnelde productiviteit, terwijl de kosten worden verlaagd.

Meer informatie over AIRI .