민망할 정도로 평행하다

Embarrassingly parallel

병렬 컴퓨팅에서 당혹스러울 정도로 병렬적인 워크로드 또는 문제(민망할 정도로 병렬화 가능, 완전 병렬화, 쾌적하게 병렬화 또는 쾌적하게 병렬화라고도 함)는 문제를 여러 병렬 [1]태스크로 분리하기 위해 거의 또는 전혀 노력하지 않아도 되는 문제입니다.이는 병렬 태스크 간 또는 이들 [2]간의 결과에 대한 의존성이나 통신의 필요성이 거의 또는 전혀 없는 경우가 많습니다.

따라서 이는 태스크 간의 통신, 특히 중간 결과의 통신이 필요한 분산 컴퓨팅 문제와는 다릅니다.진정한 슈퍼컴퓨터 클러스터에서 사용되는 특별한 인프라스트럭처가 없는 서버 팜에서 쉽게 실행할 수 있습니다.따라서 BOINC와 같은 대규모 인터넷 기반 분산 플랫폼에 적합하며 병렬 속도 저하를 겪지 않습니다.당혹스러울 정도로 병렬적인 문제의 반대는 본질적으로 병렬화할 수 없는 연속적인 문제입니다.

당혹스러울 정도로 병렬적인 문제의 일반적인 예는 그래픽 처리 유닛에 의해 처리되는 3D 비디오 렌더링입니다.이 경우, 각 프레임(전송 방식) 또는 픽셀(레이 트레이스 방식)은 [3]상호의존성 없이 처리됩니다.일부 형태의 패스워드 크래킹은 중앙처리장치, CPU코어 또는 클러스터에 쉽게 분산되는 또 다른 당혹스러운 병렬 태스크입니다.

어원학

여기서 "부끄럽다"는 "부(富)의 당혹"이라는 표현과 같은 의미로 사용되며, "부끄럽다"[4]는 병렬화 문제를 의미한다.이 용어는 개발자 또는 컴파일러 측에서도 당혹감을 의미할 수 있다: "많은 중요한 문제들이 주로 그 본질적인 계산 복잡성 때문에 해결되지 않은 채로 남아있기 때문에 다항식 호모토피 연속 [5]방법의 병렬 구현을 개발하지 않는 것은 당혹스러울 것이다."이 용어는 MATLAB의 창시자인 Cleve Moler가 [6]1986년에 출판한 멀티프로세서에 관한 책에서 처음 발견되었는데, 그는 [7]이 용어를 발명했다고 주장한다.

"물론, 이 프로그램들에 대해 전혀 [8]당황스러운 것이 없다"는 문제의 평행성에 대한 긍정적인 성찰에 대한 당혹감의 부정적인 암시를 피하기 위해, 기꺼이 평행한 대체 용어가 어느 정도 쓰이게 되었다.

예

당혹스러울 정도로 병렬적인 문제의 예는 다음과 같습니다.

실장

  • R (프로그래밍 언어)– 심플한 워크스테이션 네트워크(SNOW) 패키지는 워크스테이션 세트 또는 베어울프 클러스터를 사용하기 위한 심플한 메커니즘을 구현하고 있습니다.[16]유사한 R 패키지에는 "미래", "병렬" 등이 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Herlihy, Maurice; Shavit, Nir (2012). The Art of Multiprocessor Programming, Revised Reprint (revised ed.). Elsevier. p. 14. ISBN 9780123977953. Retrieved 28 February 2016. Some computational problems are “embarrassingly parallel”: they can easily be divided into components that can be executed concurrently.
  2. ^ 섹션 1.4.4:
  3. ^ Alan Chalmers; Erik Reinhard; Tim Davis (21 March 2011). Practical Parallel Rendering. CRC Press. ISBN 978-1-4398-6380-0.
  4. ^ 매트로프, 노먼(2011).The Art of R Programming: 통계 소프트웨어 설계 투어, 페이지 347.녹말 없음ISBN 9781593274108.
  5. ^ Leykin, Anton; Verschelde, Jan; Zhuang, Yan (2006). Parallel Homotopy Algorithms to Solve Polynomial Systems. Proceedings of ICMS. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 4151. pp. 225–234. doi:10.1007/11832225_22. ISBN 978-3-540-38084-9.
  6. ^ Moler, Cleve (1986). Heath, Michael T. (ed.). Matrix Computation on Distributed Memory Multiprocessors. Hypercube Multiprocessors. Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia. ISBN 978-0898712094.
  7. ^ 인텔 하이퍼큐브 파트2는 MathWorks 웹사이트의 Cleve's Corner 블로그에 재게시되었습니다.
  8. ^ 케프너, 제레미(2009년).멀티코어 및 멀티노드 컴퓨터용 병렬 MATLAB, 페이지 12.SIAM. ISBN 9780898716733.
  9. ^ Erricos John Kontoghiorghes (21 December 2005). Handbook of Parallel Computing and Statistics. CRC Press. ISBN 978-1-4200-2868-3.
  10. ^ Yuefan Deng (2013). Applied Parallel Computing. World Scientific. ISBN 978-981-4307-60-4.
  11. ^ Josefsson, Simon; Percival, Colin (August 2016). "The scrypt Password-Based Key Derivation Function". tools.ietf.org. Retrieved 2016-12-12.
  12. ^ SeqAnswers 포럼
  13. ^ 얼굴 인식기를 25배 빠르게 만든 방법(개발자 블로그 게시물)
  14. ^ Shigeyoshi Tsutsui; Pierre Collet (5 December 2013). Massively Parallel Evolutionary Computation on GPGPUs. Springer Science & Business Media. ISBN 978-3-642-37959-8.
  15. ^ Youssef Hamadi; Lakhdar Sais (5 April 2018). Handbook of Parallel Constraint Reasoning. Springer. ISBN 978-3-319-63516-3.
  16. ^ 심플한 워크스테이션 네트워크(SNOW) 패키지

외부 링크