معالجة تفرعية

المعالجة المتوازية أو المعالجة التفرعيّة (بالإنجليزية: Parallel Processing)‏ هي تقنية حاسوبية تُنفذ بها عدة عمليات في وقت واحد، مما يؤدي إلى إنقاص . لذلك السبب تُستخدم في معالجة التطبيقات الكثيفة مثل التنبؤ بالمستقبل الاقتصادي، إنتاج المؤثرات المرئية للأفلام المستقبلية. هناك طريقتان شائعتان تُنفذ بها العمليات المتوازية: * فإما أنه يتم تنفذيها من خلال تنفيذ عدة برامج (عمليات) في وقت واحد (بالإنجليزية: multiprocessing)‏. * أو من خلال توزيع التعليمات البرمجية إلى مراحل (بالإنجليزية: instruction-level)‏. يحتاج تنفيذ عدة برامج في وقت واحد إلى ربط عدة معالجات أو عدة حواسيب مع بعضها بعضا لحل مشكلة معينة. بينما عملية توزيع التعليمات إلى مراحل وتنفيذ كل مرحلة في وقت واحد تتم باستخدام معالج وحيد. إن الزمن اللازم لإيجاد حل مشكلة ما في حال تقسيمها إلى عشرة أجزاء ومعالجتها على عشرة حواسيب في نفس الوقت، يساوي إلى عشر الوقت الذي يحتاجه حاسوب غير موازي لحل كل جزء من أجزاء المشكلة العشرة بشكل تسلسلي. صحيح أنه هناك العديد من التطبيقات القابلة للتجزيء إلى عمليات متوازية، ولكن هناك بعض العمليات من الصعب أن تُجزئ، لأن أجزاءها مرتبطة مع بعضها البعض، أي أن هناك أجزاء عليها أن تنتظر حل أجزاء أخرى حتى تستطيع حل الجزء الخاص بها. أجزاء العملية التي لا يمكن أن تحل بطريقة متوازية تدعى أجزاء تسلسلية. في الحقيقة تحدد هذه الأجزاء التسلسلية الوقت الكلي اللازم من أجل حل مشكلة ما. على سبيل المثال: افرض أنه لدينا مشكلة ما نريد حلها، تتضمن هذه المشكلة 9 ملايين عملية يمكن أن تنجز بشكل متوازي وواحد مليون يجب أن تُنجز بشكل تسلسلي. بشكل نظري يمكننا القول: أن تسع ملايين حاسب تُنجز تسع أعشار المشكلة في وقت واحد، وتترك عشرًا لحله بشكل تسلسلي، وبذلك يكون زمن التنفيذ الكلي هو عشر الزمن في حال لم تكن المعالجة تفرعية.