محاسبات موازی: نگاهی عمیق به OpenMP و MPI

در دنیای داده‌محور امروز، تقاضا برای قدرت محاسباتی دائماً در حال افزایش است. از شبیه‌سازی‌های علمی گرفته تا مدل‌های یادگیری ماشین، بسیاری از برنامه‌ها نیازمند پردازش حجم عظیمی از داده‌ها یا انجام محاسبات پیچیده هستند. محاسبات موازی با تقسیم یک مسئله به زیرمسئله‌های کوچکتر که می‌توانند به صورت همزمان حل شوند، راه‌حلی قدرتمند ارائه می‌دهد و زمان اجرا را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. دو مورد از پرکاربردترین پارادایم‌ها برای محاسبات موازی، OpenMP و MPI هستند. این مقاله یک نمای کلی جامع از این فناوری‌ها، نقاط قوت و ضعف آن‌ها، و چگونگی به کارگیری آن‌ها برای حل مسائل دنیای واقعی ارائه می‌دهد.

محاسبات موازی چیست؟

محاسبات موازی یک تکنیک محاسباتی است که در آن چندین پردازنده یا هسته به طور همزمان برای حل یک مسئله واحد کار می‌کنند. این روش در تضاد با محاسبات ترتیبی است که در آن دستورالعمل‌ها یکی پس از دیگری اجرا می‌شوند. با تقسیم یک مسئله به بخش‌های کوچکتر و مستقل، محاسبات موازی می‌تواند زمان مورد نیاز برای رسیدن به راه‌حل را به شدت کاهش دهد. این امر به ویژه برای وظایف محاسباتی سنگین مانند موارد زیر مفید است:

• شبیه‌سازی‌های علمی: شبیه‌سازی پدیده‌های فیزیکی مانند الگوهای آب و هوا، دینامیک سیالات، یا تعاملات مولکولی.
• تحلیل داده‌ها: پردازش مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی روندها، الگوها و بینش‌ها.
• یادگیری ماشین: آموزش مدل‌های پیچیده بر روی مجموعه داده‌های عظیم.
• پردازش تصویر و ویدئو: انجام عملیات بر روی تصاویر یا جریان‌های ویدئویی بزرگ، مانند تشخیص اشیاء یا کدگذاری ویدئو.
• مدل‌سازی مالی: تحلیل بازارهای مالی، قیمت‌گذاری مشتقات و مدیریت ریسک.

OpenMP: برنامه‌نویسی موازی برای سیستم‌های حافظه مشترک

OpenMP (Open Multi-Processing) یک API (واسط برنامه‌نویسی کاربردی) است که از برنامه‌نویسی موازی حافظه مشترک پشتیبانی می‌کند. این API عمدتاً برای توسعه برنامه‌های موازی استفاده می‌شود که بر روی یک ماشین واحد با چندین هسته یا پردازنده اجرا می‌شوند. OpenMP از یک مدل انشعاب-اتصال (fork-join) استفاده می‌کند که در آن نخ اصلی (master thread) تیمی از نخ‌ها را برای اجرای بخش‌های موازی کد ایجاد می‌کند. این نخ‌ها فضای حافظه یکسانی را به اشتراک می‌گذارند، که به آن‌ها اجازه می‌دهد به راحتی به داده‌ها دسترسی داشته و آن‌ها را تغییر دهند.

ویژگی‌های کلیدی OpenMP:

• پارادایم حافظه مشترک: نخ‌ها با خواندن و نوشتن در مکان‌های حافظه مشترک با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند.
• برنامه‌نویسی مبتنی بر دایرکتیو: OpenMP از دایرکتیوهای کامپایلر (پراگماها) برای مشخص کردن مناطق موازی، تکرارهای حلقه و مکانیزم‌های همگام‌سازی استفاده می‌کند.
• موازی‌سازی خودکار: کامپایلرها می‌توانند به طور خودکار حلقه‌ها یا بخش‌های خاصی از کد را موازی‌سازی کنند.
• زمان‌بندی وظایف: OpenMP مکانیزم‌هایی برای زمان‌بندی وظایف بین نخ‌های موجود فراهم می‌کند.
• ابزارهای همگام‌سازی اولیه: OpenMP ابزارهای همگام‌سازی مختلفی مانند قفل‌ها و موانع (barriers) را برای اطمینان از یکپارچگی داده‌ها و جلوگیری از شرایط رقابتی (race conditions) ارائه می‌دهد.

دایرکتیوهای OpenMP:

دایرکتیوهای OpenMP دستورالعمل‌های ویژه‌ای هستند که در کد منبع قرار می‌گیرند تا کامپایلر را در موازی‌سازی برنامه راهنمایی کنند. این دایرکتیوها معمولاً با #pragma omp شروع می‌شوند. برخی از پرکاربردترین دایرکتیوهای OpenMP عبارتند از:

• #pragma omp parallel: یک منطقه موازی ایجاد می‌کند که در آن کد توسط چندین نخ اجرا می‌شود.
• #pragma omp for: تکرارهای یک حلقه را بین چندین نخ توزیع می‌کند.
• #pragma omp sections: کد را به بخش‌های مستقل تقسیم می‌کند که هر کدام توسط یک نخ متفاوت اجرا می‌شود.
• #pragma omp single: بخشی از کد را مشخص می‌کند که فقط توسط یک نخ در تیم اجرا می‌شود.
• #pragma omp critical: یک بخش بحرانی از کد را تعریف می‌کند که در هر زمان فقط توسط یک نخ اجرا می‌شود و از شرایط رقابتی جلوگیری می‌کند.
• #pragma omp atomic: یک مکانیزم به‌روزرسانی اتمی برای متغیرهای مشترک فراهم می‌کند.
• #pragma omp barrier: تمام نخ‌های تیم را همگام‌سازی می‌کند و اطمینان می‌دهد که همه نخ‌ها قبل از ادامه، به یک نقطه خاص در کد می‌رسند.
• #pragma omp master: بخشی از کد را مشخص می‌کند که فقط توسط نخ اصلی (master) اجرا می‌شود.

مثالی از OpenMP: موازی‌سازی یک حلقه

بیایید یک مثال ساده از استفاده از OpenMP برای موازی‌سازی حلقه‌ای که مجموع عناصر یک آرایه را محاسبه می‌کند، در نظر بگیریم:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <omp.h>

int main() {
  int n = 1000000;
  std::vector<int> arr(n);
  std::iota(arr.begin(), arr.end(), 1); // Fill array with values from 1 to n

  long long sum = 0;

  #pragma omp parallel for reduction(+:sum)
  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    sum += arr[i];
  }

  std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;

  return 0;
}

در این مثال، دایرکتیو #pragma omp parallel for reduction(+:sum) به کامپایلر می‌گوید که حلقه را موازی کرده و یک عملیات کاهش (reduction) بر روی متغیر sum انجام دهد. عبارت reduction(+:sum) تضمین می‌کند که هر نخ کپی محلی خود را از متغیر sum داشته باشد و این کپی‌های محلی در انتهای حلقه با هم جمع شوند تا نتیجه نهایی به دست آید. این کار از شرایط رقابتی (race conditions) جلوگیری کرده و تضمین می‌کند که مجموع به درستی محاسبه شود.

مزایای OpenMP:

• سهولت استفاده: یادگیری و استفاده از OpenMP به لطف مدل برنامه‌نویسی مبتنی بر دایرکتیو، نسبتاً آسان است.
• موازی‌سازی تدریجی: کدهای ترتیبی موجود را می‌توان با افزودن دایرکتیوهای OpenMP به صورت تدریجی موازی‌سازی کرد.
• قابلیت حمل: OpenMP توسط اکثر کامپایلرها و سیستم‌عامل‌های اصلی پشتیبانی می‌شود.
• مقیاس‌پذیری: OpenMP می‌تواند بر روی سیستم‌های حافظه مشترک با تعداد متوسطی از هسته‌ها به خوبی مقیاس‌پذیر باشد.

معایب OpenMP:

• مقیاس‌پذیری محدود: OpenMP برای سیستم‌های حافظه توزیع‌شده یا برنامه‌هایی که نیاز به درجه بالایی از موازی‌سازی دارند، مناسب نیست.
• محدودیت‌های حافظه مشترک: پارادایم حافظه مشترک می‌تواند چالش‌هایی مانند رقابت بر سر داده‌ها (data races) و مسائل مربوط به همبستگی کش (cache coherence) را ایجاد کند.
• پیچیدگی اشکال‌زدایی: اشکال‌زدایی برنامه‌های OpenMP به دلیل ماهیت همزمان برنامه می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

MPI: برنامه‌نویسی موازی برای سیستم‌های حافظه توزیع‌شده

MPI (Message Passing Interface) یک API استاندارد برای برنامه‌نویسی موازی مبتنی بر ارسال پیام است. این API عمدتاً برای توسعه برنامه‌های موازی استفاده می‌شود که بر روی سیستم‌های حافظه توزیع‌شده، مانند خوشه‌های کامپیوتری یا ابرکامپیوترها، اجرا می‌شوند. در MPI، هر فرآیند فضای حافظه خصوصی خود را دارد و فرآیندها با ارسال و دریافت پیام با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی MPI:

• پارادایم حافظه توزیع‌شده: فرآیندها با ارسال و دریافت پیام با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند.
• ارتباط صریح: برنامه‌نویسان باید به صراحت نحوه تبادل داده بین فرآیندها را مشخص کنند.
• مقیاس‌پذیری: MPI می‌تواند تا هزاران یا حتی میلیون‌ها پردازنده مقیاس‌پذیر باشد.
• قابلیت حمل: MPI توسط طیف گسترده‌ای از پلتفرم‌ها، از لپ‌تاپ‌ها تا ابرکامپیوترها، پشتیبانی می‌شود.
• مجموعه غنی از ابزارهای ارتباطی اولیه: MPI مجموعه غنی از ابزارهای ارتباطی اولیه مانند ارتباط نقطه به نقطه، ارتباط جمعی و ارتباط یک‌طرفه را فراهم می‌کند.

ابزارهای ارتباطی اولیه MPI:

MPI انواع مختلفی از ابزارهای ارتباطی اولیه را فراهم می‌کند که به فرآیندها اجازه تبادل داده را می‌دهد. برخی از پرکاربردترین ابزارها عبارتند از:

• MPI_Send: پیامی را به یک فرآیند مشخص ارسال می‌کند.
• MPI_Recv: پیامی را از یک فرآیند مشخص دریافت می‌کند.
• MPI_Bcast: پیامی را از یک فرآیند به تمام فرآیندهای دیگر پخش می‌کند (broadcast).
• MPI_Scatter: داده‌ها را از یک فرآیند به تمام فرآیندهای دیگر توزیع می‌کند.
• MPI_Gather: داده‌ها را از تمام فرآیندها در یک فرآیند جمع‌آوری می‌کند.
• MPI_Reduce: یک عملیات کاهش (مانند جمع، ضرب، حداکثر، حداقل) بر روی داده‌های تمام فرآیندها انجام می‌دهد.
• MPI_Allgather: داده‌ها را از تمام فرآیندها جمع‌آوری کرده و به تمام فرآیندها ارسال می‌کند.
• MPI_Allreduce: یک عملیات کاهش بر روی داده‌های تمام فرآیندها انجام داده و نتیجه را به تمام فرآیندها توزیع می‌کند.

مثالی از MPI: محاسبه مجموع یک آرایه

بیایید یک مثال ساده از استفاده از MPI برای محاسبه مجموع عناصر یک آرایه در چندین فرآیند را در نظر بگیریم:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <mpi.h>

int main(int argc, char** argv) {
  MPI_Init(&argc, &argv);

  int rank, size;
  MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
  MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

  int n = 1000000;
  std::vector<int> arr(n);
  std::iota(arr.begin(), arr.end(), 1); // Fill array with values from 1 to n

  // Divide the array into chunks for each process
  int chunk_size = n / size;
  int start = rank * chunk_size;
  int end = (rank == size - 1) ? n : start + chunk_size;

  // Calculate the local sum
  long long local_sum = 0;
  for (int i = start; i < end; ++i) {
    local_sum += arr[i];
  }

  // Reduce the local sums to the global sum
  long long global_sum = 0;
  MPI_Reduce(&local_sum, &global_sum, 1, MPI_LONG_LONG, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

  // Print the result on rank 0
  if (rank == 0) {
    std::cout << "Sum: " << global_sum << std::endl;
  }

  MPI_Finalize();

  return 0;
}

در این مثال، هر فرآیند مجموع تکه‌ای از آرایه را که به آن اختصاص داده شده، محاسبه می‌کند. سپس تابع MPI_Reduce مجموع‌های محلی را از تمام فرآیندها با هم ترکیب کرده و به یک مجموع کلی تبدیل می‌کند که در فرآیند 0 ذخیره می‌شود. سپس این فرآیند نتیجه نهایی را چاپ می‌کند.

مزایای MPI:

• مقیاس‌پذیری: MPI می‌تواند تا تعداد بسیار زیادی از پردازنده‌ها مقیاس‌پذیر باشد، که آن را برای برنامه‌های محاسباتی با عملکرد بالا مناسب می‌سازد.
• قابلیت حمل: MPI توسط طیف گسترده‌ای از پلتفرم‌ها پشتیبانی می‌شود.
• انعطاف‌پذیری: MPI مجموعه غنی از ابزارهای ارتباطی اولیه را فراهم می‌کند که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد الگوهای ارتباطی پیچیده‌ای را پیاده‌سازی کنند.

معایب MPI:

• پیچیدگی: برنامه‌نویسی با MPI می‌تواند پیچیده‌تر از برنامه‌نویسی با OpenMP باشد، زیرا برنامه‌نویسان باید به صراحت ارتباط بین فرآیندها را مدیریت کنند.
• سربار: ارسال پیام می‌تواند سربار ایجاد کند، به ویژه برای پیام‌های کوچک.
• دشواری اشکال‌زدایی: اشکال‌زدایی برنامه‌های MPI به دلیل ماهیت توزیع‌شده برنامه می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

OpenMP در مقابل MPI: انتخاب ابزار مناسب

انتخاب بین OpenMP و MPI به نیازمندی‌های خاص برنامه و معماری سخت‌افزار زیربنایی بستگی دارد. در اینجا خلاصه‌ای از تفاوت‌های کلیدی و زمان استفاده از هر فناوری آورده شده است:

ویژگی	OpenMP	MPI
پارادایم برنامه‌نویسی	حافظه مشترک	حافظه توزیع‌شده
معماری هدف	پردازنده‌های چند هسته‌ای، سیستم‌های حافظه مشترک	خوشه‌های کامپیوتری، سیستم‌های حافظه توزیع‌شده
ارتباط	ضمنی (حافظه مشترک)	صریح (ارسال پیام)
مقیاس‌پذیری	محدود (تعداد متوسطی از هسته‌ها)	بالا (هزاران یا میلیون‌ها پردازنده)
پیچیدگی	استفاده نسبتاً آسان	پیچیده‌تر
موارد استفاده معمول	موازی‌سازی حلقه‌ها، برنامه‌های موازی در مقیاس کوچک	شبیه‌سازی‌های علمی در مقیاس بزرگ، محاسبات با عملکرد بالا

از OpenMP استفاده کنید زمانی که:

• شما بر روی یک سیستم حافظه مشترک با تعداد متوسطی از هسته‌ها کار می‌کنید.
• شما می‌خواهید کد ترتیبی موجود را به صورت تدریجی موازی‌سازی کنید.
• شما به یک API برنامه‌نویسی موازی ساده و با کاربری آسان نیاز دارید.

از MPI استفاده کنید زمانی که:

• شما بر روی یک سیستم حافظه توزیع‌شده، مانند یک خوشه کامپیوتری یا یک ابرکامپیوتر، کار می‌کنید.
• شما نیاز دارید برنامه خود را تا تعداد بسیار زیادی از پردازنده‌ها مقیاس‌پذیر کنید.
• شما به کنترل دقیق بر روی ارتباط بین فرآیندها نیاز دارید.

برنامه‌نویسی ترکیبی: ترکیب OpenMP و MPI

در برخی موارد، ترکیب OpenMP و MPI در یک مدل برنامه‌نویسی ترکیبی می‌تواند مفید باشد. این رویکرد می‌تواند از نقاط قوت هر دو فناوری برای دستیابی به عملکرد بهینه بر روی معماری‌های پیچیده بهره ببرد. به عنوان مثال، شما ممکن است از MPI برای توزیع کار بین گره‌های مختلف در یک خوشه استفاده کنید و سپس از OpenMP برای موازی‌سازی محاسبات در داخل هر گره بهره ببرید.

مزایای برنامه‌نویسی ترکیبی:

• مقیاس‌پذیری بهبود یافته: MPI ارتباط بین گره‌ها را مدیریت می‌کند، در حالی که OpenMP موازی‌سازی درون گره را بهینه می‌سازد.
• استفاده بیشتر از منابع: برنامه‌نویسی ترکیبی می‌تواند با بهره‌برداری از هر دو نوع موازی‌سازی حافظه مشترک و حافظه توزیع‌شده، از منابع موجود بهتر استفاده کند.
• عملکرد بهتر: با ترکیب نقاط قوت OpenMP و MPI، برنامه‌نویسی ترکیبی می‌تواند عملکرد بهتری نسبت به هر یک از این فناوری‌ها به تنهایی به دست آورد.

بهترین شیوه‌ها برای برنامه‌نویسی موازی

صرف‌نظر از اینکه از OpenMP یا MPI استفاده می‌کنید، برخی از بهترین شیوه‌های کلی وجود دارد که می‌تواند به شما در نوشتن برنامه‌های موازی کارآمد و مؤثر کمک کند:

• مشکل خود را درک کنید: قبل از شروع موازی‌سازی کد خود، مطمئن شوید که درک خوبی از مشکلی که در تلاش برای حل آن هستید، دارید. بخش‌های محاسباتی سنگین کد را شناسایی کرده و تعیین کنید که چگونه می‌توان آن‌ها را به زیرمسئله‌های کوچکتر و مستقل تقسیم کرد.
• الگوریتم مناسب را انتخاب کنید: انتخاب الگوریتم می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد برنامه موازی شما داشته باشد. استفاده از الگوریتم‌هایی را در نظر بگیرید که ذاتاً موازی‌پذیر هستند یا به راحتی می‌توانند برای اجرای موازی تطبیق داده شوند.
• ارتباط را به حداقل برسانید: ارتباط بین نخ‌ها یا فرآیندها می‌تواند یک گلوگاه اصلی در برنامه‌های موازی باشد. سعی کنید میزان داده‌هایی که باید مبادله شوند را به حداقل برسانید و از ابزارهای ارتباطی کارآمد استفاده کنید.
• بار کاری را متعادل کنید: اطمینان حاصل کنید که بار کاری به طور مساوی بین تمام نخ‌ها یا فرآیندها توزیع شده است. عدم تعادل در بار کاری می‌تواند منجر به زمان بیکاری و کاهش عملکرد کلی شود.
• از رقابت بر سر داده‌ها اجتناب کنید: رقابت بر سر داده‌ها (Data races) زمانی رخ می‌دهد که چندین نخ یا فرآیند به طور همزمان و بدون همگام‌سازی مناسب به داده‌های مشترک دسترسی پیدا می‌کنند. از ابزارهای همگام‌سازی مانند قفل‌ها یا موانع برای جلوگیری از این مشکل و اطمینان از یکپارچگی داده‌ها استفاده کنید.
• کد خود را پروفایل و بهینه کنید: از ابزارهای پروفایل‌سنجی برای شناسایی گلوگاه‌های عملکرد در برنامه موازی خود استفاده کنید. با کاهش ارتباط، متعادل‌سازی بار کاری و اجتناب از رقابت بر سر داده‌ها، کد خود را بهینه کنید.
• به طور کامل تست کنید: برنامه موازی خود را به طور کامل تست کنید تا اطمینان حاصل شود که نتایج صحیحی تولید می‌کند و به خوبی تا تعداد بیشتری از پردازنده‌ها مقیاس‌پذیر است.

کاربردهای دنیای واقعی محاسبات موازی

محاسبات موازی در طیف گسترده‌ای از کاربردها در صنایع و زمینه‌های تحقیقاتی مختلف استفاده می‌شود. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

• پیش‌بینی آب و هوا: شبیه‌سازی الگوهای پیچیده آب و هوا برای پیش‌بینی شرایط آب و هوایی آینده. (مثال: اداره هواشناسی بریتانیا از ابرکامپیوترها برای اجرای مدل‌های آب و هوا استفاده می‌کند.)
• کشف دارو: غربالگری کتابخانه‌های بزرگ مولکول‌ها برای شناسایی نامزدهای بالقوه دارو. (مثال: پروژه محاسبات توزیع‌شده Folding@home، تاخوردگی پروتئین را برای درک بیماری‌ها و توسعه درمان‌های جدید شبیه‌سازی می‌کند.)
• مدل‌سازی مالی: تحلیل بازارهای مالی، قیمت‌گذاری مشتقات و مدیریت ریسک. (مثال: الگوریتم‌های معاملات با فرکانس بالا برای پردازش داده‌های بازار و اجرای سریع معاملات به محاسبات موازی متکی هستند.)
• تحقیقات تغییرات اقلیمی: مدل‌سازی سیستم اقلیمی زمین برای درک تأثیر فعالیت‌های انسانی بر محیط زیست. (مثال: مدل‌های اقلیمی بر روی ابرکامپیوترهای سراسر جهان برای پیش‌بینی سناریوهای اقلیمی آینده اجرا می‌شوند.)
• مهندسی هوافضا: شبیه‌سازی جریان هوا در اطراف هواپیما و فضاپیما برای بهینه‌سازی طراحی آن‌ها. (مثال: ناسا از ابرکامپیوترها برای شبیه‌سازی عملکرد طرح‌های جدید هواپیما استفاده می‌کند.)
• اکتشاف نفت و گاز: پردازش داده‌های لرزه‌نگاری برای شناسایی ذخایر بالقوه نفت و گاز. (مثال: شرکت‌های نفت و گاز از محاسبات موازی برای تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و ایجاد تصاویر دقیق از زیر سطح زمین استفاده می‌کنند.)
• یادگیری ماشین: آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین بر روی مجموعه داده‌های عظیم. (مثال: مدل‌های یادگیری عمیق بر روی GPUها (واحدهای پردازش گرافیکی) با استفاده از تکنیک‌های محاسبات موازی آموزش داده می‌شوند.)
• اختر فیزیک: شبیه‌سازی تشکیل و تکامل کهکشان‌ها و دیگر اجرام آسمانی. (مثال: شبیه‌سازی‌های کیهان‌شناسی بر روی ابرکامپیوترها برای مطالعه ساختار بزرگ‌مقیاس جهان اجرا می‌شوند.)
• علم مواد: شبیه‌سازی خواص مواد در سطح اتمی برای طراحی مواد جدید با خواص مشخص. (مثال: محققان از محاسبات موازی برای شبیه‌سازی رفتار مواد در شرایط شدید استفاده می‌کنند.)

نتیجه‌گیری

محاسبات موازی یک ابزار ضروری برای حل مسائل پیچیده و سرعت بخشیدن به وظایف محاسباتی سنگین است. OpenMP و MPI دو مورد از پرکاربردترین پارادایم‌ها برای برنامه‌نویسی موازی هستند که هر کدام نقاط قوت و ضعف خود را دارند. OpenMP برای سیستم‌های حافظه مشترک مناسب است و یک مدل برنامه‌نویسی نسبتاً آسان برای استفاده ارائه می‌دهد، در حالی که MPI برای سیستم‌های حافظه توزیع‌شده ایده‌آل است و مقیاس‌پذیری عالی فراهم می‌کند. با درک اصول محاسبات موازی و قابلیت‌های OpenMP و MPI، توسعه‌دهندگان می‌توانند از این فناوری‌ها برای ساخت برنامه‌های با عملکرد بالا بهره ببرند که می‌توانند با برخی از چالش‌برانگیزترین مشکلات جهان مقابله کنند. با ادامه رشد تقاضا برای قدرت محاسباتی، محاسبات موازی در سال‌های آینده اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد. پذیرش این تکنیک‌ها برای باقی ماندن در خط مقدم نوآوری و حل چالش‌های پیچیده در زمینه‌های مختلف حیاتی است.

برای اطلاعات عمیق‌تر و آموزش‌ها، کاوش منابعی مانند وب‌سایت رسمی OpenMP (https://www.openmp.org/) و وب‌سایت فروم MPI (https://www.mpi-forum.org/) را در نظر بگیرید.