PaToday, data volumes reach petabytes, and single-core processors cannot deliver sufficient performance on large datasets due to limited clock speeds and constrained memory and input/output (I/O) bandwidth. This inadequacy leads to unacceptable increases in processing times and scalability issues. Parallel programming alleviates these problems by dividing data and enabling simultaneous processing across multiple threads or cores. However, parallel execution also presents challenges, one of which i
ENÖzkan Gezmiş
PaGünümüzde veri hacimleri petabaytlara ulaşmakta ve tek çekirdekli işlemciler, sınırlı saat hızları ile bellek ve giriş-çıkış (I/O) bant genişlikleri nedeniyle büyük veri setleri üzerinde yeterli performans gösterememektedir. Bu yetersizlik, işlem sürelerinin kabul edilemez düzeyde uzamasına ve ölçeklenebilirlik sorunlarına yol açmaktadır. Paralel programlama, veriyi parçalama ve aynı anda birden çok iş parçacığı veya çekirdekte işleme imkânı sağlayarak bu sorunları hafifletir. Ancak paralel çalı
TRÖzkan Gezmiş