병렬 처리 알고리즘은 여러 데이터 원소를 동시에 처리하여 계산 속도를 높이는 방법입니다. 데이터 병렬 처리는 멀티코어 프로세서 및 GPU와 같은 병렬 컴퓨팅 아키텍처에서 특히 유용합니다. 이번에는 데이터를 병렬로 처리하는 몇 가지 알고리즘에 대해 알아보겠습니다.

1. 병렬 정렬 알고리즘

정렬은 데이터를 특정 순서에 따라 재배치하는 작업입니다. 주로 병렬 처리가 필요한 알고리즘 중 하나이며, 병렬 정렬 알고리즘은 데이터를 여러 그룹으로 분할하여 병렬 처리합니다. 병렬 병합 정렬과 병렬 퀵 정렬이 대표적인 병렬 정렬 알고리즘입니다.

병렬 병합 정렬 예시 코드

from multiprocessing import Pool

def merge_sort_parallel(data):
    if len(data) <= 1:
        return data
    else:
        middle = len(data) // 2
        left = data[:middle]
        right = data[middle:]

        with Pool(2) as pool:
            left_sorted, right_sorted = pool.map(merge_sort_parallel, [left, right])
        
        return merge(left_sorted, right_sorted)

2. 병렬 맵 리듀스 알고리즘

맵 리듀스는 대규모 데이터셋을 처리할 때 사용되는 패러다임으로, 데이터를 변환하고 집계하는 두 단계로 구성됩니다. 병렬 맵 리듀스 알고리즘은 입력 데이터를 여러 부분으로 나누어 각각을 병렬로 처리한 뒤 결과를 하나로 합치는 방식으로 동작합니다.

병렬 맵 리듀스 예시 코드

public class ParallelMapReduce {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        int sum = data.parallelStream().mapToInt(i -> i * 2).sum();
        System.out.println("Sum: " + sum);
    }
}

결론

병렬 알고리즘은 대용량 데이터 처리 및 병렬 컴퓨팅 시스템에서 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터를 병렬로 처리하는 알고리즘을 효과적으로 구현하고 활용함으로써 더 빠른 계산 속도와 더 효율적인 자원 활용을 이끌어냅니다.

참고 자료