Как организовать параллельную обработку данных в компьютерных системах?

Несколько способов организовать параллельную обработку данных в компьютерных системах:

• Многозадачность и многопоточность. nweb42.com Создаётся несколько задач (потоков), которые могут выполняться на разных ядрах процессора или в рамках одной задачи, переключаясь между ними. nweb42.com Для этого используются системы прерываний, планировщики задач и контекстные переключения. nweb42.com
• Использование SIMD-инструкций. nweb42.com Это метод параллельной обработки, когда одна инструкция выполняется над несколькими данными одновременно. nweb42.com Современные процессоры поддерживают SIMD с помощью таких инструкций, как SSE (Streaming SIMD Extensions) и AVX (Advanced Vector Extensions). nweb42.com
• Применение кластерной архитектуры. habr.com В кластере все узлы могут выполнять вычисления параллельно. habr.com Каждый узел может иметь свою собственную память и GPU, но при этом кластеры могут иметь общий доступ к данным или общую файловую систему. habr.com
• Использование параллельных серверов. docs.oracle.com Параллельный сервер обеспечивает доступ к единой базе данных пользователям на нескольких компьютерах с повышенной производительностью. docs.oracle.com

Для синхронизации вычислений и обмена данными между узлами могут использоваться специальные библиотеки, например, MPI (Message Passing Interface) и NCCL (NVIDIA Collective Communications Library), а также другие фреймворки, такие как Horovod и Ray. habr.com