Как оптимизировать вычисления при обработке больших объемов данных в промышленности?

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

• Кластерный метод построения систем. www.cta.ru Наличие одинаковых составных элементов в структуре кластера позволяет легко увеличивать количество этих элементов и наращивать тем самым производительность системы в целом. www.cta.ru
• Параллельная обработка данных. en.wikipedia.org Данные разделяют на несколько сегментов, которые обрабатывают независимо с использованием одной и той же прикладной программы. en.wikipedia.org Затем повторно собирают результаты для получения завершённых выходных данных. en.wikipedia.org
• Вычисления с ускорением на GPU. libeldoc.bsuir.by Ресурсоёмкая часть приложения, которая требует высокой вычислительной мощности, обрабатывается на GPU, а всё остальное выполняется на центральном процессоре (CPU). libeldoc.bsuir.by
• Многопоточная реализация алгоритмов сортировки и поиска данных. libeldoc.bsuir.by Это может значительно повысить их производительность и эффективность, особенно при работе с большими объёмами данных. libeldoc.bsuir.by
• Обеспечение отказоустойчивости вычислительных систем. en.wikipedia.org 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. en.wikipedia.org

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