快速实时的数据分析可促进任何组织的运营。有了合适的硬件和软件，就可以在数据中心中支持并行化。

并行处理能力备受追捧，管理员可以在许多行业中应用该技术。通过设计用于处理这种工作负载类型的数据中心，企业可以快速地从大量数据中获取见解。但是升级任何数据中心基础架构以支持并行处理用例都会带来严重的成本、功耗和机架空间方面的考虑。

并行处理是高性能计算（HPC）中经常使用的一种计算技术。它是一种计算，需要执行复杂的任务并将其分解为许多较小的任务，然后这些任务至少在两个单独的处理器上运行。这些任务被分发给并行工作的各个机器并在这些机器上进行处理。这些任务完成后，其结果将在最后合并。

并行处理通常与并发处理混淆，但是与并发处理无关，分布式任务无关。考虑并行处理的最简单方法是想象单个，大而非常复杂的问题。

为了解决这个问题，将计算分解成较小的部分让多台机器同时解决，而不是单靠一台机器自己解决整个问题就容易了。即使是功能最强大的超级计算机，也无法与在同一问题上串联工作的功能较弱的超级计算机竞争。

 并行处理的优点

处理速度是并行处理的主要好处。如今，许多组织都要求进行实时数据分析。在以前，数据处理和硬件限制使这种分析既费时又昂贵。

使用HPC进行并行处理可以减少处理大型数据集所需的时间，并可以更规则的节奏处理大型数据集。有了正确的数据中心基础设施，组织可以使用并行处理来提高其运营效率。

某些行业包括：

•零售。并行处理可以基于数十年来收集的消费者行为数据来帮助创建预测模型。

•金融服务。公司可以应用该技术实时跟踪库存趋势，这有助于自动化交易。

•工程学。公司可以使用超级计算机根据从现场产品收集的数据来设计更准确、更现实的原型设计，并结合最终用户的反馈。

•卫生保健。医生可以检查数据洞察力，开发出治疗疾病的方法，并做出更快，更准确的患者诊断。

•汽车。自动驾驶汽车中的人工智能从周围环境中收集连续的数据流，更快的数据分析可以告知车辆的操作和功能，从而使乘车更安全。

在任何组织决定投资硬件升级以支持并行处理之前，IT团队和管理人员应确定这种计算模型及其支持软件是否可以帮助满足基础设施并行化的所需业务需求。

 升级基础设施的方法

为了支持并行处理，组织必须构建一个数据中心，其中包含许多在群集中联网的计算服务器。

为了提供这种级别的超级计算机，基础设施需要数百个或数千个节点协同工作，并且每个节点必须使计算、网络和存储彼此保持同步，以实现最大的性能和速度。

标准服务器体系结构需要进行一些升级，以处理并行运行这些复杂计算操作所需的处理能力级别。现在，越来越多的组织正在探索在数据中心中使用GPU来支持这种并行处理功能。

为了支持数据中心中的并行处理，组织应该：

•建立可用的服务器节点

•增加机架密度

•每个机架提供更多功率

•实施更复杂的冷却系统，例如液体冷却

这些基本要求还等同于需要更多的设备空间，以确保高效运行并减少任何基础设施过热的可能性。

但是，没有多少组织能够负担得起更高密度设备购置所带来的价格标签，更不用说数据中心扩展和雇用经验丰富的人员了。这就是为什么有些公司选择与专门支持HPC工作负载的托管数据中心合作的原因。

这是获得更高级别的处理和计算能力的更便宜，更容易的方法。如果组织没有资源来转换其数据中心以支持并行处理，那么与托管中心合作可能是理想的选择。

如果组织升级自己的硬件，则IT管理员还必须考虑软件，这是重要的部分。

管理员必须拥有其架构可以解决复杂问题的软件，将其分解为小部分，分发给服务器，然后结合结果以无缝地找到最初问题的解决方案。

软件评估过程还应考虑许可要求，对并行处理工作负载的可见性，硬件配置功能和可用的数据流框架。如果基础架构使用GPU，则该软件还必须具有代码以有效利用并激活处理硬件。