ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್: ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐ ಕುರಿತು ಒಂದು ಆಳವಾದ ನೋಟ

ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯ ಬೇಡಿಕೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳವರೆಗೆ, ಅನೇಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಣ್ಣ ಉಪಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ, ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಬಲ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಮಾದರಿಗಳೆಂದರೆ ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐ. ಈ ಲೇಖನವು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು, ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು, ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?

ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅನೇಕ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕೋರ್‌ಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಅನುಕ್ರಮ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಂದರ ನಂತರ ಒಂದರಂತೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಣ್ಣ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬೇಕಾದ ಸಮಯವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

• ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು: ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳು, ದ್ರವ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್, ಅಥವಾ ಆಣ್ವಿಕ ಸಂವಹನಗಳಂತಹ ಭೌತಿಕ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡುವುದು.
• ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು.
• ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವುದು.
• ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
• ಹಣಕಾಸು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ: ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ (ಓಪನ್ ಮಲ್ಟಿ-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್) ಎನ್ನುವುದು ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಒಂದು ಎಪಿಐ (ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್) ಆಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕೋರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಚಾಲನೆಯಾಗುವ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಫೋರ್ಕ್-ಜಾಯಿನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಮಾಸ್ಟರ್ ಥ್ರೆಡ್ ಕೋಡ್‌ನ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ತಂಡವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿಯ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು:

• ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಮಾದರಿ: ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಓದುವ ಮತ್ತು ಬರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ.
• ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್: ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಭಾಗಗಳು, ಲೂಪ್ ಇಟರೇಷನ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಕಂಪೈಲರ್ ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು (ಪ್ರಾಗ್ಮಾಸ್) ಬಳಸುತ್ತದೆ.
• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ಯಾರಲಲೈಸೇಶನ್: ಕಂಪೈಲರ್‌ಗಳು ಕೆಲವು ಲೂಪ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಕಾರ್ಯ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ: ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್: ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಲಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾರಿಯರ್‌ಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್ಸ್:

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡಲು ಕಂಪೈಲರ್‌ಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಸೋರ್ಸ್ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುವ ವಿಶೇಷ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್ಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ #pragma omp ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕೆಲವು ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್ಸ್ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

• #pragma omp parallel: ಒಂದು ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಭಾಗವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• #pragma omp for: ಒಂದು ಲೂಪ್‌ನ ಇಟರೇಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ.
• #pragma omp sections: ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಬೇರೆ ಥ್ರೆಡ್‌ನಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• #pragma omp single: ತಂಡದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್‌ನಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುವ ಕೋಡ್‌ನ ಒಂದು ವಿಭಾಗವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• #pragma omp critical: ಕೋಡ್‌ನ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿಭಾಗವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್‌ನಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
• #pragma omp atomic: ಶೇರ್ಡ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಅಟಾಮಿಕ್ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• #pragma omp barrier: ತಂಡದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಿಂದುವನ್ನು ತಲುಪುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• #pragma omp master: ಮಾಸ್ಟರ್ ಥ್ರೆಡ್‌ನಿಂದ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುವ ಕೋಡ್‌ನ ಒಂದು ವಿಭಾಗವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿಯ ಉದಾಹರಣೆ: ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡುವುದು

ಅರೇಯಲ್ಲಿನ ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡಲು ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಬಳಸುವ ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ:

#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); // 1 ರಿಂದ n ವರೆಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಅರೇಯನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ

  long long sum = 0;

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

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

  return 0;
}

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, #pragma omp parallel for reduction(+:sum) ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್ ಕಂಪೈಲರ್‌ಗೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು sum ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮೇಲೆ ರಿಡಕ್ಷನ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೇಳುತ್ತದೆ. reduction(+:sum) ಕ್ಲಾಸ್ ಪ್ರತಿ ಥ್ರೆಡ್ ತನ್ನದೇ ಆದ sum ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ನ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಈ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಲೂಪ್‌ನ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿಯ ಅನುಕೂಲಗಳು:

• ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ: ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ತನ್ನ ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.
• ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ಯಾರಲಲೈಸೇಶನ್: ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅನುಕ್ರಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಡೈರೆಕ್ಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ: ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮುಖ ಕಂಪೈಲರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಮಧ್ಯಮ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗಬಹುದು.

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿಯ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು:

• ಸೀಮಿತ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರಲಲಿಸಂ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ.
• ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಮಿತಿಗಳು: ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಶ್ ಕೊಹೆರೆನ್ಸಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಂತಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.
• ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಏಕಕಾಲೀನ ಸ್ವಭಾವದಿಂದಾಗಿ ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿರಬಹುದು.

ಎಂಪಿಐ: ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್

ಎಂಪಿಐ (ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್) ಮೆಸೇಜ್-ಪಾಸಿಂಗ್ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಎಪಿಐ ಆಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಂತಹ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಾಗುವ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಂಪಿಐನಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಖಾಸಗಿ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ.

ಎಂಪಿಐನ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು:

• ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಮಾದರಿ: ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ.
• ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂವಹನ: ಪ್ರೊಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು.
• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಎಂಪಿಐ ಸಾವಿರಾರು ಅಥವಾ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ: ಎಂಪಿಐ ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್‌ಗಳಿಂದ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
• ಸಮೃದ್ಧ ಸಂವಹನ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್: ಎಂಪಿಐ ಪಾಯಿಂಟ್-ಟು-ಪಾಯಿಂಟ್ ಸಂವಹನ, ಕಲೆಕ್ಟಿವ್ ಸಂವಹನ, ಮತ್ತು ಒನ್-ಸೈಡೆಡ್ ಸಂವಹನದಂತಹ ಸಮೃದ್ಧ ಸಂವಹನ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಂಪಿಐ ಸಂವಹನ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್:

ಎಂಪಿಐ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ವಿವಿಧ ಸಂವಹನ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕೆಲವು ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

• MPI_Send: ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗೆ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
• MPI_Recv: ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ನಿಂದ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
• MPI_Bcast: ಒಂದು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ನಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• MPI_Scatter: ಒಂದು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ನಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ.
• MPI_Gather: ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.
• MPI_Reduce: ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ರಿಡಕ್ಷನ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು (ಉದಾ., ಮೊತ್ತ, ಗುಣಲಬ್ಧ, ಗರಿಷ್ಠ, ಕನಿಷ್ಠ) ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• MPI_Allgather: ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.
• MPI_Allreduce: ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ರಿಡಕ್ಷನ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಂಪಿಐನ ಉದಾಹರಣೆ: ಅರೇಯ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು

ಅನೇಕ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅರೇಯಲ್ಲಿನ ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಎಂಪಿಐ ಬಳಸುವ ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ:

#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); // 1 ರಿಂದ n ವರೆಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಅರೇಯನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ

  // ಪ್ರತಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗೆ ಅರೇಯನ್ನು ಚಂಕ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ
  int chunk_size = n / size;
  int start = rank * chunk_size;
  int end = (rank == size - 1) ? n : start + chunk_size;

  // ಸ್ಥಳೀಯ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ
  long long local_sum = 0;
  for (int i = start; i < end; ++i) {
    local_sum += arr[i];
  }

  // ಸ್ಥಳೀಯ ಮೊತ್ತಗಳನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ಮೊತ್ತಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
  long long global_sum = 0;
  MPI_Reduce(&local_sum, &global_sum, 1, MPI_LONG_LONG, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

  // ರ್ಯಾಂಕ್ 0 ನಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಿಂಟ್ ಮಾಡಿ
  if (rank == 0) {
    std::cout << "ಮೊತ್ತ: " << global_sum << std::endl;
  }

  MPI_Finalize();

  return 0;
}

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ತನಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಅರೇಯ ಚಂಕ್‌ನ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಂತರ MPI_Reduce ಫಂಕ್ಷನ್ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಿಂದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೊತ್ತಗಳನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ಮೊತ್ತಕ್ಕೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ 0 ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ನಂತರ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಿಂಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಎಂಪಿಐನ ಅನುಕೂಲಗಳು:

• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಎಂಪಿಐ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ: ಎಂಪಿಐ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
• ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ: ಎಂಪಿಐ ಸಮೃದ್ಧ ಸಂವಹನ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರೊಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಎಂಪಿಐನ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು:

• ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಎಂಪಿಐ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರೊಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.
• ಓವರ್‌ಹೆಡ್: ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಸಂದೇಶಗಳಿಗೆ.
• ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಕಷ್ಟ: ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಸ್ವಭಾವದಿಂದಾಗಿ ಎಂಪಿಐ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿರಬಹುದು.

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ vs. ಎಂಪಿಐ: ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐ ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಸಾರಾಂಶ ಇಲ್ಲಿದೆ:

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ	ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ	ಎಂಪಿಐ
ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿ	ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ	ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್-ಮೆಮೊರಿ
ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್	ಮಲ್ಟಿ-ಕೋರ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು, ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು	ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು, ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು
ಸಂವಹನ	ಅಂತರ್ಗತ (ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ)	ಸ್ಪಷ್ಟ (ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್)
ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ	ಸೀಮಿತ (ಮಧ್ಯಮ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೋರ್‌ಗಳು)	ಹೆಚ್ಚು (ಸಾವಿರಾರು ಅಥವಾ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು)
ಸಂಕೀರ್ಣತೆ	ಬಳಸಲು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸುಲಭ	ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ
ವಿಶಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು	ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡುವುದು, ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು	ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು, ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್

ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು:

• ನೀವು ಮಧ್ಯಮ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವಾಗ.
• ನೀವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅನುಕ್ರಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದಾಗ.
• ನಿಮಗೆ ಸರಳ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಎಪಿಐ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ.

ಎಂಪಿಐ ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು:

• ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅಥವಾ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಂತಹ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವಾಗ.
• ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ.
• ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನದ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ.

ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್: ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು

ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಎರಡೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ನೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿತರಿಸಲು ಎಂಪಿಐ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರತಿ ನೋಡ್‌ನೊಳಗಿನ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡಲು ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು:

• ಸುಧಾರಿತ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಎಂಪಿಐ ಇಂಟರ್-ನೋಡ್ ಸಂವಹನವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಇಂಟ್ರಾ-ನೋಡ್ ಪ್ಯಾರಲಲಿಸಂ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಹೆಚ್ಚಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆ: ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಪ್ಯಾರಲಲಿಸಂ ಎರಡನ್ನೂ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
• ವರ್ಧಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.

ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ನೀವು ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಅಥವಾ ಎಂಪಿಐ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿವೆ:

• ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ನೀವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಇದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಕೋಡ್‌ನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್-ತೀವ್ರ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಣ್ಣ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಉಪಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
• ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಪ್ಯಾರಲಲೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಬಹುದಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಸಂವಹನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ: ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವು ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಡಚಣೆಯಾಗಬಹುದು. ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಸಂವಹನ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಿ: ಎಲ್ಲಾ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯ ಅಸಮತೋಲನವು ಐಡಲ್ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ಸರಿಯಾದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಇಲ್ಲದೆ ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಶೇರ್ಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಲಾಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾರಿಯರ್‌ಗಳಂತಹ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸಂವಹನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ.
• ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಸರಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.

ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಭವಿಷ್ಯದ ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಂಕೀರ್ಣ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡುವುದು. (ಉದಾಹರಣೆ: ಯುಕೆ ಮೆಟ್ ಆಫೀಸ್ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.)
• ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆ: ಸಂಭಾವ್ಯ ಔಷಧ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಣುಗಳ ದೊಡ್ಡ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು. (ಉದಾಹರಣೆ: ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್@ಹೋಮ್, ಒಂದು ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಯೋಜನೆ, ರೋಗಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.)
• ಹಣಕಾಸು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. (ಉದಾಹರಣೆ: ಹೈ-ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.)
• ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆ ಸಂಶೋಧನೆ: ಪರಿಸರದ ಮೇಲೆ ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಭೂಮಿಯ ಹವಾಮಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು. (ಉದಾಹರಣೆ: ಭವಿಷ್ಯದ ಹವಾಮಾನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.)
• ಏರೋಸ್ಪೇಸ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ವಿಮಾನ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ನೌಕೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಅವುಗಳ ಸುತ್ತ ಗಾಳಿಯ ಹರಿವನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡುವುದು. (ಉದಾಹರಣೆ: ನಾಸಾ ಹೊಸ ವಿಮಾನ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡಲು ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.)
• ತೈಲ ಮತ್ತು ಅನಿಲ ಪರಿಶೋಧನೆ: ಸಂಭಾವ್ಯ ತೈಲ ಮತ್ತು ಅನಿಲ ನಿಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಭೂಕಂಪನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು. (ಉದಾಹರಣೆ: ತೈಲ ಮತ್ತು ಅನಿಲ ಕಂಪನಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಭೂಗರ್ಭದ ವಿವರವಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.)
• ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವುದು. (ಉದಾಹರಣೆ: ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ (ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್‌ಗಳು) ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.)
• ಖಗೋಳ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ: ಗ್ಯಾಲಕ್ಸಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಆಕಾಶಕಾಯಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ವಿಕಾಸವನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡುವುದು. (ಉದಾಹರಣೆ: ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡದ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಸ್ಮಾಲಾಜಿಕಲ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.)
• ವಸ್ತು ವಿಜ್ಞಾನ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಪರಮಾಣು ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡುವುದು. (ಉದಾಹರಣೆ: ಸಂಶೋಧಕರು ತೀವ್ರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.)

ತೀರ್ಮಾನ

ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಒಂದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಶೇರ್ಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎಂಪಿಐ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಶ್ವದ ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯ ಬೇಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಮುಂದಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಇನ್ನಷ್ಟು ಮಹತ್ವ ಪಡೆಯಲಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿರಲು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಓಪನ್‌ಎಂಪಿ ಅಧಿಕೃತ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ (https://www.openmp.org/) ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐ ಫೋರಮ್ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ (https://www.mpi-forum.org/) ನಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.