En informatique, le traitement massivement parallèle (en anglais, massively parallel processing ou massively parallel computing) est l'utilisation d'un grand nombre de processeurs (ou d'ordinateurs) distincts pour effectuer un ensemble de calculs coordonnés en parallèle (c'est-à-dire simultanément).

Implantations

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Différentes approches ont été utilisées pour implanter le traitement massivement parallèle :

Grille informatique (Grid computing)

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Dans cette approche, la puissance de calcul d'un grand nombre d'ordinateurs distribués est utilisée de façon opportuniste chaque fois qu'un ordinateur est disponible[1]. La plateforme Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) est un exemple de cette implantation. Il s'agit d'une grille informatique basée sur le volontariat où chaque ordinateur fournit de la puissance de calcul selon ses disponibilités[2].

Grappe de serveurs (computer cluster)

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Cette approche utilise un grand nombre de processeurs situés à proximité l'un de l'autre. Dans un tel système centralisé, la vitesse et la flexibilité de l'interconnexion des processeurs sont très importantes. Les superordinateurs modernes utilisent différents types d'interconnexion allant de systèmes InfiniBand améliorés à des topologies réseau de type Torus interconnect (en) à plusieurs dimensions[3].

Réseau de processeurs massivement parallèles (Massively parallel processor array)

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Cette approche utilise un type de circuit intégré contenant des centaines ou de milliers de processeurs et de RAM. Les processeurs s'échangent des données à travers des interconnexions reconfigurables. En tirant parti du parallélisme, un circuit de ce type peut accomplir son travail plus rapidement qu'un circuit conventionnel[4].

Ce type de circuit est en particulier utilisé dans les systèmes embarqués, et notamment pour le traitement des flux vidéo[4].

Références

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  1. Grid computing: experiment management, tool integration, and scientific workflows by Radu Prodan, Thomas Fahringer 2007 (ISBN 3-540-69261-4) pages 1–4
  2. Parallel and Distributed Computational Intelligence by Francisco Fernández de Vega 2010 (ISBN 3-642-10674-9) pages 65–68
  3. Knight, Will: "IBM creates world's most powerful computer", NewScientist.com news service, June 2007
  4. a et b (en-US) Laurent Bonetto, « Massively parallel processing arrays (MPPAs) for embedded HD video and imaging (Part 1) »  , sur design-reuse.com, 16 mai 2008 (consulté le 12 septembre 2025)

Source de la traduction

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📚 Artikel Terkait di Wikipedia

PMOS

Antique Chip Collector's Page (consulté le 21 décembre 2020) (en) Parallel Processing System (PPS) Microcomputer, Rockwell International, octobre 1974

Parallélisme (informatique)

Analysis for Parallel Processing », IEEE Trans. on Electronic Computers, no EC-15,‎ octobre 1966, p. 757–62. (en) Seyed H. Roosta, Parallel processing and parallel

Evi Nemeth

of the Discrete Log Codebreaker", Proc. of the 1984 Intl Conf on Parallel Processing, Aug. 21–24, 1984, pp. 193–196. Selected for the best paper award

Extensibilité

(ISBN 9780470277997). (en) Seif Haridi - 1995 EURO-PAR 1 - Stockholm, Parallel processing - Volume 966 de Lecture notes in computer science, Springer - 1995

Bibliothèque logicielle

OCLC 496946032, présentation en ligne) (en) Arndt Bode, Euro-Par 2000 parallel processing : 6th International Euro-Par Conference, Munich, Germany, August

Leptuca pugilator

Samuel P. Smithers, Nicholas W. Roberts & Martin J. How (2019) Parallel processing of polarization and intensity information in fiddler crab vision|

Synchronisation (multitâches)

Lab., Technical Monograph PRG-53. Seyed H. Roosta (2000), Parallel Processing and Parallel Algorithms: Theory and Computation, Springer, p. 114. (ISBN 0-387-98716-9)

Futures (informatique)

) », dans International Conference on Parallel Processing, 1976, p. 263-272. Peter Hibbard « Parallel Processing Facilities » (1976) — « (ibid.) », dans