Introduksjon til parallell databehandling

Det er bruk av flere behandlingselementer samtidig for å løse ethvert problem. Problemer brytes ned i instruksjoner og løses samtidig ettersom hver ressurs som er brukt på arbeid fungerer samtidig.

1. Hva parallell databehandling er, forklarer kort?
2. Hva er parallell databehandling med eksempel?
3. Hva er typene parallell databehandling?
4. Hva er behovet for parallell databehandling?

Hva parallell databehandling er, forklarer kort?

Parallell databehandling refererer til prosessen med å bryte ned større problemer til mindre, uavhengige, ofte like deler som kan utføres samtidig av flere prosessorer som kommuniserer via delt minne, hvis resultater kombineres ved fullføring som en del av en samlet algoritme.

Hva er parallell databehandling med eksempel?

For å oppsummere, er parallell databehandling å dele opp en oppgave i mindre biter og utføre disse bitene samtidig, hver på sin egen prosessor eller datamaskin. ... Noen eksempler på parallell databehandling inkluderer værmeldinger, spesialeffekter for filmer og applikasjoner for stasjonære datamaskiner.

Hva er typene parallell databehandling?

Det er flere forskjellige former for parallell databehandling: bit-nivå, instruksjonsnivå, data og oppgaveparallellisme.

Hva er behovet for parallell databehandling?

Fordelene med parallell databehandling er at datamaskiner kan utføre kode mer effektivt, noe som kan spare tid og penger ved å sortere "store data" raskere enn noensinne. Parallell programmering kan også løse mer komplekse problemer og bringe flere ressurser til bordet.