Как в информационных системах организовывается параллельная обработка данных?

Параллельная обработка данных в информационных системах организовывается разными способами, например:

• Параллелизм данных (Data-Level Parallelism, DLP). habr.com Массив данных разделяется на части, которые обрабатываются параллельно ядрами GPU-ускорителей или вычислительными узлами с несколькими GPU. habr.com Каждое ядро выполняет одинаковую операцию над своей частью данных. habr.com Такой принцип применяется, например, при манипуляциях с картинками, когда одно и то же вычисление выполняется над каждым пикселем изображения. habr.com
• Многозадачность и многопоточность. nweb42.com Создаётся несколько задач (или 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 (Single Instruction, Multiple Data). 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
• Конвейерная обработка данных. bigenc.ru Процесс обработки разбит на несколько этапов, каждый из которых выполняется в строгом порядке один после другого. bigenc.ru Данные поступают на одну ступень конвейера, обрабатываются, затем передаются на последующую ступень, причём первая ступень может начинать одновременную обработку других данных. bigenc.ru