[IT] 병렬 컴퓨팅

병렬 컴퓨팅은 데이터 처리 및 계산 작업을 여러 처리 장치에서 동시에 수행하여 전체 작업의 처리 속도를 향상시키는 컴퓨팅의 한 형태입니다. 이 접근 방식은 특히 대규모 데이터 세트를 처리하거나 복잡한 계산을 수행할 때 유용합니다. 병렬 컴퓨팅은 여러 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소로 구성되며, 주요 개념과 요소는 다음과 같습니다.

핵심 개념

1. 병렬 처리(Parallel Processing): 여러 프로세서가 동시에 다른 계산 작업을 수행합니다.
2. 병렬성(Parallelism): 데이터나 작업을 여러 부분으로 나누고, 이를 동시에 처리하는 능력입니다.
3. 동시성(Concurrency): 여러 작업이 겹치는 시간 동안 실행되는 것을 의미합니다.

병렬 컴퓨팅 아키텍처

1. 공유 메모리(Shared Memory): 모든 프로세서가 공통의 메모리에 접근합니다. 이 구조는 메모리 관리가 쉽지만, 확장성이 제한될 수 있습니다.
2. 분산 메모리(Distributed Memory): 각 프로세서가 자체 메모리를 가지고 있습니다. 프로세서 간 통신은 네트워크를 통해 이루어집니다.
3. 하이브리드(Hybrid): 공유 및 분산 메모리의 혼합. 예를 들어, 여러 개의 공유 메모리 노드가 분산된 네트워크를 통해 연결될 수 있습니다.

병렬 컴퓨팅의 유형

1. 데이터 병렬성(Data Parallelism): 동일한 연산을 독립적인 데이터 세트의 서브셋에 동시에 적용합니다.
2. 태스크 병렬성(Task Parallelism): 서로 다른 작업(태스크)을 동시에 수행합니다.

병렬 컴퓨팅의 도전 과제 및 한계

• 동기화(Synchronization): 데이터의 일관성과 정확한 타이밍을 유지해야 합니다.
• 데이터 의존성(Data Dependency): 한 작업의 결과가 다른 작업의 입력으로 사용될 때 발생합니다.
• 부하 균형(Load Balancing): 모든 프로세서가 균등한 작업량을 가져야 합니다.
• 통신 비용(Communication Overhead): 프로세서 간 통신에는 시간이 소요됩니다.

병렬 컴퓨팅의 예

• 고성능 컴퓨팅(High-Performance Computing, HPC): 과학적 또는 엔지니어링 연산을 수행하는 데 사용됩니다.
• 클라우드 컴퓨팅: 대규모 데이터 센터에서 제공하는 병렬 처리 서비스.
• 분산 컴퓨팅: 인터넷을 통해 전 세계의 컴퓨터들이 참여하는 대규모 병렬 처리 프로젝트.

병렬 컴퓨팅은 과학, 엔지니어링, 빅데이터 분석, 인공 지능 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 특히 계산 집약

적인 작업을 수행하는 데 필수적입니다.