Параллельная обработка в Python: руководство для начинающих

Введение

В эпоху больших данных и сложных вычислений параллельная обработка стала важным инструментом для оптимизации производительности и сокращения времени выполнения. Параллельная обработка - это техника одновременного выполнения нескольких задач или процессов, используя мощность многоядерных процессоров и распределенных систем. Python, будучи универсальным и популярным языком программирования, предоставляет различные модули и библиотеки для облегчения параллельной обработки. В этой статье мы исследуем основы параллельной обработки, встроенные модули Python для параллелизма и различные методы и лучшие практики для использования силы параллельной обработки в Python.

Основы параллельной обработки

Прежде чем погрузиться в подробности параллельной обработки в Python, давайте рассмотрим некоторые ключевые концепции:

Конкурентность против параллелизма

Конкурентность и параллелизм часто используются взаимозаменяемо, но они имеют четкие различия:

• Конкурентность: Конкурентность относится к способности системы одновременно выполнять несколько задач или процессов, но не обязательно в один и тот же момент. Конкурирующие задачи могут развиваться независимо и чередовать свое выполнение, создавая иллюзию одновременного выполнения.
• Параллелизм: Параллелизм, с другой стороны, относится к фактическому одновременному выполнению нескольких задач или процессов на разных вычислительных блоках, таких как ядра процессора или распределенные машины. Параллельные задачи действительно выполняются одновременно, используя доступные аппаратные ресурсы.

Типы параллелизма

Параллелизм можно разделить на два основных типа:

• Параллелизм данных: Параллелизм данных предполагает распределение входных данных по нескольким вычислительным блокам и выполнение одной и той же операции на каждом подмножестве данных независимо. Этот тип параллелизма часто используется в сценариях, где одни и те же вычисления.Пожалуйста, вот перевод на русский язык:

n необходимо применить к большому набору данных, например, при обработке изображений или матричных операциях.

• Параллелизм задач: Параллелизм задач предполагает разделение проблемы на более мелкие, независимые задачи, которые могут выполняться параллельно. Каждая задача может выполнять различные операции над различными данными. Параллелизм задач подходит для сценариев, где необходимо одновременно выполнять множество независимых задач, таких как веб-скрейпинг или параллельное тестирование.

Закон Амдала и производительность параллельных вычислений

Закон Амдала - это фундаментальный принцип, описывающий теоретическое ускорение, которое можно достичь при параллелизации программы. Он гласит, что ускорение ограничено последовательной частью программы, которую нельзя параллелизовать. Формула закона Амдала:

Ускорение = 1 / (S + P/N)

где:

• S - доля программы, которую необходимо выполнять последовательно (не параллелизуемая)
• P - доля программы, которую можно параллелизовать
• N - количество параллельных вычислительных блоков

Закон Амдала подчеркивает важность выявления и оптимизации последовательных узких мест в программе для максимизации преимуществ параллелизации.

Проблемы параллельной обработки

Параллельная обработка имеет свои собственные проблемы:

• Синхронизация и накладные расходы на связь: Когда несколько процессов или потоков работают вместе, им часто необходимо синхронизироваться и обмениваться данными друг с другом. Механизмы синхронизации, такие как блокировки и семафоры, обеспечивают целостность данных и предотвращают состояния гонки. Однако чрезмерная синхронизация и связь могут привести к накладным расходам и снижению производительности.
• Балансировка нагрузки: Равномерное распределение рабочей нагрузки между доступными вычислительными блоками имеет решающее значение для оптимальной производительности. Неравномерное распределение нагрузки может привести к простою некоторых процессов или потоков, в то время как другие перегружены, что приводит к неоптимальному использованию ресурсов.
• Отладка и тестирование: Отладка и тестирование параллельных программ могут быть более сложными.Вот перевод на русский язык:

Модули параллельной обработки в Python

Python предоставляет несколько встроенных модулей для параллельной обработки, каждый со своими сильными сторонами и областями применения. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее часто используемых модулей:

Модуль multiprocessing

Модуль multiprocessing позволяет вам запускать несколько процессов в Python, используя доступные ядра процессора для параллельного выполнения. Каждый процесс работает в своем собственном пространстве памяти, обеспечивая истинный параллелизм.

Создание и управление процессами

Для создания нового процесса вы можете использовать класс multiprocessing.Process. Вот пример:

import multiprocessing
 
def worker():
    # Рабочий процесс: печатает имя текущего процесса
    print(f"Рабочий процесс: {multiprocessing.current_process().name}")
 
if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for _ in range(4):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        processes.append(p)
        p.start()
 
    for p in processes:
        p.join()

В этом примере мы определяем функцию worker, которая печатает имя текущего процесса. Мы создаем четыре процесса, каждый из которых запускает функцию worker, и запускаем их с помощью метода start(). Наконец, мы ждем, пока все процессы завершатся, используя метод join().

Межпроцессное взаимодействие (IPC)

Процессы могут обмениваться данными, используя различные механизмы IPC, предоставляемые модулем multiprocessing:

• Каналы: Каналы позволяют осуществлять односторонний обмен данными между двумя процессами. Вы можете создать канал с помощью multiprocessing.Pipe() и использовать методы send() и recv() для отправки и получения данных.
• Очереди: Очереди обеспечивают потокобезопасный способ обмена данными между процессами. Вы можете создать очередь с помощью multiprocessing.Queue() и использовать методы put() и get() для добавления и извлечения элементов.
• Разделяемая память: Разделяемая память позволяет нескольким процессам получать доступ к одной и той же области памяти. Вы можете создать разделяемую память с помощью...Пожалуйста, вот перевод на русский язык:

Используйте переменные с помощью multiprocessing.Value() и multiprocessing.Array() и используйте их для обмена данными между процессами.

Вот пример использования очереди для межпроцессного обмена данными:

import multiprocessing
 
def worker(queue):
    while True:
        # Получаем элемент из очереди
        item = queue.get()
        if item is None:
            break
        print(f"Обработка элемента: {item}")
 
if __name__ == "__main__":
    queue = multiprocessing.Queue()
    processes = []
    for _ in range(4):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
        processes.append(p)
        p.start()
 
    for item in range(10):
        # Добавляем элементы в очередь
        queue.put(item)
 
    for _ in range(4):
        # Добавляем сигнал окончания работы
        queue.put(None)
 
    for p in processes:
        p.join()

В этом примере мы создаем очередь и передаем ее рабочим процессам. Основной процесс помещает элементы в очередь, а рабочие процессы потребляют элементы, пока не получат значение None, указывающее на окончание работы.

Модуль threading

Модуль threading предоставляет способ создания и управления потоками внутри одного процесса. Потоки выполняются параллельно в одном и том же пространстве памяти, что позволяет эффективно обмениваться данными и взаимодействовать.

Создание и управление потоками

Для создания нового потока можно использовать класс threading.Thread. Вот пример:

import threading
 
def worker():
    # Выводим имя текущего потока
    print(f"Поток-работник: {threading.current_thread().name}")
 
if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for _ in range(4):
        t = threading.Thread(target=worker)
        threads.append(t)
        t.start()
 
    for t in threads:
        t.join()

В этом примере мы создаем четыре потока, каждый из которых выполняет функцию worker, и запускаем их с помощью метода start(). Мы ждем, пока все потоки завершатся, используя метод join().

Примитивы синхронизации

Когда несколько потоков обращаются к общим ресурсам, необходима синхронизация, чтобы предотвратить состояния гонки и обеспечить целостность данных. Модуль threading предоставляет различные.Вот перевод на русский язык:

Синхронизация потоков:

• Блокировки: Блокировки позволяют получить эксклюзивный доступ к общему ресурсу. Вы можете создать блокировку с помощью threading.Lock() и использовать методы acquire() и release() для получения и освобождения блокировки.
• Семафоры: Семафоры контролируют доступ к общему ресурсу с ограниченным количеством слотов. Вы можете создать семафор с помощью threading.Semaphore(n), где n - это количество доступных слотов.
• Условные переменные: Условные переменные позволяют потокам ожидать выполнения определенного условия перед продолжением работы. Вы можете создать условную переменную с помощью threading.Condition() и использовать методы wait(), notify() и notify_all() для координации выполнения потоков.

Вот пример использования блокировки для синхронизации доступа к общей переменной:

import threading
 
counter = 0
lock = threading.Lock()
 
def worker():
    global counter
    with lock:
        counter += 1
        print(f"Поток {threading.current_thread().name}: Счетчик = {counter}")
 
if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for _ in range(4):
        t = threading.Thread(target=worker)
        threads.append(t)
        t.start()
 
    for t in threads:
        t.join()

В этом примере мы используем блокировку, чтобы гарантировать, что только один поток может получить доступ и изменить переменную counter за один раз, предотвращая гонки.

Модуль concurrent.futures

Модуль concurrent.futures предоставляет высокоуровневый интерфейс для асинхронного выполнения и параллельной обработки. Он абстрагирует низкоуровневые детали управления потоками и процессами, упрощая написание параллельного кода.

ThreadPoolExecutor и ProcessPoolExecutor

Модуль concurrent.futures предоставляет два класса исполнителей:

• ThreadPoolExecutor: Управляет пулом рабочих потоков для параллельного выполнения задач в рамках одного процесса.
• ProcessPoolExecutor: Управляет пулом рабочих процессов для параллельного выполнения задач, используя несколько ядер процессора.

Вот пример использования ThreadPoolExecutor.Вот перевод на русский язык:

import concurrent.futures
 
def worker(n):
    print(f"Рабочий {n}: Начало")
    # Выполнение некоторой работы
    print(f"Рабочий {n}: Завершено")
 
if __name__ == "__main__":
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        futures = []
        for i in range(8):
            future = executor.submit(worker, i)
            futures.append(future)
 
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            future.result()

В этом примере мы создаем ThreadPoolExecutor с максимумом четырех рабочих потоков. Мы отправляем восемь задач на исполнение в исполнитель, используя метод submit(), который возвращает объект Future, представляющий асинхронное выполнение задачи. Затем мы ждем, пока задачи будут завершены, используя метод as_completed(), и получаем результаты с помощью метода result().

Объекты Future и асинхронное выполнение

Модуль concurrent.futures использует объекты Future для представления асинхронного выполнения задач. Объект Future инкапсулирует состояние и результат вычисления. Вы можете использовать метод done() для проверки, завершена ли задача, метод result() для получения результата и метод cancel() для отмены выполнения задачи.

Вот пример использования объектов Future для обработки асинхронного выполнения:

import concurrent.futures
import time
 
def worker(n):
    time.sleep(n)
    return n * n
 
if __name__ == "__main__":
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(4)]
 
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            result = future.result()
            print(f"Результат: {result}")

В этом примере мы отправляем четыре задачи на исполнение в исполнитель и получаем результаты по мере их доступности, используя метод as_completed(). Каждая задача спит в течение определенного времени и возвращает квадрат входного числа.## Методы параллельной обработки в Python Python предоставляет различные методы и библиотеки для параллельной обработки, которые подходят для разных случаев использования и требований. Давайте рассмотрим некоторые из этих методов:

Параллельные циклы с multiprocessing.Pool

Класс multiprocessing.Pool позволяет распараллелить выполнение функции для нескольких входных значений. Он распределяет входные данные среди пула рабочих процессов и собирает результаты. Вот пример:

import multiprocessing
 
def worker(n):
    # Функция, которая будет выполняться в параллельных процессах
    return n * n
 
if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(worker, range(10))
        print(results)

В этом примере мы создаем пул из четырех рабочих процессов и используем метод map() для применения функции worker к числам от 0 до 9 в параллельном режиме. Результаты собираются и выводятся на печать.

Параллельные операции map и reduce

Модуль multiprocessing Python предоставляет методы Pool.map() и Pool.reduce() для параллельного выполнения операций map и reduce. Эти методы распределяют входные данные среди рабочих процессов и собирают результаты.

• Pool.map(func, iterable): Применяет функцию func к каждому элементу iterable в параллельном режиме и возвращает список результатов.
• Pool.reduce(func, iterable): Применяет функцию func кумулятивно к элементам iterable в параллельном режиме, сводя iterable к одному значению.

Вот пример использования Pool.map() и Pool.reduce():

import multiprocessing
 
def square(x):
    # Функция, которая будет применяться к каждому элементу в параллельном режиме
    return x * x
 
def sum_squares(a, b):
    # Функция, которая будет использоваться для сокращения результатов
    return a + b
 
if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        numbers = range(10)
        squared = pool.map(square, numbers)
        result = pool.reduce(sum_squares, squared)
        print(f"Сумма квадратов: {result}")

В этом примере мы используем Pool.map() для параллельного возведения чисел в квадрат, а затем используем Pool.reduce() для суммирования квадратов.### Асинхронный ввод-вывод с asyncio Модуль asyncio в Python обеспечивает поддержку асинхронного ввода-вывода и параллельного выполнения с использованием корутин и циклов событий. Он позволяет вам писать асинхронный код, который может эффективно обрабатывать множество задач, связанных с вводом-выводом.

Вот пример использования asyncio для выполнения асинхронных HTTP-запросов:

import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()
 
async def main():
    urls = [
        "https://api.example.com/data1",
        "https://api.example.com/data2",
        "https://api.example.com/data3",
    ]
    tasks = []
    for url in urls:
        task = asyncio.create_task(fetch(url))
        tasks.append(task)
 
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    for result in results:
        print(result)
 
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

В этом примере мы определяем асинхронную функцию fetch(), которая выполняет HTTP-запрос GET с использованием библиотеки aiohttp. Мы создаем несколько задач с помощью asyncio.create_task() и ждем, пока все задачи будут завершены, используя asyncio.gather(). Затем результаты выводятся на печать.

Распределенные вычисления с mpi4py и dask

Для распределенных вычислений на нескольких машинах или кластерах Python предоставляет библиотеки, такие как mpi4py и dask.

• mpi4py: Предоставляет привязки для стандарта Message Passing Interface (MPI), позволяя выполнять параллельные вычисления в распределенных системах с разделяемой памятью.
• dask: Предоставляет гибкую библиотеку для параллельных вычислений в Python, поддерживающую планирование задач, распределенные структуры данных и интеграцию с другими библиотеками, такими как NumPy и Pandas.

Вот простой пример использования mpi4py для распределенных вычислений:

from mpi4py import MPI
 
def main():
    comm = MPI.COMM_WORLD
    rank = comm.Get_rank()
    size = comm.Get_size()
 
    if rank == 0:
        data = [i for i in range(size)]
    else:
        data = None
 
    local_data = comm.scatter(data, root=0)
    print(f"Rank {rank}: {local_data}")
 
    result = comm.gather(local_data, root=0)
    if rank == 0:
        print(result)
 
if __name__ == "__main__":
    main()
```Вот перевод на русский язык:
 
```python
if __name__ == "__main__":
    main()
 
def main():
    data = None
 
    data = comm.scatter(data, root=0)
    result = data * data
 
    result = comm.gather(result, root=0)
 
    if rank == 0:
        print(f"Результат: {result}")

В этом примере мы используем MPI.COMM_WORLD для создания коммуникатора для всех процессов. Корневой процесс (ранг 0) распределяет данные среди всех процессов с помощью comm.scatter(). Каждый процесс вычисляет квадрат полученных данных. Наконец, результаты собираются обратно в корневой процесс с помощью comm.gather().

Ускорение GPU с помощью numba и cupy

Для вычислительно интенсивных задач использование мощности GPU может значительно ускорить параллельную обработку. Библиотеки Python, такие как numba и cupy, обеспечивают поддержку ускорения GPU.

• numba: Предоставляет just-in-time (JIT) компилятор для кода Python, позволяя компилировать функции Python в нативный машинный код для CPU и GPU.
• cupy: Предоставляет библиотеку, совместимую с NumPy, для вычислений, ускоренных на GPU, предлагая широкий спектр математических функций и операций с массивами.

Вот пример использования numba для ускорения численных вычислений на GPU:

import numba
import numpy as np
 
@numba.jit(nopython=True, parallel=True)
def sum_squares(arr):
    result = 0
    for i in numba.prange(arr.shape[0]):
        result += arr[i] * arr[i]
    return result
 
arr = np.random.rand(10000000)
result = sum_squares(arr)
print(f"Сумма квадратов: {result}")

В этом примере мы используем декоратор @numba.jit для компиляции функции sum_squares() для параллельного выполнения на GPU. Аргумент parallel=True включает автоматическую параллелизацию. Мы генерируем большой массив случайных чисел и вычисляем сумму квадратов с использованием ускоренной на GPU функции.

Лучшие практики и советы

При работе с параллельной обработкой в Python учитывайте следующие лучшие практики и советы:

Определение параллелизуемых задач

• Ищите задачи, которые могут выполняться независимо и имеют высокую вычислительную нагрузку.Пожалуйста, вот перевод на русский язык:

Параллельная обработка в Python: минимальные зависимости.

• Сосредоточьтесь на задачах, зависящих от ЦП, которые могут извлечь выгоду из параллельного выполнения.
• Рассмотрите возможность использования параллелизма данных для задач, выполняющих одну и ту же операцию над различными подмножествами данных.

Минимизация накладных расходов на связь и синхронизацию

• Сведите к минимуму количество передаваемых данных между процессами или потоками, чтобы уменьшить накладные расходы на связь.
• Осторожно используйте соответствующие примитивы синхронизации, такие как блокировки, семафоры и переменные условия, чтобы избежать чрезмерной синхронизации.
• Рассмотрите возможность использования передачи сообщений или разделяемой памяти для межпроцессного взаимодействия.

Балансировка нагрузки между параллельными процессами/потоками

• Равномерно распределяйте рабочую нагрузку между доступными процессами или потоками, чтобы максимизировать использование ресурсов.
• Используйте методы динамической балансировки нагрузки, такие как кража работы или очереди задач, для обработки неравномерной нагрузки.
• Учитывайте зернистость задач и регулируйте количество процессов или потоков в зависимости от доступных ресурсов.

Избегание состояний гонки и взаимных блокировок

• Правильно используйте примитивы синхронизации, чтобы предотвратить состояния гонки при доступе к общим ресурсам.
• Будьте осторожны при использовании блокировок и избегайте круговых зависимостей, чтобы предотвратить взаимные блокировки.
• Используйте более высокоуровневые абстракции, такие как concurrent.futures или multiprocessing.Pool, для автоматического управления синхронизацией.

Отладка и профилирование параллельного кода

• Используйте ведение журнала и операторы печати для отслеживания потока выполнения и выявления проблем.
• Используйте инструменты отладки Python, такие как pdb или отладчики IDE, которые поддерживают параллельную отладку.
• Профилируйте ваш параллельный код с помощью инструментов, таких как cProfile или line_profiler, чтобы выявить узкие места производительности.

Когда использовать параллельную обработку, а когда избегать ее

• Используйте параллельную обработку, когда у вас есть задачи, зависящие от ЦП, которые могут извлечь выгоду из параллельного выполнения.
• Избегайте использования параллельной обработки для задач, зависящих от ввода-вывода, или задач с большими накладными расходами на связь.
• Учитывайте накладные расходы на запуск и управление параллельными процессами или потоками. Параллельная обработка.Вот перевод на русский язык:

Реальные приложения

Параллельная обработка находит применение в различных областях, включая:

Научные вычисления и моделирование

• Параллельная обработка широко используется в научных моделированиях, численных расчетах и моделировании.
• Примеры включают прогнозирование погоды, молекулярно-динамические симуляции и анализ методом конечных элементов.

Обработка данных и аналитика

• Параллельная обработка позволяет быстрее обрабатывать большие наборы данных и ускоряет задачи анализа данных.
• Она широко используется в больших фреймворках данных, таких как Apache Spark и Hadoop, для распределенной обработки данных.

Машинное обучение и глубокое обучение

• Параллельная обработка имеет решающее значение для обучения крупномасштабных моделей машинного обучения и глубоких нейронных сетей.
• Фреймворки, такие как TensorFlow и PyTorch, используют параллельную обработку для ускорения обучения и вывода на ЦП и ГП.

Веб-скрейпинг и веб-краулинг

• Параллельная обработка может значительно ускорить задачи веб-скрейпинга и веб-краулинга, распределяя нагрузку между несколькими процессами или потоками.
• Это позволяет быстрее извлекать и обрабатывать веб-страницы и извлекать данные.

Параллельное тестирование и автоматизация

• Параллельная обработка может использоваться для одновременного запуска нескольких тестовых случаев или сценариев, сокращая общее время тестирования.
• Это особенно полезно для больших наборов тестов и конвейеров непрерывной интеграции.

Будущие тенденции и достижения

Область параллельной обработки в Python продолжает развиваться с появлением новых фреймворков, библиотек и достижений в области оборудования. Некоторые будущие тенденции и достижения включают:

Новые фреймворки и библиотеки параллельной обработки

• Разрабатываются новые фреймворки и библиотеки параллельной обработки для упрощения параллельного программирования и повышения производительности.
• Примеры включают Ray, Dask и Joblib, которые предоставляют высокоуровневые абстракции и возможности распределенных вычислений.

Гетерогенные вычисления и ускорители

• Гетерогенные вычисления и использование ускорителей, таких как графические процессоры (GPU) и специализированные процессоры, становятся все более распространенными для параллельной обработки.Гетерогенные вычисления предполагают использование различных типов процессоров, таких как ЦПУ, ГПУ и FPGA, для ускорения выполнения конкретных задач.
• Библиотеки Python, такие как CuPy, Numba и PyOpenCL, обеспечивают бесшовную интеграцию с ускорителями для параллельной обработки.

Квантовые вычисления и их потенциальное влияние на параллельную обработку

• Квантовые вычисления обещают экспоненциальное ускорение для некоторых вычислительных задач.
• Библиотеки Python, такие как Qiskit и Cirq, предоставляют инструменты для моделирования квантовых схем и разработки квантовых алгоритмов.
• По мере развития квантовых вычислений они могут революционизировать параллельную обработку и позволить более эффективно решать сложные задачи.

Параллельная обработка в облаке и серверные вычисления

• Облачные платформы, такие как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure, предлагают возможности параллельной обработки через свои сервисы.
• Платформы серверных вычислений, такие как AWS Lambda и Google Cloud Functions, позволяют выполнять параллельные задачи без управления инфраструктурой.
• Библиотеки и фреймворки Python адаптируются для использования мощности облачных и серверных вычислений для параллельной обработки.

Заключение

Параллельная обработка в Python стала важным инструментом для оптимизации производительности и решения вычислительно сложных задач. Используя встроенные модули Python, такие как multiprocessing, threading и concurrent.futures, разработчики могут использовать преимущества параллельного выполнения и распределять рабочую нагрузку между несколькими процессами или потоками.

Python также предоставляет богатую экосистему библиотек и фреймворков для параллельной обработки, охватывающих различные области и варианты использования. От асинхронного ввода-вывода с asyncio до распределенных вычислений с mpi4py и dask, Python предлагает широкий спектр вариантов для параллельной обработки.

Для эффективного использования параллельной обработки в Python важно следовать передовым практикам и учитывать такие факторы, как выявление параллелизуемых задач, минимизация обмена данными и синхронизации.Вот перевод на русский язык:

Параллельная обработка в Python

Параллельная обработка в Python предоставляет мощные возможности для повышения производительности, снижения накладных расходов, балансировки нагрузки и предотвращения состояний гонки и взаимных блокировок. Отладка и профилирование параллельного кода также имеют решающее значение для оптимизации производительности и выявления узких мест.

Параллельная обработка находит применение в различных областях, включая научные вычисления, обработку данных, машинное обучение, веб-скрейпинг и параллельное тестирование. По мере роста объема и сложности данных параллельная обработка становится все более важной для решения крупномасштабных вычислений и ускорения задач, связанных с интенсивной обработкой данных.

Глядя в будущее, перспективы параллельной обработки в Python выглядят захватывающими, с появлением новых фреймворков, достижениями в области гетерогенных вычислений и потенциальным влиянием квантовых вычислений. Интеграция параллельной обработки с облачными и серверными вычислительными платформами расширяет возможности для масштабируемого и эффективного параллельного выполнения.