ГІБРИДНИЙ ПІДХІД ДО ПАРАЛЕЛЬНИХ ОБЧИСЛЕНЬ ДЛЯ ЕФЕКТИВНОГО АНАЛІЗУ ВЕЛИКИХ ДАНИХ

Анотація

Швидке зростання обсягів даних у науці, бізнесі та цифровій інфраструктурі суттєво підвищило значущість аналітики великих даних як рушія аналізу, прийняття рішень та інновацій. З огляду на властиві великим даним характеристики - обсяг, швидкість та різноманітність («3V»), традиційні послідовні обчислювальні моделі вже не відповідають сучасним викликам. У зв’язку з цим паралельні обчислення стають критично важливими, оскільки забезпечують високу продуктивність, масштабованість та енергоефективність у процесі обробки даних.

У статті подано порівняння трьох основних стратегій паралельних обчислень: CPU-систем, GPU-архітектур та розподілених обчислень. Кожна має власні переваги та обмеження. Центральні процесори (CPU) забезпечують багатопотокове виконання задач загального призначення, але обмежені кількістю ядер і пропускною здатністю пам’яті. Графічні процесори (GPU) надають масивний паралелізм, придатний для інтенсивних обчислень, але мають обмеження у пам’яті й додаткові витрати на передавання даних. Розподілені системи (наприклад, Apache Spark, Dask, Ray) дозволяють горизонтальне масштабування та забезпечують еластичність і відмовостійкість, хоча потребують складної координації між вузлами.

У цій статті аналізується ефективність цих парадигм у реальних сценаріях, спираючись на бенчмарки Spark і Dask, застосування GPU-прискорення в аналітичних фреймворках і гібридні моделі з MPI та OpenACC. Оцінено продуктивність обчислень у різних контекстах, що дозволяє визначити доцільність кожного підходу залежно від задачі.

Новизна дослідження полягає у запропонованій концепції гібридного фреймворку, що поєднує всі три стратегії в єдину багаторівневу архітектуру. CPU відповідають за оркестрацію та легкі обчислення, GPU за паралельну обробку інтенсивних навантажень, а розподілені системи за масштабування та обробку великих обсягів даних. Такий підхід дозволяє суттєво підвищити ефективність використання ресурсів, та продуктивність системи.