Le traitement massivement parallèle (MPP) est une structure de stockage conçue pour gérer le traitement coordonné des opérations de programme par plusieurs processeurs Ce traitement coordonné peut fonctionner sur différentes parties d'un programme, avec chaque processeur utilisant son propre système d'exploitation et sa propre mémoire.
Qu'est-ce qu'un processeur distribué massivement parallèle ?
MPP (traitement massivement parallèle) est le traitement coordonné d'un programme par plusieurs processeurs qui travaillent sur différentes parties du programme, chaque processeur utilisant son propre système d'exploitation et Mémoire. … Dans certaines implémentations, jusqu'à 200 processeurs ou plus peuvent fonctionner sur la même application.
Dans quel ordinateur le traitement parallèle est-il possible ?
Tout système doté de plusieurs processeurs peut effectuer un traitement parallèle, ainsi que des processeurs multicœurs que l'on trouve couramment sur les ordinateurs aujourd'hui. Les processeurs multicœurs sont des puces IC qui contiennent deux processeurs ou plus pour de meilleures performances, une consommation d'énergie réduite et un traitement plus efficace de plusieurs tâches.
Qu'est-ce qu'un exemple de traitement parallèle ?
Dans le traitement parallèle, nous prenons plusieurs formes d'informations différentes en même temps. Ceci est particulièrement important dans la vision. Par exemple, lorsque vous voyez un bus venir vers vous, vous voyez sa couleur, sa forme, sa profondeur et son mouvement en même temps Si vous deviez évaluer ces choses une à la fois, ce serait prendre beaucoup trop de temps.
Qu'est-ce que le traitement parallèle dans le Big Data ?
Le traitement parallèle est une technique utilisée par les professionnels et les Data Sciences en informatique dans plusieurs processeurs c'est-à-dire des CPU qui aideront à mieux gérer les parties séparées d'un projet global. Des techniques comme celles-ci sont employées par des professionnels pour un traitement plus rapide et efficace de grands ensembles de données.
