
Une méthode de calcul où plusieurs opérations sont exécutées simultanément.Le traitement parallèle est une méthode de calcul où plusieurs opérations sont exécutées simultanément, plutôt que les unes après les autres. En informatique classique, cela signifie diviser un problème complexe en parties indépendantes plus petites qui peuvent être résolues en même temps par plusieurs processeurs ou cœurs. L'objectif est de réduire le temps de calcul total et de traiter des problèmes trop vastes pour un seul processeur. Dans le contexte de la physique et de la technologie modernes, le traitement parallèle s'étend également à de nouveaux paradigmes de calcul, tels que le calcul quantique et le calcul optique, où le parallélisme inhérent aux phénomènes physiques est exploité pour effectuer de nombreux calculs à la fois.
Le concept de traitement parallèle remonte aux années 1960 avec les premiers supercalculateurs comme le CDC 6600, mais il est devenu courant avec l'avènement des processeurs multicœurs au début des années 2000. Les fondements théoriques ont été posés par des chercheurs comme Gene Amdahl, qui a formulé la loi d'Amdahl en 1967, décrivant les limites de l'accélération due au parallélisme.
Dans un processeur multicœur classique, une tâche est divisée en sous-tâches, chacune étant assignée à un cœur différent. Ces cœurs travaillent en parallèle, partageant des données via une hiérarchie de mémoire et se synchronisant si nécessaire. En calcul quantique, le parallélisme provient de la superposition : un bit quantique (qubit) peut représenter à la fois 0 et 1, et un ensemble de qubits peut traiter plusieurs états à la fois. De même, les puces optiques utilisent des ondes lumineuses qui se propagent en parallèle, permettant de traiter plusieurs signaux simultanément sans interférence. Le défi principal est de gérer la communication et d'éviter les goulots d'étranglement, comme décrit dans l'article « Comment faire fonctionner un supercalculateur sans embouteillage ».
Le traitement parallèle est utilisé dans les supercalculateurs pour la modélisation climatique, la dynamique moléculaire et l'entraînement de l'intelligence artificielle. Il est également central dans les unités de traitement graphique (GPU) modernes et la recherche en calcul quantique, comme le soulignent des articles sur les algorithmes quantiques et les puces optiques.
Les supercalculateurs les plus rapides du monde utilisent aujourd'hui des millions de cœurs, mais même avec un traitement parallèle parfait, l'accélération est limitée par la partie séquentielle de la tâche, comme le décrit la loi d'Amdahl.






















