Некоторые методы, которые используются для ускорения расчётов в больших системах данных:

• Параллельные вычисления. 3 Задачи разбиваются на более мелкие подзадачи, которые выполняются одновременно на нескольких вычислительных ресурсах. 3
• Использование графических процессоров (GPU). 13 GPU способны выполнять множество операций одновременно, что позволяет существенно ускорить работу с большими массивами данных. 1
• Оптимизация передачи данных. 1 Данные загружаются на GPU один раз и затем выполняются все необходимые вычисления, чем постоянно передаются между подсистемами. 1
• Использование кешей и потоков. 1 Эффективное управление кешем и потоками на GPU может значительно повысить производительность. 1
• Профилирование и оптимизация кода. 1 Проверяется, какие части кода являются узкими местами, и оптимизируются. 1
• Работа с распределёнными системами. 1 Если объём данных слишком велик для одного GPU, используются кластеры GPU или облачные решения, где можно масштабировать ресурсы по мере необходимости. 1
• Использование колоночных баз данных. 2 Такие базы данных, как ClickHouse и Apache HBase, значительно ускоряют обработку запросов на больших объёмах данных. 2
• Использование искусственного интеллекта и машинного обучения. 2 Современные алгоритмы ИИ могут автоматически анализировать и оптимизировать запросы, предсказывая наиболее эффективные пути выполнения на основе исторических данных о запросах и производительности. 2