프로젝트/방법론명:

병렬컴퓨팅

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

병렬컴퓨팅은 여러 프로세서가 동시에 계산을 수행하여 컴퓨팅 작업의 속도를 높이는 기술입니다.

추진/개발 주체:

다양한 컴퓨터 과학 연구소 및 IT 기업

추진 시기:

1960년대부터 현재까지 지속적으로 발전 중

적용 분야:

과학 계산, 인공지능, 데이터 분석, 시뮬레이션 등

핵심 내용 및 구성:

병렬컴퓨팅은 작업을 여러 작은 부분으로 나누어 동시에 처리함으로써 전체 처리 시간을 단축합니다. 이를 위해 여러 프로세서가 협력하여 작업을 수행하며, 각 프로세서는 독립적으로 계산을 수행할 수 있습니다. 병렬컴퓨팅은 크게 데이터 병렬성과 작업 병렬성으로 나눌 수 있습니다. 데이터 병렬성은 동일한 작업을 여러 데이터에 동시에 적용하는 방식이며, 작업 병렬성은 서로 다른 작업을 동시에 수행하는 방식입니다. 이러한 병렬처리는 CPU, GPU, 클러스터 컴퓨팅 등 다양한 하드웨어 플랫폼에서 구현될 수 있으며, 이를 통해 대규모 데이터 처리 및 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 병렬컴퓨팅의 발전은 슈퍼컴퓨터의 성능 향상과 인공지능 모델의 학습 속도 개선에 기여하고 있습니다.

성과 및 영향:

병렬컴퓨팅은 슈퍼컴퓨터의 성능을 극대화하고, 대규모 데이터 분석 및 인공지능 분야의 발전을 가속화했습니다.

관련 사례:

그래픽 처리에 사용되는 GPU, 분산 컴퓨팅 플랫폼인 Apache Hadoop

이칭(alias):

병렬 처리, 병렬 계산

참고 정보:

병렬컴퓨팅은 현대 컴퓨팅의 핵심 기술로, 대규모 데이터 처리와 인공지능 모델 학습에 필수적입니다.