Некоторые алгоритмы для параллельной обработки большого количества данных:

• MapReduce. 5 Параллельная модель программирования, разработанная Google. 5 Позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных. 5 MapReduce разделяет задачу на несколько частей (map), обрабатывает их параллельно и затем объединяет результаты (reduce). 5
• Параллельная сортировка слиянием (Parallel Merge Sort). 2 Массив разделяют на подмассивы, сортируют каждый подмассив параллельно, а затем сливают отсортированные подмассивы. 2
• Параллельный поиск в массиве (Parallel Search). 2 Задача поиска элемента в массиве делится на несколько подзадач, каждая из которых выполняется параллельно на отдельном процессоре. 2
• Параллельное умножение матриц (Parallel Matrix Multiplication). 2 Матрицы делятся на блоки, и каждая пара блоков умножается параллельно на разных процессорах. 2
• Многопоточность. 5 Метод, при котором процессоры выполняют несколько потоков одновременно в рамках одного процесса. 5 Это позволяет эффективно использовать ресурсы многоядерных процессоров и улучшает общую производительность приложений. 5
• Распределённые вычисления. 15 Используют несколько компьютеров, соединённых в сеть, для совместного выполнения вычислительных задач. 5 В таких вычислениях каждый узел выполняет свою часть задачи и обменивается данными с другими узлами через сеть. 5