O processamento paralelo surgiu como uma abordagem essencial diante da necessidade de lidar com tarefas complexas e volumosos conjuntos de dados de maneira simultânea. Sendo assim, atividades que conseguem ser desempenhadas de maneira paralela representam uma evolução das operações.
Com isso, é possível notar avanços significativos na velocidade, eficiência e escalabilidade das operações computacionais. Neste artigo, vamos conferir desde a arquitetura de processadores até os principais tipos de paralelismo. Confira já!
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O que é processamento paralelo?
Processamento paralelo acontece quando dois ou mais processadores interagem entre si para a execução de uma tarefa. Ou seja, refere-se a execução simultânea de múltiplas tarefas a fim de otimizar a eficiência e acelerar o tempo de processamento.
O processamento paralelo funciona distribuindo a carga de trabalho entre diversos processadores, dessa forma, diversas partes de uma mesma tarefa podem ser executadas ao mesmo tempo, o que aumenta o desempenho em comparação com o processamento sequencial.
Essa tecnologia pode ser utilizada em variadas aplicações, mas encontra-se principalmente naquelas que processam um grande volume de dados. O processamento paralelo envolve desde os aspectos de hardware (processadores, memória e arquitetura das máquinas) como os de software (linguagem de programação, algoritmos, mapeamento e distribuição de processos).
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Arquiteturas da taxonomia de Flynn
O cientista da computação Michael J. Flynn criou, em 1972, uma taxonomia para classificar os processadores paralelos. A arquitetura contém dois fluxos de informações: dados e instruções que são utilizadas para realizar combinações e gerar as quatro arquiteturas da taxonomia. Confira:
SISD (Single Instruction, Single Data)
O SISD é o modelo mais simples de processador. Nele, uma única unidade de instrução opera em um fluxo de dados. Era visto nos primeiros computadores tipo single core.
MISD (Multiple Instruction, Single Data)
Várias unidades de processamento que conseguem ler várias instruções com um único elemento de dado. Ou seja, aqui temos várias instruções para processar um mesmo dado de forma paralela. Como exemplo, temos o pipeline e a arquitetura data-flow.
SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
Aqui, uma instrução é aplicada para múltiplos dados ao mesmo tempo. Ou seja, várias unidades de processamento leem, em cada ciclo, uma única instrução para diferentes tipos de dados acessados. Os processadores vetoriais utilizados na inteligência artificial são exemplos de processadores SIMD.
MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)
Múltiplas instruções e múltiplos dados sendo lidos e executados simultaneamente. Este é o modelo mais utilizado em processadores modernos, como multicomputadores e multiprocessadores.
Quais são os tipos de paralelismo?
Agora que já entendemos o que é processamento paralelo e sua arquitetura, é preciso conferir os tipos de paralelismo. Cada tipo tem seu foco em diferentes aspectos e níveis. Veja:
Paralelismo de dados
O paralelismo de dados consiste na execução simultânea de operações, porém com a realização da divisão de dados. Sendo assim, os dados são processados de forma independente. Pode ser realizado utilizando um SIMD (Single Instruction, Multiple Data).
Paralelismo de tarefas e automações
O paralelismo de tarefas é feito pela divisão das instruções que devem ser processadas de forma concorrente. Nesse caso, existe a dependência entre os dados que estão sendo processados e cada tarefa pode envolver a execução de várias instruções.
Paralelismo de instruções
O paralelismo de instruções é a capacidade do processador de executar diversas instruções paralelamente. Pode ser realizado por meio da técnica de pipeline que divide a execução de instruções em várias etapas sequenciais.
Vantagens do processamento paralelo
Confira, a seguir, as principais vantagens do processamento paralelo:
Desempenho aprimorado
Uma das principais vantagens do processamento paralelo é a melhora do desempenho dos sistemas, já que com essa tecnologia, é possível utilizar diversos processadores que podem operar em paralelo para suportar uma maior carga de trabalho.
Com o processamento paralelo, várias tarefas podem ser executadas simultaneamente, o que resulta em um tempo de conclusão mais rápido para tarefas complexas.
Aproveitamento de recursos
Com o processamento paralelo, é possível lidar com tarefas complexas e grandes volumes de dados com uma abordagem mais eficiente. Isso porque diferentes processadores ou núcleos conseguem executar tarefas e subtarefas simultaneamente, o que permite uma conclusão mais rápida do trabalho aumentando a capacidade de processamento global.
Além disso, ao utilizar de forma correta o processamento paralelo, é possível notar uma redução de custos uma vez que a conclusão mais rápida das tarefas pode resultar em menos tempo de uso do hardware.
Tolerância a falhas
Outra vantagem do processamento paralelo é a confiabilidade do sistema aumenta e operações críticas podem ser realizadas com mais segurança. Isso porque, no processamento paralelo, a falha de um processador não tende a afetar todos os processos, aumentando assim a confiabilidade do sistema.
Processamento paralelo de automações com Python
A linguagem de programação Python é extremamente flexível e versátil e pode ser utilizada para programar automações paralelas em diversos ambientes, sistemas e infraestruturas. Desde aplicações web até desktop e sistemas legado, é possível criar e gerenciar automações paralelas de forma eficiente.
A BotCity, empresa especialista em RPA (Robotic Process Automation) oferece um software de RPA Open-Source para criação e gestão de robôs em código, principalmente criados em Python. Com isso, no momento de escolher como a automação deverá ser executada no momento do deploy, é possível conectá-la a mais de um runner.
Ou seja, dessa forma, os robôs programados conseguem executar diversas tarefas em paralelo em diferentes ambientes, como máquinas virtuais, containers ou em nuvem. Com isso, o processo de automação da sua empresa se torna muito mais ágil e eficiente.
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Pronto para usar o processamento paralelo?
Esperamos que este artigo tenha esclarecido as principais dúvidas sobre o processamento paralelo. Lembre-se de que distribuir as tarefas em diversos processadores que operam simultaneamente é capaz de otimizar a eficiência e acelerar a execução de operações complexas.
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