Data and Functional Parallelism in Hindi - डेटा और फंक्शनल पैरेललिज्म क्या है?


डेटा और फंक्शनल पैरेललिज्म (Data and Functional Parallelism) क्या है?

पैरेलल प्रोसेसिंग (Parallel Processing) कंप्यूटर विज्ञान में एक महत्वपूर्ण तकनीक है, जो बड़े और जटिल कार्यों को तेज़ी से निष्पादित करने के लिए उपयोग की जाती है। इसमें मुख्य रूप से दो प्रमुख प्रकार होते हैं:

  • डेटा पैरेललिज्म (Data Parallelism): एक ही ऑपरेशन को एक ही समय पर कई डेटा सेट्स पर निष्पादित किया जाता है।
  • फंक्शनल पैरेललिज्म (Functional Parallelism): विभिन्न कार्यों (Functions) को एक साथ निष्पादित किया जाता है।

1. डेटा पैरेललिज्म (Data Parallelism)

डेटा पैरेललिज्म में एक ही कोड को अलग-अलग डेटा पर समानांतर रूप से निष्पादित किया जाता है। यह तकनीक मल्टी-कोर प्रोसेसिंग, GPU कंप्यूटिंग और हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग (HPC) में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।

डेटा पैरेललिज्म का कार्यप्रणाली

  • एक बड़ा डेटा सेट लिया जाता है।
  • डेटा को छोटे भागों में विभाजित किया जाता है।
  • प्रत्येक भाग को अलग-अलग प्रोसेसर या कोर पर निष्पादित किया जाता है।

उदाहरण:

मान लीजिए कि हमें एक बड़े वेक्टर में सभी संख्याओं को 2 से गुणा करना है।

बिना डेटा पैरेललिज्म:


for (int i = 0; i < N; i++) {
    A[i] = A[i] * 2;
}

डेटा पैरेललिज्म का उपयोग करके (SIMD - Single Instruction Multiple Data):


#pragma omp simd
for (int i = 0; i < N; i++) {
    A[i] = A[i] * 2;
}

डेटा पैरेललिज्म के लाभ

  • बेहतर प्रदर्शन: डेटा को समानांतर रूप से प्रोसेस करके निष्पादन गति बढ़ती है।
  • GPU-आधारित प्रोसेसिंग: NVIDIA CUDA और OpenCL जैसी तकनीकों का उपयोग कर ग्राफिक्स और वैज्ञानिक गणनाओं को तेज़ किया जाता है।
  • मल्टी-कोर प्रोसेसिंग: CPU के कई कोर का अधिकतम उपयोग होता है।

2. फंक्शनल पैरेललिज्म (Functional Parallelism)

फंक्शनल पैरेललिज्म में अलग-अलग कार्यों (Functions) को समानांतर रूप से निष्पादित किया जाता है। इसमें प्रत्येक प्रोसेसर अलग-अलग कार्य को निष्पादित करता है और समन्वय (Synchronization) बनाए रखता है।

फंक्शनल पैरेललिज्म का कार्यप्रणाली

  • कार्य को विभिन्न भागों में विभाजित किया जाता है।
  • प्रत्येक भाग को अलग-अलग प्रोसेसर द्वारा निष्पादित किया जाता है।
  • सभी भाग अंत में समन्वित होते हैं और अंतिम परिणाम उत्पन्न करते हैं।

उदाहरण:

मान लीजिए कि एक वेब सर्वर को तीन कार्य करने हैं:

  • डेटाबेस से डेटा लाना
  • डेटा को प्रोसेस करना
  • यूजर को आउटपुट भेजना

बिना फंक्शनल पैरेललिज्म: (क्रमिक निष्पादन)


fetch_data();
process_data();
send_response();

फंक्शनल पैरेललिज्म का उपयोग:


#pragma omp parallel sections
{
    #pragma omp section
    fetch_data();
    
    #pragma omp section
    process_data();
    
    #pragma omp section
    send_response();
}

फंक्शनल पैरेललिज्म के लाभ

  • बेहतर मल्टीटास्किंग: अलग-अलग कार्य एक साथ पूरे होते हैं।
  • तेज़ निष्पादन: जटिल वर्कलोड को समानांतर रूप से प्रोसेस किया जाता है।
  • सिस्टम प्रदर्शन में सुधार: वेब सर्वर, एआई सिस्टम और बड़े डेटाबेस में कार्य निष्पादन तेज़ होता है।

डेटा पैरेललिज्म बनाम फंक्शनल पैरेललिज्म

विशेषता डेटा पैरेललिज्म फंक्शनल पैरेललिज्म
कार्य करने का तरीका एक ही कार्य को अलग-अलग डेटा पर समानांतर रूप से निष्पादित करना। अलग-अलग कार्यों को समानांतर रूप से निष्पादित करना।
उदाहरण SIMD, GPU कंप्यूटिंग, वेक्टर प्रोसेसिंग। वेब सर्वर, मल्टीथ्रेडिंग, असिंक्रोनस प्रोसेसिंग।
हार्डवेयर आवश्यकताएँ मल्टी-कोर CPU, GPU, वेक्टर प्रोसेसर। मल्टीथ्रेडेड प्रोसेसिंग सपोर्ट करने वाला सिस्टम।
उपयोग वैज्ञानिक गणना, इमेज प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग। वेब सर्वर, डेटा प्रोसेसिंग, सिस्टम टास्क।

भविष्य में डेटा और फंक्शनल पैरेललिज्म

  • AI और मशीन लर्निंग: बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेसिंग के लिए दोनों तकनीकों का उपयोग।
  • क्लाउड कंप्यूटिंग: वर्चुअल मशीन और सर्वर आर्किटेक्चर को अधिक प्रभावी बनाने के लिए पैरेललिज्म का विस्तार।
  • क्वांटम कंप्यूटिंग: डेटा और फंक्शनल पैरेललिज्म को अधिक उन्नत स्तर पर ले जाने की संभावना।

निष्कर्ष

डेटा पैरेललिज्म और फंक्शनल पैरेललिज्म दोनों उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग (HPC), मशीन लर्निंग, और वैज्ञानिक अनुप्रयोगों में आवश्यक हैं। डेटा पैरेललिज्म एक ही कार्य को कई डेटा पर लागू करता है, जबकि फंक्शनल पैरेललिज्म विभिन्न कार्यों को एक साथ निष्पादित करता है। इन दोनों तकनीकों का संयोजन कंप्यूटर सिस्टम को अधिक कुशल और शक्तिशाली बनाता है।

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