Чтобы эффективно использовать многопроцессорные системы для параллельного выполнения вычислений, можно применять следующие подходы:

• Разделение алгоритма на информационно независимые части. 2 Затем нужно организовать выполнение каждой части вычислений на разных процессорах. 2 Такой подход позволяет выполнять необходимые вычисления с меньшими затратами времени. 2
• Обеспечение равномерной загрузки всех процессоров. 5 Для этого все ветви программы должны выполнить примерно одинаковый объём вычислительной работы. 5
• Использование специальных библиотек и фреймворков. 3 Они помогают синхронизировать вычисления и обмениваться данными между узлами. 3
• Применение кластерной архитектуры. 3 В таких системах все узлы могут выполнять вычисления параллельно. 3 Кластеры можно настроить так, чтобы при отказе одного узла задача автоматически перераспределялась на другие, что повышает надёжность системы. 3
• Использование гетерогенных систем. 3 Такие системы объединяют различные типы оборудования или процессоров для выполнения задач, связанных с ИИ и машинным обучением. 3

Для разработки эффективного параллельного программного обеспечения можно использовать специальные языки параллельного программирования, например Occam, Sisal, НОРМА. 1 Также существуют библиотеки и интерфейсы, поддерживающие взаимодействие параллельных процессов, например MPI (Message Passing Interface). 13