विषयसूची:
- बड़े पैमाने पर समानांतर वितरित प्रोसेसर कौन सा है?
- किस कंप्यूटर में समानांतर प्रोसेसिंग संभव है?
- समानांतर प्रसंस्करण का उदाहरण क्या है?
- बिग डेटा में पैरेलल प्रोसेसिंग क्या है?
वीडियो: बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण कौन सा है?
2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37
बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण (एमपीपी) एक भंडारण संरचना है जिसे कई प्रोसेसर द्वारा प्रोग्राम संचालन के समन्वित प्रसंस्करण को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है यह समन्वित प्रसंस्करण एक कार्यक्रम के विभिन्न भागों पर काम कर सकता है, जिसमें प्रत्येक प्रोसेसर अपने स्वयं के ऑपरेटिंग सिस्टम और मेमोरी का उपयोग कर रहा है।
बड़े पैमाने पर समानांतर वितरित प्रोसेसर कौन सा है?
MPP (बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण) एक प्रोग्राम के कई प्रोसेसर द्वारा समन्वित प्रसंस्करण है जो प्रोग्राम के विभिन्न हिस्सों पर काम करता है, प्रत्येक प्रोसेसर अपने ऑपरेटिंग सिस्टम का उपयोग करता है और स्मृति । … कुछ कार्यान्वयन में, 200 या अधिक प्रोसेसर एक ही एप्लिकेशन पर काम कर सकते हैं।
किस कंप्यूटर में समानांतर प्रोसेसिंग संभव है?
कोई भी सिस्टम जिसमें एक से अधिक CPU हों समानांतर प्रोसेसिंग कर सकते हैं, साथ ही मल्टी-कोर प्रोसेसर जो आज आमतौर पर कंप्यूटर पर पाए जाते हैं। मल्टी-कोर प्रोसेसर आईसी चिप्स होते हैं जिनमें बेहतर प्रदर्शन, कम बिजली की खपत और कई कार्यों के अधिक कुशल प्रसंस्करण के लिए दो या दो से अधिक प्रोसेसर होते हैं।
समानांतर प्रसंस्करण का उदाहरण क्या है?
समानांतर प्रसंस्करण में, हम एक ही समय में कई अलग-अलग प्रकार की जानकारी लेते हैं। यह दृष्टि में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, जब आप एक बस को अपनी ओर आते हुए देखते हैं, तो आप उसका रंग, आकार, गहराई और गति एक साथ देखते हैं यदि आपको उन चीजों का एक-एक करके आकलन करना होता, तो यह बहुत अधिक समय लेना।
बिग डेटा में पैरेलल प्रोसेसिंग क्या है?
समानांतर प्रसंस्करण एक तकनीक है जिसका उपयोग पेशेवरों और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा कई प्रोसेसर में कंप्यूटिंग में किया जाता है यानी सीपीयू जो एक समग्र परियोजना के अलग-अलग हिस्सों को बेहतर ढंग से संभालने में मदद करेगा।डेटा के बड़े सेट के तेज़ और कुशल प्रसंस्करण के लिए इस तरह की तकनीकों को पेशेवरों द्वारा नियोजित किया जाता है।
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