پردازش موازی چیست؟ + پیاده سازی در پایتون و متلب فرادرس مجله‌

اما بحث Parallel Programming به همین جا ختم نمی شود و راه های دیگری نیز برای برنامه نویسی Parallel وجود دارد. در این درس، به بررسی مفاهیم همروندی و موازی‌سازی پرداخته و تفاوت‌ها و کاربردهای هر کدام را توضیح خواهیم داد. در این قسمت، باید کدهای متلب خود را به جای عبارت % your code  وارد کنید. به عنوان مثال، اگر پردازنده شما چهار هسته دار است، باید حداکثر عدد 4 را وارد کنید. حلقه Parfor یکی از روش های ساده برای نوشتن برنامه های موازی، استفاده از دستور parfor است. این دستور به صورت ساده حلقه های for را به حلقه های parfor تبدیل می کند و اجازه می دهد که عملیات مورد نظر به صورت موازی انجام شود.

MPI در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند ++C و Fortran پروتکل‌های خاصی را برای ارسال پیام‌ بین دستگاه‌ها ارائه می‌دهد. نسخه متن باز MPI در توسعه اپلیکیشن‌ها و نرم‌افزارهای جدید بسیار تاثرگذار بوده و در نتیجه باعث افزایش توانایی‌های تکنیک پردازش موازی شده است. «پردازش موازی» (Parallel Computing) با عنوان «برنامه‌نویسی موازی» (Parallel Programming) نیز شناخته می‌شود. این تکنیک پردازشی به فرایندی گفته می‌‌شود که در آن مسائل محاسباتی بزرگ به مسائل کوچک‌تر تجزیه شده و به صورت همزمان توسط چندین پردازنده مختلف حل می‌شوند. تمام سیستم عامل‌های مدرن توانایی اجرای پردازش موازی بر روی CPU-های چندهسته‌ای را دارند. این رابط با سیستم Lego Mindstorms رواج یافته است و توسط تعدادی از شرکت‌ها که مایل به سرمایه‌گذاری بر روی مرورگرهای سفارشی مانند آنچه در موزیلا است، فعالانه مورد سوء استفاده قرار می‌گیرد.

در نتیجه برای اولین بار عملیات موازی را بر روی پایگاه‌های داده به پیش بردند. مباحث پردازش موازی و نوشتن الگوریتم موازی برخلاف پیشرفت پردازنده‌ها و ظهور پردازنده‌های گرافیکی، باز هم موضوع بسیار حیاتی در طراحی الگوریتم است. برای رسیدن به این توانایی پیشنهاد می‌کنیم که فیلم آموزش الگوریتم موازی و پردازش موازی را از فرادرس مشاهده کنید. دوره‌های آموزش برنامه‌نویسی سبزلرن به‌دلیل آنلاین بودن و پشتیبانی مستمر، یک گزینه عالی برای دانشجویان و افراد شاغل است. همین چالش‌ها هستند که شما را رشد می‌دهند و به مهارتی ارزشمند تبدیل می‌کنند.

آن‌ها را بپذیرید و به عنوان فرصت‌هایی برای تقویت مهارت‌های خود به آن‌ها نگاه کنید. همچنین، روزهایی را برای استراحت و تجدید قوا اختصاص دهید؛ ذهنی تازه بازدهی بیشتری خواهد داشت. زمانی ثابت، مثل صبح‌ها قبل از شروع روز یا عصرها بعد از کار، به یادگیری اختصاص دهید. Maestro I محصولی از Softlab مونیخ است و نخستین محیط توسعه یکپارچه جهان برای نرم‌افزار بود. امروز یکی از آخرین مائستروها را می‌توان در موزه فناوری اطلاعات در آرلینگتون یافت. اگر احساس می‌کنید محتوای این صفحه باید بروزرسانی، تکمیل یا تصحیح شود و یا سوالی در مورد این مطلب دارید که بدون پاسخ مانده خوشحال می‌شویم آن را در بخش دیدگاه‌های همین مطلب با ما در میان بگذارید.

Multi-processing به معنای استفاده از چندین فرآیند (Process) برای اجرای همزمان وظایف است. در این روش، هر Process حافظه مستقل خود را دارد و GIL تأثیری بر آن ندارد، بنابراین برای وظایف CPU-bound مناسب است. محمدرضا کریمی‌نژاد متولد ١٣٨٠، از ۱۵ سالگی شروع به برنامه‌نویسی کرده و از ۱۷ سالگی وارد بازار کار شده است. در مدارس سمپاد برنامه‌نویسی تدریس کرده است و در شرکت‌های نظیر کافه‌بازار و نوبیتکس به عنوان مهندس نرم‌ افزار دارای تجربه می‌باشد. محمدرضا کریمی‌نژاد اکنون در دانشکده پزشکی دانشگاه هاروارد و آزمایشگاه یادگیری ماشین دانشگاه شریف مشغول به پژوهش هست.

ری یک چارچوب منبع باز برای اجرای برنامه های موازی و توزیع شده با پایتون است. این چارچوب از مدل بازیگر استفاده می‌کند که به شما امکان می‌دهد وظایف را به عنوان اشیاء مستقل تعریف و اجرا کنید. از سوی دیگر، اگر شما یک دانشجو یا فرد تازه‌کار در حوزه برنامه‌نویسی هستید که به دنبال یادگیری مفاهیم پیشرفته و تکنیک‌های بهینه‌سازی در پایتون هستید، این دوره می‌تواند یک نقطه شروع عالی برای شما باشد. پردازش موازی یکی از مفاهیمی است که در پروژه‌های بزرگ و صنعتی بسیار کاربرد دارد و یادگیری آن می‌تواند در آینده شغلی شما تاثیرگذار باشد. با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی محاسبات، انجام عملیات به‌صورت خطی و تک‌تردی دیگر نمی‌تواند پاسخگوی نیازهای ما ... رابط ارسال پیام مربوط به معماری‌های مختلف، مانند استانداردی برای همه سامانه‌های پردازش موازی کار می‌کند.

همین‌طور که علم کامپیوتر در حال پیشرفته شدن بود، پردازش موازی برای افزایش سرعت پردازش سریالی معرفی شد. در برنامه‌نویسی موازی، سیستم عامل‌ها به کامپیوترها برای اجرای وظایف و انجام محاسبات مختلف در زمان یکسان کمک می‌کنند. برنامه نویسان یونیکس می‌توانند ابزارهای خط فرمان POSIX را در یک محیط کامل توسعه، قادر به توسعه برنامه‌های بزرگی مانند هسته لینوکس و محیط آن قرار دهند. ابزارهای نرم‌افزاری GNU رایگان (مجموعه کامپایلر گنو (GCC)، اشکال زدایی GNU (GDB) و ساخت GNU) در بسیاری از سیستم عامل‌ها از جمله ویندوز در دسترس هستند. داده نمایشگر اشکال زدایی در نظر گرفته شده است به عنوان یک جلو گرافیکی پیشرفته برای بسیاری از ابزارهای استاندارد دیباگر مبتنی بر متن. برخی از برنامه نویسان، مدیریت ساختن فایلها و مشتقات آن را با ابزار ساختن کدهای مشابه که در یک IDE کامل گنجانده شده است، ترجیح می‌دهند.

برنامه نویسی موازی در متلب یک ابزار قدرتمند است که به کاربران امکان محاسبات همزمان با استفاده از چندین هسته را فراهم می کند. این ابزار با استفاده از Parallel Computing Toolbox، به کاربران این امکان را می دهد تا با بهره گیری از فواید کامپیوترهای چند هسته ای و سیستم های توزیع شده، محاسبات خود را بهبود ببخشند. از آنجایی که این ابزار روی سیستم دسکتاپ اجرا می شود، کاربران می توانند با توجه به مشخصات سخت افزاری سیستم خود، تا ۸ یا ۱۲ هسته را بهره ببرند. به این ترتیب، امکان انجام محاسبات پیچیده و حجیم به صورت سریع تر و با کارایی بالاتر فراهم می شود و به کاربران امکان انجام پروژه های خود به صورت بهینه تر را می دهد. پایتون ابزارها و کتابخانه‌های متنوعی برای موازی‌سازی ارائه می‌دهد که هر کدام برای نوع خاصی از وظایف مناسب هستند.

زمان‌بند یک سیستم یا الگوریتم است که وظایف مختلف را در سیستم‌عامل یا برنامه‌ها مدیریت می‌کند و مشخص می‌کند که کدام ترد یا فرآیند باید در چه زمانی اجرا شود. هدف از زمان‌بندی این است که منابع سیستم به‌طور بهینه مدیریت شوند و کارایی کل برنامه افزایش یابد. قبل از اینکه بدانیم روش کار پردازش موازی چیست باید به چند نکته مهم اشاره کنیم. پردازش موازی دربرگیرنده طیف گسترده‌ای از دستگاه‌ها با معماری‌های کامپیوتری مختلف است. از سوپرکامپیوترها گرفته تا تلفن‌های هوشمند درون جیب همه مردم از تکنیک پردازش موازی استفاده می‌کنند.

موازی‌سازی به توانایی اجرای چندین وظیفه به طور همزمان و واقعی در یک سیستم با استفاده از چندین پردازنده یا هسته پردازشی اشاره دارد. در این حالت، هر وظیفه واقعاً به صورت همزمان بر روی پردازنده‌های مختلف اجرا می‌شود و باعث افزایش کارایی و سرعت اجرای برنامه می‌شود. امروزه در دنیای مجازی، میزان پیشرفت در پردازش موازی و همچنین سرعت آن اهمیت فراوانی دارد. اگر قصد دارید مهارت‌های خود را در زمینه برنامه‌نویسی به سطح بالاتری برسانید و از عملکرد بهتری در پروژه‌های واقعی بهره‌مند شوید، شرکت در دوره آموزش پردازش موازی در پایتون مکتب‌خونه یک انتخاب ضروری است. این دوره تمامی مفاهیم و تکنیک‌های لازم برای پیاده‌سازی پردازش موازی را به شما آموزش می‌دهد و باعث می‌شود در مسیر شغلی خود پیشرفت قابل توجهی داشته باشید.

در حدود همان زمان‌ها بود که نوع جدید از پردازش موازی به نام «خوشه‌ها» (Clusters) مشهور شد و سرانجام جای MPP-ها را برای انجام بسیاری از وظایف پُر کرد. خوشه‌های کامپیوتری به نوعی از پردازش موازی گفته می‌شود که برای انجام آن باید کامپیوتر‌ها - مانند رأس‌‌های یک گراف - بر روی شبکه‌های تجاری با یکدیگر متصل شوند. در دنیای رو به پیشرفت آینده،‌ برنامه نویسی یکی از مهارت‌هایی است که نه تنها برای دانشجویان رشته مهندسی کامپیوتر، بلکه برای سایر رشته‌ها و حوزه‌های کاری نیز به شکل ضروری، مورد نیاز است. در حال حاضر، هر سال بر تعداد موقعیت‌های شغلی مرتبط با برنامه‌نویسی افزوده می‌شود. بخش جدانشدنی از فرایند تحقیق و پژوهش در اکثر صنایع و فعالیت‌های تجاری امروزی، کار با کامپیوتر و توانایی پیاده‌سازی ایده‌ها و الگوریتم‌ها در قالب برنامه‌های کامپیوتری است. برای اینکه شاغلین و محققین این حوزه‌ها وظیفه خود را به شکل مناسب انجام دهند، نیازمند داشتن دانش برنامه‌نویسی مناسب هستند.

اطمینان حاصل کنید که تست‌های شما تمامی جنبه‌های مختلف کامپوننت را پوشش می‌دهند، از جمله ورودی‌ها، خروجی‌ها و حالات خطا. ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی می‌نویسم. برای دانلود آموزش یا همکاری با هوشمندان وارد شوید و در صورتی که حساب کاربری ندارید ثبت نام کنید. برای گذراندن دوره حداقل زمانی وجود ندارد و شما می توانید در هر زمانی که مایل هستید فعالیت های مربوطه را انجام دهید. شما باید تمام آن ۵۰ مورد، که در لیست نوشته شده را به تنهایی پیدا کنید و درون سبد قرار دهید.

این بخش‌ها به شما کمک می‌کند که برنامه‌هایی را طراحی کنید که بتوانند با حداکثر کارایی و حداقل زمان ممکن اجرا شوند. همچنین با پروژه‌های عملی که در انتهای دوره وجود دارد، می‌توانید آموخته‌های خود را در دنیای واقعی به کار بگیرید و تجربه‌ای عملی از پردازش موازی در پایتون کسب کنید. این توانایی به شما امکان می‌دهد تا در دنیای برنامه‌نویسی حرفه‌ای رقابت کنید و پروژه‌هایی با کارایی بالا ارائه دهید. دوره آموزش پردازش موازی در پایتون به‌طور جامع به مباحث پردازش موازی می‌پردازد و به صورت گام‌به‌گام شما را از مباحث پایه به مفاهیم پیشرفته می‌رساند. این دوره با مقدمه‌ای بر ترد آغاز می‌شود که شما را با مبانی ترد و نحوه استفاده از آن در برنامه‌ها آشنا می‌کند.

توسعه‌دهندگان می‌توانند کتابخانه‌هایی از کامپوننت‌های عمومی و پرکاربرد ایجاد کنند که در پروژه‌های مختلف استفاده شوند. کامپوننت‌ها را می‌توان به صورت مستقل از دیگر بخش‌های نرم‌افزار آزمایش و تست کرد. این امر باعث می‌شود تا خطاها و مشکلات به راحتی شناسایی و برطرف شوند، بدون اینکه نیاز به بررسی کل سیستم باشد. در پروژه‌هایی که از تعداد زیادی کامپوننت مختلف استفاده می‌کنند، یکپارچه‌سازی این کامپوننت‌ها ممکن است دشوار باشد. اطمینان از اینکه تمامی کامپوننت‌ها به درستی با یکدیگر کار می‌کنند، نیازمند زمان و تلاش بیشتری است. کامپوننت در برنامه نویسی معمولاً وابستگی‌هایی به یکدیگر دارند که باید به درستی مدیریت شوند.

ویرایشگر IDE معمولاً برجسته سازی نحو را ارائه می‌دهد، می‌تواند ساختارها، کلمات کلیدی زبان و خطاهای نحوی را با رنگ‌های بصری و جلوه‌های فونت نشان دهد. مرز بین IDE و سایر قسمت‌های وسیع‌تر از توسعهٔ نرم‌افزار کاملاً مشخص نیست. گاهی یک سیستم کنترل نسخه یا ابزارهای مختلف برای ساده‌سازی یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) یکپارچه شده است. بسیاری از IDEهای مدرن همچنین دارای یک مرورگر کلاس، یک مرورگر شیء و یک نمودار سلسله مراتبی کلاس برای استفاده در توسعهٔ نرم‌افزار شی‌گرا هستند. از تکنیک‌های بهینه‌سازی کد استفاده کنید تا عملکرد کامپوننت‌ها بهبود یابد.

در دنیای آینده، تمام سخت‌افزارها باید توانایی انجام پردازش موازی را داشته باشند. هر کدام از این دسته‌ها دارای مزیت‌های خاصی ‌هستند که آن‌ها را به بهترین گزینه برای انجام هدف مشخصی تبدیل می‌کند. در این قسمت با بیان توضیح کلی و واضح به بررسی همه این دسته‌ها پرداخته‌ایم. سوپرکامپیوترهای مدرن با استفاده از معماری «حافظه هیبریدی» (Hybrid Memory) طراحی می‌شوند. حافظه هیبریدی، سامانه محاسباتی موازی است که کامپیوترهایی را با حافظه اشتراکی بر روی شبکه‌های حافظه توزیع شده با یکدیگر ترکیب می‌کند.

این ماژولار بودن باعث می‌شود تا توسعه‌دهندگان بتوانند بخش‌های مختلف کد را به صورت جداگانه تغییر دهند و به‌روزرسانی کنند، بدون اینکه بر دیگر بخش‌ها تأثیر بگذارند. همانطور که گفتیم، کلمه کلیدی فناوری CUDA و GPU، محاسبات موازی است و این امر به دلیل وجود تعداد هسته های بسیار زیاد GPU ها نسبت به CPU ها می باشد. CPU به طور میانگین دارای 4 تا 8 هسته هستند، اما GPU ها به طور میانگین دارای صد ها و هزاران هسته پردازشی هستند. قدرت پردازشی یک هسته CPU بسیار بیشتر از یک هسته GPU است و به همین دلیل ما از CPU ها برای پردازش برنامه های کاربردی خود که اکثرا دارای یک فرآیند و نخ (Thread) هستند استفاده می کنیم. استفاده از GPUArray از Parallel Computing Toolbox در متلب، به کاربران این امکان را می دهد تا محاسبات پیچیده را با سرعت بالا انجام دهند.

در دنیای مدرن برنامه‌نویسی، کارایی و سرعت اجرای برنامه‌ها به یکی از مهم‌ترین نیازها تبدیل شده است. با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی محاسبات، انجام عملیات به‌صورت خطی و تک‌تردی دیگر نمی‌تواند پاسخگوی نیازهای ما باشد. پردازش موازی به شما این امکان را می‌دهد که چندین عملیات را به‌طور همزمان انجام دهید، بدون اینکه زمان اجرای برنامه‌ها به شدت افزایش یابد. یادگیری پردازش موازی در پایتون برای هر برنامه‌نویسی که به بهبود عملکرد کدها و زمان اجرای برنامه‌ها علاقه دارد، بسیار حیاتی است. این مهارت به شما کمک می‌کند تا برنامه‌هایی بنویسید که نه تنها سریع‌تر اجرا می‌شوند، بلکه قادرند تا از تمامی منابع سخت‌افزاری سیستم به بهترین نحو استفاده کنند. این دقیقاً همان چیزی است که شما را از دیگر برنامه‌نویسان متمایز می‌کند و به شما مزیتی بزرگ در بازار کار می‌دهد.

همین‌طور که می‌دانیم پردازش موازی از زمان معرفی شدن تا به امروز به بخشی بسیار مهم و جدانشدنی از کامپیوترها تبدیل شده است. در ابتدا بر روی سوپرکامپیوترها استفاده می‌شد، اما امروزه در تمام وسایل و کامپیوترهای شخصی نیز به کار برده می‌‌شود. این تلاش‌ها در پروژه «محاسبات همزمان کالتک» (Caltech Concurrent Computation) در سال ۱۹۸۰ به حد اعلای خود رسیدند. در این پروژه، نوع جدیدی از محاسبات پردازشی با استفاده از ۶۴ پردازنده اینتل معرفی شدند. از معماری «حافظه توزیع شده» (Distributed Memory) در رایانش ابری استفاده می‌شود. در نتیجه به معماری رایج در بسیاری از اپلیکیشن‌های بزرگ و گسترده تبدیل شده است.

به جای این که بگویید “می‌خواهم برنامه‌نویسی یاد بگیرم”، اهداف کوچک‌تر و مشخص‌تری تعیین کنید. مثلا این این هفته نحوه نوشتن حلقه‌ها را یاد بگیرم یا روزی ۳۰ دقیقه روی یک پروژه ساده کار کنم! اهداف کوچک‌تر نه تنها قابل دسترس‌تر هستند، بلکه باعث می‌شوند حس پیشرفت بیشتری داشته باشید. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها برای افرادی که مشغول کار یا تحصیل هستند، پیدا کردن وقت خالی برای یادگیری است. وقتی بین جلسات کاری، کلاس‌ها، تکالیف یا پروژه‌های روزانه گرفتارید، شاید تصور کنید که زمان کافی برای یادگیری برنامه‌نویسی ندارید. اما حقیقت این است که حتی زمان‌های کوتاه و پراکنده در طول روز، اگر درست برنامه‌ریزی شوند، می‌توانند به پیشرفت شما کمک کنند.

برای برقراری ارتباط بین پردازش‌های موازی در سیستم عامل‌ها از تکینیک «ارتباط بین پردازشی» (Inter Process Communication | IPC) استفاده می‌شود. سپس جواب‌های بدست آمده توسط هر کدام با کمک الگوریتم‌های خاصی در همدیگر ادغام می‌شوند. پردازش موازی به طرز چشم‌گیری سریع‌تر از پردازش سریالی - خطی - انجام می‌شود. در این نوع پردازش، سیستم عامل برای اجرای کارهای خود با کمک یک پردازنده، در ابتدا همه مسائل را به صف می‌کرد. استفاده از پردازش موازی در کنار تکنیک‌هایی مانند صفحه بندی در سیستم عامل به افزایش سرعت کار کامپیوتر کمک قابل توجهی می‌کند.

KTechlab از کد پویا پشتیبانی می‌کند و یک IDE و شبیه‌ساز محبوب Open Source برای توسعه نرم‌افزار برای میکروکنترلرها است. برنامه‌نویسی ویژوال همچنین وظیفه قدرت برنامه‌نویسی توزیع شده را دارد (به عنوان مثال نرم‌افزار LabVIEW و EICASLAB). یک سیستم برنامه‌نویسی بصری اولیه، حداکثر، پس از طراحی سینت سایزر آنالوگ مدل شد و از 1980s برای توسعه نرم‌افزار عملکرد موسیقی در زمان واقعی استفاده می‌شود. نمونه اولیه دیگر Prograph بود، یک سیستم مبتنی بر dataflow که در ابتدا برای Macintosh توسعه یافته بود. محیط برنامه‌نویسی گرافیکی «انگور» برای برنامه‌ریزی کیت‌های ربات qfix استفاده می‌شود. Swift زبان برنامه‌نویسی اصلی اپل برای توسعه اپلیکیشن‌های iOS و macOS است.

یکی از مزایای اصلی کامپوننت در دوره برنامه نویسی این است که می‌توان آنها را در بخش‌های مختلف نرم‌افزار و حتی در پروژه‌های مختلف مجدداً استفاده کرد. این قابلیت استفاده مجدد از کد، زمان توسعه را کاهش داده و خطاها را به حداقل می‌رساند. استفاده موثر از برنامه نویسی کامپوننت محور نیازمند دانش و مهارت‌های خاصی است. توسعه‌دهندگانی که با این مفاهیم آشنا نیستند، ممکن است در ابتدا با مشکلاتی مواجه شوند و نیاز به آموزش و یادگیری بیشتری داشته باشند. CUDA یک سکوی محاسباتی و مدل برنامه نویسی موازی است که توسط انویدیا برای محاسبات عمومی در پردازنده های گرافیکی اختصاصی (GPGPU) ساخته شده است.

در این مقاله سبزلرن، قدم به قدم به شما نشان می‌دهیم چطور برنامه‌نویسی را وارد زندگی شلوغتان کنید، بدون اینکه فشار بیشتری احساس کنید. از پیدا کردن زمان‌های کوچک در روز گرفته تا انتخاب بهترین منابع یادگیری، هر آنچه برای شروع و ادامه این مسیر نیاز دارید را می‌توانید در ادامه این مقاله پیدا کنید. پلتفرم‌هایی مانند Coursera، Udemy و Codecademy منابع عالی برای شروع برنامه‌نویسی ارائه می‌دهند. این دوره‌ها معمولاً شامل آموزش‌های ویدیویی، پروژه‌های عملی و گواهینامه‌های پایان دوره هستند. با استفاده از کامپوننت‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی ویژگی‌های جدید را به سیستم اضافه کنند یا تغییرات لازم را اعمال کنند، بدون اینکه نیاز به بازنویسی کامل کد باشد.

ساخت پروژه به شما کمک می‌کند تا مشکلات واقعی را حل کنید و دانش خود را به کار بگیرید. استفاده از برنامه نویسی کامپوننت محور به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که برنامه‌های خود را به راحتی گسترش دهند و قابلیت‌های جدیدی به آنها اضافه کنند، بدون اینکه نیاز به بازنویسی کدهای قبلی داشته باشند. Cluster یک تکنولوژی پیشرفته است که به کمک آن می‌توان وظایف موازی را اجرا کرد و نتایج را به صورت موثر و سریع به کاربر ارائه داد. این روش به کاربران این امکان را می‌دهد که وظایف پیچیده‌ای را به صورت موازی و همزمان انجام دهند، به جای اینکه همه چیز را به صورت ترتیبی و تک به تک انجام دهند. برای این کار، سیستم کاربر باید به درستی پیکربندی شود تا بتواند ارتباط مناسبی با cluster برقرار کند و به نرم‌افزار مورد نیاز دسترسی پیدا کند. استفاده از گزینه‌های 1 و 3 به کاربر این امکان را می‌دهد که از نرم‌افزار در سیستم کامپیوتر شخصی یا خوشه خارج شده و در زمان بعدی برای بررسی پایان یافتن محاسبات به آن بازگردد.

تست‌های واحد (Unit Tests) برای اطمینان از عملکرد صحیح هر کامپوننت بسیار مهم هستند. هر کامپوننت مسئول یک وظیفه خاص است و به همین دلیل، فهمیدن و نگهداری آن آسان‌تر است. API های دیگری در این زمینه مانند OpenCL وجود دارند که مستقل از پلتفرم بوده و بر روی بیشتر gpu ها از جمله پردازنده های گرافیکی AMD نیز کار می کند. اما تجربه نشان داده که برای کارت های گرافیک Nvidia، پلتفرم CUDA سرعت پردازش بیشتری را ارائه می دهد. علاوه بر این CUDA دارای چندین کتابخانه کاربردی در زمینه های مختلف از جمله یادگیری عمیق است. در قسمت قبل گفتیم که بوسیله کلاس Parallel و متدهای For و ForEach عملیات پردازش بر روی مجموعه ها را به صورت Parallel انجام دهیم.