Types of Parallelism: Data & Task Parallelism in Hindi
Makhanlal Chaturvedi University / BCA / Cloud Computing
Types of Parallelism: Data & Task Parallelism in Hindi
Table of Contents (डेटा और टास्क पैरेललिज़्म के प्रकार हिंदी में)
Types of Parallelism: Data & Task Parallelism in Hindi (डेटा और टास्क पैरेललिज़्म हिंदी में)
आज के समय में जब computers और processors की speed तेजी से बढ़ रही है, तब हर कोई चाहता है कि काम जल्दी और कुशलता से पूरा हो। यही कारण है कि Parallelism (पैरेललिज़्म) का महत्व बढ़ गया है। Parallelism एक ऐसी तकनीक है जिसमें किसी बड़े कार्य को कई छोटे-छोटे हिस्सों में बाँट दिया जाता है और ये सारे हिस्से एक साथ (simultaneously) execute होते हैं। इससे processing fast होती है और time की बचत होती है।
इस लेख में हम केवल दो मुख्य प्रकारों पर ध्यान देंगे — Data Parallelism और Task Parallelism। दोनों concepts parallel computing में बहुत महत्वपूर्ण हैं और दोनों का उपयोग अलग-अलग परिस्थितियों में किया जाता है। आइए इसे step-by-step बहुत सरल भाषा में समझते हैं।
Parallelism क्या है? (What is Parallelism?)
Parallelism का मतलब है एक ही समय में एक से अधिक tasks या operations को execute करना। इसे ऐसे समझिए जैसे कोई व्यक्ति एक साथ खाना भी खा रहा है और टीवी भी देख रहा है — दोनों काम parallel चल रहे हैं।
- Parallelism computing में performance बढ़ाने के लिए इस्तेमाल होता है।
- यह बड़ी problems को छोटे हिस्सों में बाँटकर multiple processors या cores पर run करता है।
- Parallelism को high-performance computing, AI, Machine Learning और Data Processing में बहुत इस्तेमाल किया जाता है।
Data Parallelism in Hindi (डेटा पैरेललिज़्म हिंदी में)
Data Parallelism की परिभाषा
Data Parallelism का अर्थ है — एक ही operation को बहुत सारे data elements पर एक साथ perform करना। यानी एक ही काम (operation) को multiple data sets पर parallel execute किया जाता है।
उदाहरण के लिए, अगर हमारे पास एक array है और हमें हर element को 2 से multiply करना है, तो Data Parallelism में array को कई हिस्सों में बाँट दिया जाएगा और हर हिस्सा अलग-अलग processor द्वारा एक साथ process किया जाएगा।
Data Parallelism कैसे काम करता है?
Data Parallelism में data को sub-parts में divide किया जाता है और हर part को अलग processor handle करता है। हर processor एक ही operation perform करता है लेकिन अलग-अलग data पर।
Data Parallelism का Example (उदाहरण)
मान लीजिए हमारे पास एक list है: [2, 4, 6, 8]
हमें हर number को 2 से multiply करना है।
# Example of Data Parallelism
numbers = [2, 4, 6, 8]
result = [x * 2 for x in numbers]
print(result)
# Output: [4, 8, 12, 16]
ऊपर दिए गए example में अगर यह काम parallel रूप से किया जाए तो list के अलग-अलग भागों को अलग-अलग processor एक साथ multiply करेंगे और पूरे data set को जल्दी process कर देंगे।
Data Parallelism के फायदे
- Large data को fast process किया जा सकता है।
- System का throughput बढ़ जाता है।
- Same task को कई processors पर efficiently run किया जा सकता है।
Data Parallelism की सीमाएँ
- हर प्रकार के task के लिए उपयुक्त नहीं होता।
- Synchronization और data communication के कारण delay हो सकता है।
- Hardware और architecture पर निर्भर करता है।
Data Parallelism के Common Applications
- Image Processing
- Scientific Simulations
- Matrix Operations
- Machine Learning Training
Task Parallelism in Hindi (टास्क पैरेललिज़्म हिंदी में)
Task Parallelism की परिभाषा
Task Parallelism में अलग-अलग tasks (कार्य) को एक साथ execute किया जाता है। यहाँ हर processor अलग काम करता है लेकिन एक ही समय पर। यानी एक ही data पर अलग-अलग operations parallel में चलते हैं।
Task Parallelism कैसे काम करता है?
Task Parallelism में किसी program के अलग-अलग हिस्से अलग-अलग processor पर चलते हैं। ये सभी tasks आपस में independent हो सकते हैं या किसी shared data पर काम कर सकते हैं।
Task Parallelism का Example (उदाहरण)
मान लीजिए एक computer system को तीन काम करने हैं:
- Data read करना
- Data process करना
- Result display करना
अगर ये तीनों काम parallel चलें तो system की efficiency कई गुना बढ़ जाती है।
# Example of Task Parallelism (Python)
import threading
def read_data():
print("Reading data...")
def process_data():
print("Processing data...")
def display_result():
print("Displaying result...")
t1 = threading.Thread(target=read_data)
t2 = threading.Thread(target=process_data)
t3 = threading.Thread(target=display_result)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
ऊपर के example में तीन अलग-अलग functions parallel चल रहे हैं — यही Task Parallelism है।
Task Parallelism के फायदे
- System के resources का बेहतर उपयोग होता है।
- Different tasks एक साथ चल सकते हैं जिससे overall speed बढ़ जाती है।
- Complex applications जैसे web servers, operating systems आदि में बहुत उपयोगी।
Task Parallelism की सीमाएँ
- Tasks के बीच dependency होने पर synchronization की आवश्यकता होती है।
- Programming और debugging complex हो जाती है।
Task Parallelism के Common Applications
- Multithreading in Software Development
- Game Engines
- Operating Systems
- Web Servers
Data Parallelism और Task Parallelism में अंतर
| Basis | Data Parallelism | Task Parallelism |
|---|---|---|
| Definition | Same operation on multiple data | Different operations on same or different data |
| Focus | Data division | Task division |
| Example | Array elements पर same operation | Different functions एक साथ run करना |
| Use Case | Scientific Computing, ML Training | Web Servers, OS Processes |
Conclusion (निष्कर्ष)
Parallelism आधुनिक computing का एक मजबूत स्तंभ है जो performance और efficiency दोनों को बढ़ाता है। Data Parallelism और Task Parallelism दोनों अपने-अपने तरीके से महत्वपूर्ण हैं।
जब बड़ी मात्रा में data पर एक ही operation perform करना हो तो Data Parallelism का उपयोग सबसे उपयुक्त होता है। जबकि जब अलग-अलग operations को parallel में चलाना हो तो Task Parallelism सबसे अच्छा विकल्प होता है।
Parallel programming सीखना हर programmer के लिए जरूरी है ताकि वो modern multi-core systems का पूरा फायदा उठा सके।
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