Computer Science ที่ควรรู้ - Concurrency และ Parallelism

ในโลกของวิทยาการคอมพิวเตอร์ แนวคิดเกี่ยวกับ Concurrency และ Parallelism นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชัน โดยเฉพาะเมื่อเรากำลังทำงานกับโปรแกรมที่จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมากหรือทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้อย่างราบรื่น คุณเคยสังเกตหรือไม่ว่าในหลาย ๆ ครั้งที่คุณสลับไปมาระหว่างแอปพลิเคชันในคอมพิวเตอร์ของคุณแล้วมันยังคงทำงานได้อย่างไม่ติดขัด นั่นเป็นเพราะกลไกของ Concurrency และ Parallelism

1. Concurrency คืออะไร?

Concurrency หรืองานพร้อมกัน หมายถึงการที่หลายส่วนของโปรแกรมสามารถทำงานได้ในเวลาเดียวกัน แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นลำดับคำสั่งที่แยกออกจากกัน ตัวอย่างที่ง่ายที่สุดของ Concurrency อาจเห็นได้จากการใช้งานระบบปฏิบัติการที่สามารถจัดการหลาย ๆ โปรแกรมได้พร้อมกัน เป็นการสลับการประมวลผลระหว่างแต่ละงานอย่างรวดเร็ว ทำให้ดูเสมือนกับว่าทำงานพร้อมกัน

ในทางปฏิบัติ Concurrency มักจะใช้ในรูปแบบของ Thread (เธรด) หรือ Coroutine ซึ่งเป็นหน่วยของการดำเนินการที่สลับกันทำงานเพื่อเพิ่มการใช้ประสิทธิภาพของซีพียูให้คุ้มค่า Concurrency ช่วยให้โปรแกรมสามารถตอบสนองต่อการกระทำของผู้ใช้ได้ดีขึ้นแม้ว่ากระบวนการภายในยังคงทำงานหนักอยู่

2. Parallelism คืออะไร?

Parallelism หรือการประมวลผลขนาน หมายถึงการที่งานหลายงานถูกดำเนินการอย่างแท้จริงในเวลาเดียวกัน โดยปกติจะต้องการมีหลายแกนประมวลผล (Core) หรือหลายเครื่องทำงานร่วมกัน เช่นในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีจำนวนมาก การคำนวณฟิสิกส์ที่ซับซ้อน หรือการเรนเดอร์ภาพที่มีคุณภาพสูง

Parallelism จะเกิดเมื่อหลาย Task (งานย่อย) สามารถประมวลผลได้โดยไม่มีการพึ่งพากัน และสามารถกระจายงานเหล่านั้นไปยังหลายตัวประมวลผลพร้อมกันได้

ความแตกต่างระหว่าง Concurrency และ Parallelism

- Concurrency: มุ่งเน้นการสลับการทำงานระหว่างงานหลายงานในลำดับ เพื่อให้แต่ละงานสามารถสำเร็จได้ในที่สุดและทำให้ระบบสามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว

- Parallelism: มุ่งเน้นการแบ่งแยกงานและประมวลผลงานพร้อมกันโดยใช้หลายตัวประมวลผล

ตัวอย่างเช่น หากคุณคิดถึง Concurrency เป็นเหมือนกับการสลับกิจกรรมหลายอย่างอย่างรวดเร็วในครัว (ทอดไข่, ต้มข้าว, และทอดเบคอน) ในขณะที่ Parallelism จะเป็นการแยกหลายคนทำหลายเมนูพร้อมกันเลย

กรณีศึกษาและการใช้งาน

กรณีศึกษา: Machine Learning

ใน Machine Learning การทำงานหลายอย่างพร้อมกันมีความสำคัญมาก โดยเฉพาะเมื่อนำไปใช้กับการประมวลผลที่ใช้ทรัพยากรสูง เช่นการฝึกโมเดล และการวิเคราะห์ผลลัพธ์ การประมวลผลขนาน (Parallel Processing) ช่วยให้สามารถลดเวลาในการทำงานลงได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่นการใช้ GPU ในการฝึกสอนโมเดล ซึ่งสามารถประมวลผลการคำนวณได้หลายพันครั้งในเวลาเดียวกัน

ตัวอย่างโค้ด:

มาดูตัวอย่างโค้ดที่แสดงให้เห็นถึงการใช้ Thread ใน Python สำหรับการทำงานพร้อมกัน

import threading
import time

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(f"Number: {i}")
        time.sleep(1)

def print_letters():
    for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
        print(f"Letter: {letter}")
        time.sleep(1)

# สร้าง Thread สำหรับฟังก์ชัน
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)

# เริ่มดำเนินการ Thread
thread1.start()
thread2.start()

# รอให้ Thread ทำงานเสร็จ
thread1.join()
thread2.join()

print("Finished!")

ในตัวอย่างนี้ เราได้สร้างสอง Thread ซึ่งทำงานในการพิมพ์ตัวเลขและตัวอักษรพร้อมกัน ผลที่ได้คือทั้งสองงานสามารถรันได้ในเวลาเดียวกันโดยไม่ต้องรอให้ฟังก์ชันหนึ่งทำงานเสร็จก่อน

เหตุใด Concurrency และ Parallelism จึงสำคัญ?

ด้วยการขยายตัวของข้อมูลในยุคดิจิทัล โปรแกรมเมอร์จึงต้องหาวิธีที่จะใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด Concurrency และ Parallelism จึงกลายเป็นแนวคิดที่สำคัญในการออกแบบโปรแกรมในปัจจุบัน ทำให้โปรแกรมมีความเร็วสูง ประสิทธิภาพดีขึ้นและสามารถรองรับผู้ใช้งานจำนวนมากได้

การทำความเข้าใจและการนำ Concurrency และ Parallelism ไปปรับใช้อย่างชาญฉลาด สามารถช่วยให้โปรแกรมที่พัฒนาขึ้นสามารถตอบสนองต่อความต้องการที่เพิ่มขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนาในยุคปัจจุบัน

ไม่ว่าคุณจะเริ่มต้นเรียนรู้โปรแกรมมิ่งหรือมองหาวิธีที่จะพัฒนาแอปพลิเคชันของคุณให้เหนือกว่า การทำความเข้าใจในเรื่อง Concurrency และ Parallelism จะช่วยเปิดโลกทัศน์ใหม่ๆ ที่ทำให้คุณสามารถสร้างซอฟต์แวร์ที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพในยุคของเทคโนโลยีที่ไม่หยุดยั้ง.

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/