Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, paralel hesaplama yöntemlerini tanıtan eğitici bir içeriktir.
- Video, popüler paralel hesaplama yöntemlerini sıralayarak açıklamaktadır. Paylaşılan bellek paralelizmi (OpenMP), dağıtılmış bellek paralelizmi (MPI), GPU hesaplama (CUDA, OpenCL), veri paralel çerçeveleri (MapReduce, Apache Spark), görev tabanlı paralelizm ve boru hattı paralelizmi gibi yöntemler tanıtılmaktadır. Her bir yöntem için örnekler verilerek, bu yöntemlerin hangi alanlarda kullanıldığı açıklanmaktadır.
- Paralel Hesaplama Yöntemleri
- Paylaşılan bellek paralelizmi, birden fazla CPU çekirdeğinin aynı bellek alanından threadler kullanarak çalışmasını sağlar, örneğin OpenMP.
- Dağıtılmış bellek paralelizmi, bağımsız makinelerin mesajlaşma yoluyla iletişim kurmasını içerir, örneğin MPI.
- Hybrid modeller, süperbilgisayar ortamlarında daha yüksek ölçeklenebilirlik için hem paylaşılan hem de dağıtılmış bellek paralelizmini birleştirir, örneğin GPU hesaplama (CUDA ve OpenCL).
- 00:32Diğer Paralel Hesaplama Teknikleri
- Veri paralel çerçeveleri (MapReduce ve Apache Spark), büyük verileri kümeler arasında böler ve hızlı işlem için kullanır.
- Görev tabanlı paralelizm, bağımsız görevlerin aynı anda çalışmasını sağlar.
- Pipeline paralelizmi, akış sistemlerinde ve büyük ölçekli makine öğrenmesinde kullanılır.