Параллельные процессы значительно ускоряют скорость выполнения вычислений в современных информационных системах. 1

Некоторые преимущества параллельных вычислений:

• Разделение задач. 2 Большая задача разбивается на подзадачи, которые могут выполняться независимо или с минимальными зависимостями. 2
• Одновременное выполнение. 12 Каждая подзадача назначается отдельному процессору, ядру или вычислительному узлу. 2
• Синхронизация. 2 Результаты подзадач объединяются для формирования окончательного решения. 2

Некоторые примеры влияния параллельных процессов на скорость вычислений:

• Моделирование климатических изменений. 3 Модели климата требуют обработки огромных объёмов данных и выполнения множества сложных вычислений, что невозможно осуществить на одном процессоре. 3 Параллельные алгоритмы позволяют разделить задачи моделирования на небольшие части, которые могут выполняться одновременно на тысячах ядер процессоров, значительно ускоряя время обработки и повышая точность моделей. 3
• Обработка больших данных. 3 Параллельные алгоритмы позволяют быстро анализировать огромные объёмы данных. 2 Например, MapReduce разделяет задачу на несколько частей, обрабатывает их параллельно и затем объединяет результаты. 3
• Обучение искусственного интеллекта. 2 Глубокое обучение и обработка изображений требуют значительных вычислительных ресурсов. 2 Параллельные вычисления позволяют выполнять эти задачи быстрее. 2

Однако у параллельных вычислений есть и недостатки: возникают накладные расходы на организацию и поддержку параллельных вычислений, что может ещё больше уменьшить получаемое ускорение. 1