Методы параллельной обработки данных

Кодово-матричный метод.
Обеспечивает уменьшение времени решения задач и увеличение тактовой частоты обработки данных (за счёт уменьшения времени выполнения операций/функций при переходе к представлению обрабатываемых данных двух или многоядерными кодами или кодовыми матрицами).
Применение этого метода обеспечивает повышение быстродействия и производительности вычислительной системы.
Декомпозиционный метод.
Обеспечивает возможность дальнейшего (по сравнению с конвейерной обработкой) увеличения тактовой частоты за счёт частичного временного совмещения процессов конвейерной обработки ряда смежных наборов входных данных задачи.

Метод смеси алгоритмов.
Обеспечивает возможность достижения сто процентной загрузки оборудования за счёт одновременной реализации подмножеств операций/функций, относящихся к различным алгоритмам смеси совместно выполняемых задач.

Заключение
Непрерывное развитие фундаментальных наук и современных технологий диктует необходимость сохранять темп роста производительности вычислительных систем, в то же время возможности повышения производительности за счет повышения тактовой частоты практически исчерпаны, механическое комплексирование тысяч процессоров в единую систему приводит не к неадекватно малому росту производительности, а, зачастую, даже к снижению производительности, так как для организации параллельных процессов требуется затратить больше времени, чем на их исполнение. Все это заставляет изыскивать новые нетрадиционные методы организации параллельных вычислений, которые позволили бы приблизить реальную производительность параллельных суперкомпьютеров при решении широкого класса задач к пиковой производительности. Методы организации параллельных вычислительных процессов должны быть поддержаны программно-аппаратными средствами, которые позволят создавать масштабируемые параллельные программы, эффективно выполняемые на различных конфигурациях многопроцессорной системы и обеспечивающие линейный рост производительности при увеличении аппаратного ресурса, выделенного для решения задачи.
Источники
1. Учебное пособие «Параллельные методы и алгоритмы», А.В. Волосова, Москва 2020г.
2. Учебное пособие «Параллельные вычисления», Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов, Казань 2018г.
3. https://parallel.ru/
4. https://www.dissercat.com/
5. https://ppt-online.org/