Для оптимизации вычислений при обработке больших объёмов данных в промышленности можно использовать следующие подходы:

• Кластерный метод построения систем. 1 Наличие одинаковых составных элементов в структуре кластера позволяет легко увеличивать количество этих элементов и наращивать тем самым производительность системы в целом. 1
• Параллельная обработка данных. 2 Данные разделяют на несколько сегментов, которые обрабатывают независимо с использованием одной и той же прикладной программы. 2 Затем повторно собирают результаты для получения завершённых выходных данных. 2
• Вычисления с ускорением на GPU. 3 Ресурсоёмкая часть приложения, которая требует высокой вычислительной мощности, обрабатывается на GPU, а всё остальное выполняется на центральном процессоре (CPU). 3
• Многопоточная реализация алгоритмов сортировки и поиска данных. 3 Это может значительно повысить их производительность и эффективность, особенно при работе с большими объёмами данных. 3
• Обеспечение отказоустойчивости вычислительных систем. 2 Обычно это включает в себя резервные копии всех файлов данных на диске, хранение промежуточных результатов обработки на диске, автоматическое обнаружение узла или сбоев обработки и выборочное повторное вычисление результатов. 2

Выбор конкретного метода оптимизации зависит от конкретных условий и задач промышленного предприятия.