La programmation parallèle est une approche de développement logiciel qui vise à exécuter simultanément plusieurs tâches ou calculs sur différentes unités de traitement. Cette technique permet d'optimiser les performances en tirant parti des architectures multi-cœurs ou des systèmes distribués.
Dans le contexte de la programmation, cette méthode est utilisée pour :
- Accélérer l'exécution des programmes complexes
- Traiter de grandes quantités de données plus efficacement
- Améliorer la réactivité des applications
Un exemple concret de programmation parallèle serait le traitement d'image :
import multiprocessing
def appliquer_filtre(image_partie):
# Code pour appliquer un filtre à une partie de l'image
return image_filtree_partie
if __name__ == '__main__':
image_complete = charger_image("photo.jpg")
parties_image = diviser_image(image_complete, 4)
with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
resultats = pool.map(appliquer_filtre, parties_image)
image_finale = fusionner_resultats(resultats)Ce code divise une image en quatre parties, applique un filtre à chaque partie en parallèle, puis fusionne les résultats.
La programmation parallèle est liée à d'autres concepts tels que la concurrence, le multithreading et le calcul distribué. Elle peut être mise en œuvre à différents niveaux : au niveau du processeur avec les instructions SIMD, au niveau du thread avec OpenMP, ou au niveau des processus avec MPI pour les systèmes distribués.
Il est important de noter que la programmation parallèle introduit des défis spécifiques comme la synchronisation des tâches, la gestion des ressources partagées et la décomposition efficace des problèmes en sous-tâches parallélisables.
