|
Qanday parallel ishlov berish texnologiyalarini bilasiz
|
| bet | 2/16 | | Sana | 10.02.2024 | | Hajmi | 138.52 Kb. | | #154398 |
Bog'liq answers 16-45, 76-100 menejment fanidan kurs ishini bajarish boyicha uslubiy korsatma, Data Mining Nima 17.Qanday parallel ishlov berish texnologiyalarini bilasiz.
Hisob-kitoblarni samaraliroq bajarish uchun bir nechta protsessorlar yoki yadrolarning kuchidan foydalanishga mo'ljallangan turli xil parallel ishlov berish texnologiyalari va dasturlash modellari mavjud. Mana bir nechta e'tiborga molik parallel ishlov berish texnologiyalari:
1. **OpenMP (Ochiq multi-processing):**
- C, C++ va Fortran tillarida parallel dasturlash uchun API (Application Programming Interface).
- Ishlab chiquvchilarga kompilyator direktivalari orqali o'z ilovalariga parallelizm qo'shish imkonini beradi.
2. **MPI (xabarni uzatish interfeysi):**
- Parallel hisoblash uchun standartlashtirilgan va portativ xabarlarni uzatish tizimi.
- Odatda taqsimlangan xotira tizimlari uchun yuqori unumdorlikdagi hisoblashlarda (HPC) qo'llaniladi.
3. **CUDA (Compute Unified Device Architecture):**
- NVIDIA tomonidan GPU-larida (Grafik ishlov berish birliklari) parallel hisoblash uchun ishlab chiqilgan.
- Ishlab chiquvchilarga NVIDIA GPU-laridan umumiy maqsadlarda ishlov berish uchun foydalanish imkonini beradi (nafaqat grafikalar).
4. **OpenCL (Ochiq hisoblash tili):**
- CPU, GPU va boshqa protsessorlarni o'z ichiga olgan heterojen tizimlarni parallel dasturlash uchun ochiq standart.
- Turli platformalarni, jumladan, AMD, Intel va NVIDIA platformalarini qo'llab-quvvatlaydi.
5. **Parallel virtual mashina (PVM):**
- Kompyuterlarni parallel tarmoqqa ulash uchun dasturiy vosita.
- Geterogen kompyuterlar to'plamini yagona taqsimlangan xotira parallel kompyuter sifatida ishlatishga imkon beradi.
6. **Hadoop MapReduce:**
- Klasterlarda taqsimlangan ma'lumotlarni qayta ishlash uchun dasturlash modeli va ishlov berish mexanizmi.
- Apache Hadoop loyihasining bir qismi va katta ma'lumotlarni qayta ishlash uchun keng qo'llaniladi.
7. **Apache Spark:**
- Nafis va ifodali API-larga ega tezkor, xotirada ma'lumotlarni qayta ishlash mexanizmi.
- Ham ommaviy ishlov berish, ham real vaqtda ma'lumotlarni qayta ishlashni qo'llab-quvvatlaydi va u mustaqil rejimda yoki klasterlarda ishlatilishi mumkin.
8. **Parallel hisoblash asboblar to‘plami (MATLAB):**
- MATLAB ilovalarini parallellashtirish uchun vositalarni taqdim etadi.
- Foydalanuvchilarga parallel for-looplar, taqsimlangan massivlar va parallel til konstruksiyalari yordamida kodni parallellashtirish imkonini beradi.
9. **Treading Building Blocks (TBB):**
- Parallel dasturlash uchun Intel tomonidan ishlab chiqilgan C++ shablon kutubxonasi.
- Parallel kod ishlab chiqishni soddalashtirish uchun yuqori darajadagi, vazifaga asoslangan parallelizmni ta'minlaydi.
10. **GPU tezlashtirish uchun TensorFlow va PyTorch:**
- O'qitish va xulosa chiqarish vazifalarini tezlashtirish uchun GPU-lardan foydalanadigan mashhur chuqur o'rganish ramkalari.
- TensorFlow CUDA-ni amalga oshirish orqali GPU tezlashuvini qo'llab-quvvatlaydi, PyTorch esa GPU-ni qo'llab-quvvatlash uchun CUDA-dan foydalanadi.
Ushbu texnologiyalar turli xil parallel arxitekturalar va dasturlash paradigmalariga javob beradi, umumiy xotira ko'p ishlov berishdan taqsimlangan xotira hisoblash va GPU tezlashtirishgacha. Texnologiyani tanlash ko'pincha dasturning o'ziga xos talablariga va asosiy apparat arxitekturasiga bog'liq.
|
| |
