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

• Параллелизм данных (Data-Level Parallelism, DLP). 1 Массив данных разделяется на части, которые обрабатываются параллельно ядрами GPU-ускорителей или вычислительными узлами с несколькими GPU. 1 Каждое ядро выполняет одинаковую операцию над своей частью данных. 1 Такой принцип применяется, например, при манипуляциях с картинками, когда одно и то же вычисление выполняется над каждым пикселем изображения. 1
• Многозадачность и многопоточность. 4 Создаётся несколько задач (или потоков), которые могут выполняться на разных ядрах процессора или в рамках одной задачи, переключаясь между ними. 4 Для этого используются системы прерываний, планировщики задач и контекстные переключения. 4
• Использование SIMD-инструкций (Single Instruction, Multiple Data). 4 Это метод параллельной обработки, когда одна инструкция выполняется над несколькими данными одновременно. 4 Современные процессоры поддерживают SIMD с помощью таких инструкций, как SSE (Streaming SIMD Extensions) и AVX (Advanced Vector Extensions). 4
• Конвейерная обработка данных. 5 Процесс обработки разбит на несколько этапов, каждый из которых выполняется в строгом порядке один после другого. 5 Данные поступают на одну ступень конвейера, обрабатываются, затем передаются на последующую ступень, причём первая ступень может начинать одновременную обработку других данных. 5