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समानांतर प्रसंस्करण
शब्द "parallel processing" एक कंप्यूटर सिस्टम में एक साथ कई कार्यों के निष्पादन को संदर्भित करता है। यह सीरियल प्रोसेसिंग से अलग है, जिसमें अनुक्रमिक क्रम में एक के बाद एक ऑपरेशन करना शामिल है। समानांतर प्रसंस्करण की अवधारणा 1960 के दशक में बड़े पैमाने के मेनफ्रेम कंप्यूटरों के विकास के साथ उभरी, जिसमें कई प्रोसेसिंग यूनिट थीं। एक बड़ी गणना को छोटे उप-कार्यों में विभाजित करके और उन्हें समवर्ती रूप से संसाधित करके, समानांतर प्रसंस्करण वैज्ञानिक सिमुलेशन, डेटा विश्लेषण और छवि प्रसंस्करण जैसे जटिल कम्प्यूटेशनल कार्यों के लिए तेज़ गणना और कम प्रसंस्करण समय को सक्षम बनाता है। वितरित क्लस्टर, साझा मेमोरी मल्टीप्रोसेसर और ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) सहित विशेष समानांतर प्रसंस्करण आर्किटेक्चर के उपयोग ने मौसम की भविष्यवाणी, दवा की खोज और मशीन लर्निंग जैसे कम्प्यूटेशनल रूप से गहन अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण प्रगति को सक्षम किया है।
मानव मस्तिष्क समानांतर प्रसंस्करण में सक्षम है, जिससे हम एक साथ कई कार्य कर सकते हैं, जैसे संगीत सुनना, चलना, और अपनी अगली मीटिंग के बारे में सोचना।
आधुनिक कंप्यूटर भी समानांतर प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं, जिससे वे एक ही समय में कई कम्प्यूटेशनल कार्य कर सकते हैं, जिससे उनके समग्र प्रदर्शन और दक्षता में काफी सुधार होता है।
प्रकृति में भी समानांतर प्रसंस्करण देखा जा सकता है, क्योंकि चींटियां एक साथ सूचना का प्रसंस्करण और संचार कर सकती हैं, जिससे अंततः उनकी कॉलोनियों का अनुकूलन होता है।
कुछ प्रोग्रामिंग भाषाओं, जैसे कि पायथन, में समानांतर प्रसंस्करण के लिए अंतर्निहित विशेषताएं होती हैं, जिन्हें मल्टीथ्रेडिंग के रूप में जाना जाता है, जो प्रसंस्करण समय को काफी कम कर सकती हैं और प्रोग्राम के प्रदर्शन को बढ़ा सकती हैं।
छवि या सिग्नल प्रसंस्करण में, उच्च-आयामी डेटा को संभालने में समानांतर प्रसंस्करण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह तेज, समवर्ती संचालन को सक्षम बनाता है, जिससे दक्षता बढ़ती है और प्रसंस्करण समय कम होता है।
वित्त और डेटा विश्लेषण के कुछ अनुप्रयोग बड़ी मात्रा में डेटा को परखने और तुरंत सटीक जानकारी उत्पन्न करने के लिए समानांतर प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करते हैं।
शोधकर्ताओं ने यह भी पता लगाया है कि कुछ जानवर, जैसे डॉल्फिन, एक साथ कई उत्तेजनाओं को संसाधित कर सकते हैं, जो समानांतर प्रसंस्करण क्षमता प्रदर्शित करता है।
समानांतर प्रसंस्करण का उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में गति और सटीकता बढ़ाने के लिए भी किया जा सकता है, क्योंकि यह एक साथ कई डेटा विश्लेषण कार्यों को करने में सक्षम बनाता है।
कुछ मामलों में, समानांतर प्रसंस्करण, प्रसंस्करण शक्ति को कई नोड्स या प्रोसेसरों में वितरित करके सिस्टम में बाधाओं को कम करने में मदद कर सकता है।
जबकि समानांतर प्रसंस्करण कई लाभ प्रदान करता है, इसे क्रियान्वित करना और अनुकूलित करना चुनौतीपूर्ण भी हो सकता है, क्योंकि सिंक्रनाइज़ेशन, संसाधन विवाद और लोड संतुलन जैसे कारकों को सावधानीपूर्वक संबोधित किया जाना चाहिए।
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