ಪ್ಯಾರೆಲೆಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್(ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕಕಾರ್ಯ)

**ಪ್ಯಾರೆಲೆಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್**  ಗಣನೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದ್ದು,ಇದರಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಹುದು. ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಣ್ಣದಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸಿ,ಅವನ್ನು ನಂತರ ಒಟ್ಟಿಗಿರುವಂತೆ("ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ")ಬಿಡಿಸಲಾಗುವುದು ಎಂಬ ತತ್ವದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕಕಾರ್ಯದ ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳಿವೆ: ಬಿಟ್(ದ್ವಿಮಾನಕ)-ಹಂತ,ಸೂಚನೆ ಹಂತ, ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು  ಕಾರ್ಯ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ.  ಏಕಕಾಲದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಧಿಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಆವರ್ತನಾಂಕ ಏರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಭೌತಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದ ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಆಸಕ್ತಿ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಂದ ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಭೋಗ(ತರುವಾಯ ಉಷ್ಣ ಉತ್ಪಾದನೆ)ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಕಳವಳಕ್ಕೆ ಎಡೆಯಾಗಿದ್ದು, ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಧಾನ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.

ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರಾಂಶವು ಏಕಕಾಲಿಕೆ ಗಣನೆಗೆ ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಮತ್ತು ಬಹು ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಹು ಸಂಸ್ಕರಣ ಅಂಶಗಳಿರುತ್ತವೆ.ಕ್ಲಸ್ಟರ್(ಸಂಪರ್ಕ ಕಲ್ಪಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಗುಚ್ಛ)ಗಳು, MPP(ಬಹು ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕ)ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಿಡ್(ಕೋಶಸಮೂಹ)()ಗಳು ಇದೇ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ವಿಶೇಷ ಪರಿಣತಿಯ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಜತೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳ ವೇಗವರ್ಧನೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ರಮವಿಧಿ(ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ)ಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳಿಗಿಂತ ಬರೆಯುವುದು ಕಷ್ಟ. ಏಕೆಂದರೆ ಇವು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಅನೇಕ ಹೊಸ ವರ್ಗಗಳ ತಂತ್ರಾಂಶ(ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್) ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಪೈಕಿ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಭಿನ್ನ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯು ಉತ್ತಮ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಇರುವ ಮಹಾ ಅಡಚಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯ(ಪ್ಯಾರಲೈಸೇಷನ್) ಫಲವಾಗಿ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ವೇಗವನ್ನು ಅಮ್ಡಾಲ್`ಸ್ ನಿಯಮವೆಂದು ಹೇಳಲಾಗಿದೆ.

## ಹಿನ್ನೆಲೆ
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಸರಣಿ ಗಣನೆಯ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ  ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಬಿಡಿಸಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.  ಈ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಪ್ರೋಸೆಸಿಂಗ್ ಯೂನಿಟ್(ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸಂಸ್ಕರಣ ಘಟಕ-ಸಿಪಿಯು)ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಒಂದು ಬಾರಿಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸೂಚನೆ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಆ ಸೂಚನೆ ಮುಗಿದ ಕೂಡಲೇ ಮುಂದಿನ ಸೂಚನೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕವು ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಬಿಡಿಸಲು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಹು ಸಂಸ್ಕಾರಕ(ಪ್ರೊಸೆಸರ್) ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಂಶವು ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಉಳಿದವುಗಳ ಜೊತೆಗೆತೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಂಶಗಳು ವೈವಿಧ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಹು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಏಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್,ಅನೇಕ ಸಂಪರ್ಕಜಾಲದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು, ವಿಶೇಷ ಯಂತ್ರಾಂಶ(ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್) ಅಥವಾ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಒಂದರ ಸಂಯೋಜನೆ ಮುಂತಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಚಿಪ್ ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಭೋಗವನ್ನು  P = C × V2 × Fಸಮೀಕರಣದಿಂದ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರಲ್ಲಿ P ವಿದ್ಯುತ್,  Cಯು ಪ್ರತಿ ಸಮಯ ಆವರ್ತಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದ ಧಾರಣದ ದತ್ತಮಾಹಿತಿ(ಆದಾನ) ಬದಲಾಗುವ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣವಾಗಿದೆ),V ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಮತ್ತು F ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಆವರ್ತನಾಂಕ(ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಆವರ್ತಗಳು). ಆವರ್ತನಾಂಕದಲ್ಲಿ ಏರಿಕೆಯು ಸಂಸ್ಕಾರಕದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ವಿದ್ಯುತ್ತಿನ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿದ ಸಂಸ್ಕಾರಕ ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಭೋಗವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಇಂಟೆಲ್ 2004ರ ಮೇನ ತೇಜಾಸ್ ಮತ್ತು ಜಯ್‌ಹಾಕ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ರದ್ದಿಗೆ ದಾರಿಕಲ್ಪಿಸಿತು. ಇದನ್ನು ಪ್ರಧಾನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಆವರ್ತನಾಂಕ ಏರಿಕೆಯ ಅಂತ್ಯ ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉದಾಹರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಮೈಕ್ರೋಪ್ರೋಸೆಸರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್ ಸಾಂದ್ರತೆಯು ಪ್ರತಿ 18ರಿಂದ 24 ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ದುಪ್ಪಟ್ಟಾಗುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವುದು ಮೂರ್`ಸ್ ನಿಯಮದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅವಲೋಕನವಾಗಿದೆ. ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಭೋಗದ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಅಂತ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ನಡುವೆಯೂ ಮೂರ್`ಸ್ ನಿಯಮವು ಇನ್ನೂ ಜಾರಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಆವರ್ತನಾಂಕ ಏರಿಕೆಯ ಅಂತ್ಯದೊಂದಿಗೆ, ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್‌ಗಳು(ಇದು ಆವರ್ತನಾಂಕದ ಏರಿಕೆಗೆ ಬಳಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ) ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಸೇರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

### ಅಮ್ಡಾಲ್'ಸ್ ನಿಯಮ ಮತ್ತು ಗಸ್ಟಾಫ್‌ಸನ್'ಸ್ ನಿಯಮ
 ಏಕಕಾಲದ ಗಣನೆದಿಂದ ವೇಗ ವರ್ಧನೆಯು ರೇಖೀಯವಾಗಿದ್ದು, ಸಂಸ್ಕರಣ ಅಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ದುಪ್ಪಟ್ಟುಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತ ಅವಧಿಯನ್ನು ಅರ್ಧಕ್ಕೆ ಇಳಿಸುತ್ತದೆ ಹಾಗು ಎರಡನೇ ಬಾರಿ ದುಪ್ಪಟ್ಟುಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಪುನಃ ಕಾರ್ಯಗತ ಅವಧಿಯನ್ನು ಅರ್ಧಕ್ಕೆ ಇಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವೇ ಏಕಕಾಲ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಗರಿಷ್ಠ ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕ ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸಮೀಪದ ರೇಖೀಯ ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಿರ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ.ಏಕಕಾಲ ಗಣಕ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಸಮರ್ಥ ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಅಮ್ಡಾಲ್'ಸ್ ನಿಯಮದಲ್ಲಿ ತಿಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮೂಲತಃ 1960ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಜನರಲ್ ಅಮ್ಡಾಲ್‌ರೂಪಿಸಿದರು. ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಏಕಕಾಲಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಏಕಕಾಲದ ಗಣನೆಯಿಂದ ಸಿಗುವ ಒಟ್ಟಾರೆ ವೇಗ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ದೊಡ್ಡ ಗಣಿತ ಅಥವಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಅನೇಕ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹಾಗು ಅನೇಕ ಏಕಕಾಲಿಕ ರಹಿತ(ಅನುಕ್ರಮದ)ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸಮೀಕರಣದಿಂದ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. :S = \frac{1}{1 - P}

ಇದರಲ್ಲಿ *S* ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ವೇಗವರ್ಧನೆ(ಮೂಲ ಅನುಕ್ರಮಣೀಯ ಕಾರ್ಯಗತ ಸಮಯದ ಅಂಶ)ಮತ್ತು *P*  ಯು ಭಿನ್ನಾಂಕವಾಗಿದ್ದು, ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಅನುಕ್ರಮಣೀಯ ಭಾಗವು ಕಾರ್ಯಗತ ಅವಧಿಯ 10%ಆಗಿದ್ದರೆ, ನಾವು 10× ವೇಗವರ್ಧನೆಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಪಡೆಯಬಹುದು. ನಾವು ಎಷ್ಟು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ ಎನ್ನುವುದು ಪರಿಗಣಿತವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಏಕಕಾಲ ಅನುಷ್ಠಾನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುಕ್ರಮಣೀಯ ತೊಡಕುಗಳಿಂದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲಾಗದಿದ್ದರೆ,ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯತ್ನದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮವಿಲ್ಲ.  ಮಗು ಜನ್ಮತಾಳಲು 9 ತಿಂಗಳು ತುಂಬಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಎಷ್ಟು ಮಹಿಳೆಯರನ್ನು ಗೊತ್ತುಮಾಡಿದ್ದಾರೆ ಎನ್ನುವುದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ. ಗಸ್ಟಾಫ್‌ಸನ್'ಸ್ ನಿಯಮ ಗಣಕದ ಇನ್ನೊಂದು ನಿಯಮವಾಗಿದ್ದು, ಅಮ್ಡಾಲ್'ಸ್ ನಿಯಮಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಹೀಗೆ ರೂಪಿಸಬಹುದು:

: S(P) = P - \alpha(P-1) \, 

ಇದರಲ್ಲಿ *P* ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ,*S*  ವೇಗ ವರ್ಧಕ ಮತ್ತು *α*  ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಏಕಕಾಲಿಕ ರಹಿತ ಭಾಗ. ಅಮ್ಡಾಲ್'ಸ್ ನಿಯಮವು ಸ್ಥಿರ ಸಮಸ್ಯೆ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ವಿಭಾಗದ ಗಾತ್ರವು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಗಸ್ಟಾಫನ್`ಸ್ ನಿಯಮ ಈ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.

### ಅವಲಂಬನೆಗಳು
ದತ್ತಾಂಶ ಅವಲಂಬನೆಗಳತಿಳುವಳಿಕೆ ಏಕಕಾಲ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ತರುವುದಕ್ಕೆ ತಳಹದಿಯಾಗಿದೆ.  ಯಾವುದೇ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಪಾಥ್ ಎಂದು ಹೆಸರಾದ ಅವಲಂಬಿಕ ಎಣಿಕೆಗಳ ಉದ್ದದ ಸರಪಳಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ ಎಣಿಕೆಗಳು ಸರಪಳಿಯ ಮುಂಚಿನ ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದರಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಹುತೇಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅವಲಂಬಿತ ಎಣಿಕೆಗಳ ಉದ್ದದ ಸರಪಣಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವಕಾಶಗಳಿರುತ್ತವೆ.
Pi ಮತ್ತು Pj ಎರಡು ಕ್ರಮವಿಧಿ ಭಾಗಗಳಾಗಿರಲಿ. ಬರ್ನ್‌ಸ್ಟೇನ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು  ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ಏಕಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದೆಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.  *P* *i* ಗೆ *I* *i*  ಎಲ್ಲ ದತ್ತಮಾಹಿತಿ(ಆದಾನ) ಚರಾಂಶವಾಗಿರಲಿ *O* *i*  ಪ್ರದಾನ(ಔಟ್‌ಪುಟ್)  ಚರಾಂಶಗಳಾಗಿವೆ.ಇದೇ ರೀತಿ *P* *j* ಗೆ
*P*  *i*  ಮತ್ತು *P* *j*  ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿವೆ.

*  I_j \cap O_i = \varnothing, \, 
*  I_i \cap O_j = \varnothing, \, 
*  O_i \cap O_j = \varnothing. \, 

ಪ್ರಥಮ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯು ಕಾರ್ಯಹರಿವು ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಹೇಳಿಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಎರಡನೇ ಹೇಳಿಕೆ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡುವುದಾಗಿದೆ. ಎರಡನೇ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಅವಲಂಬನೆ-ವಿರೋಧಿಯನ್ನು ಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೇ ಹೇಳಿಕೆ  (*P* *j* ) ಯು ಮೊದಲ ಹೇಳಿಕೆ (*P* *i* )ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಚರಾಂಶ(ವೇರಿಯೇಬಲ್)ವನ್ನು ಅಳಿಸಿಹಾಕಿದಾಗ ಇದು ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂರನೇ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಪ್ರದಾನ(ಔಟ್‌ಪುಟ್) ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ಹೇಳಿಕೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ವಿಧಗಳ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

 1: ಕಾರ್ಯ Dep(a, b)
 2: c := a·b
 3: d := 2·c
 4: ಮುಗಿದ ಕಾರ್ಯ

Dep(a, b)ಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ 3ನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ 2ಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚೆ(ಅಥವಾ ಏಕಕಾಲವಾಗಿ)ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ 3 ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ 2ರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.   ಇದು ಪರಿಸ್ಥಿತಿ 1ನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುತ್ತದೆ ಹಾಗೂ ಕಾರ್ಯಹರಿವು ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.

 1: ಕಾರ್ಯ NoDep(a, b)
 2: c := a·b
 3: d := 2·b
 4: e := a+b
 5: ಅಂತಿಮ ಕಾರ್ಯ

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಚನೆಗ ನಡುವೆ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಅವು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.ಬರ್ನ್‌ಸ್ಟೈನ್`ಸ್ ಷರತ್ತುಗಳು ಸ್ಮರಣ ಕೋಶವನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಅನುಕ್ರಮದ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸೆಮಾಫೋರ್‌ಗಳು, ಬ್ಯಾರಿಯರ್‌‌ಗಳು ಅಥವಾ ಏಕಕಾಲಿಕತೆ ವಿಧಾನ.

### ದೋಷದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಮ್ಯೂಚುಯಲ್ ಎಕ್ಸ್‌ಕ್ಲೂಷನ್,ಏಕಕಾಲಿಕತೆ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದ ಸ್ಲೋ ಡೌನ್.
ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಯಲ್ಲಿ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಥ್ರೆಡ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಸಣ್ಣ ಹಗುರಭಾರದ ಫೈಬರ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಥ್ರೆಡ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಉಳಿದವು ಪ್ರೊಸೆಸಸ್(ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಳು) ಎಂಬ ದೊಡ್ಡ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಥ್ರೆಡ್ಸ್‌ನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಪದವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಥ್ರೆಡ್ಸ್ ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೆಯಾಗುವ ಚರಾಂಶಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳ ನಡುವೆ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ನಡುವೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೆಳಗಿನ ಕ್ರಮವಿಧಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ,

ಸೂಚನೆ 1Bಯನ್ನು  1A ಮತ್ತು 3A  ನಡುವೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಸೂಚನೆ  1Aಯನ್ನು 1B ಮತ್ತು 3 ನಡುವೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದರೆ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ತಪ್ಪು ದತ್ತಾಂಶವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು  ದೋಷದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.  ಮ್ಯೂಚುವಲ್ ಎಕ್ಸ್‌ಕ್ಲೂಷನ್(ಪರಸ್ಪರ ಹೊರಗಿಡುವ)ಒದಗಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಲಾಕ್(ಬೀಗ) ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಲಾಕ್ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಭಾಷೆಯ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಚರಾಂಶವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್‌ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ ಹಾಗು ಆ ಚರಾಂಶವು ಲಾಕ್ ಆಗುವ ತನಕ ಇತರೆ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಅದನ್ನು ಓದದಂತೆ ಅಥವಾ ಬರೆಯದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಲಾಕ್ ಹಿಡಿದಿರುವ ಥ್ರೆಡ್ ತನ್ನ ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಸೆಕ್ಷನ್(ಕೆಲವು ಚರಾಂಶಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷ ಪ್ರವೇಶ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಭಾಗ)ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವು ಮುಗಿದ ಕೂಡಲೇ ಅದನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ,ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಕಾರ್ಯಗತಕ್ಕೆ ಮೇಲಿನ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಪುನಃಬರೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಚರಾಂಶ Vನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಥ್ರೆಡ್ V ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಆಗುವ ತನಕ ಮುಂದುವರಿಯಲು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಲಾಕ್ಡ್ ಔಟ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ರಮವಿಧಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿವರ್ಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಾತರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಲಾಕ್‌ಗಳು ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಾತರಿ ಪಡಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಕ್ರಮವಿಧಿಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಬಹು ಚರಾಂಶಗಳನ್ನು ನಾನ್ ಆಟೋಮಿಕ್ ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡಿದರೆ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್(ಕೀಲಿಬೀಗ) ಆಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ.  ಅಟೋಮಿಕ್ ಲಾಕ್ ಬಹು ಚರಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನೂ ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಎರಡು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಾನ್ ಆಟೋಮಿಕ್ ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎರಡು ಚರಾಂಶಗಳನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಥ್ರೆಡ್ ಎರಡನೇ ಚರಾಂಶವನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂತಹ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಇದರ ಫಲವಾಗಿ ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್(ಕೀಲಿಬೀಗ) ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ.

ಅನೇಕ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯ ದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಬ್ಯಾರಿಯರ್ ಬಳಕೆಯು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರಾಂಶ ಲಾಕ್ ಬಳಸಿ ಬಾರಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಲಾಕ್ ಮುಕ್ತ ಮತ್ತು ಕಾಯುವಿಕೆ ಮುಕ್ತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೆಂದು ಹೆಸರಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಒಂದು ವರ್ಗ ಲಾಕ್‍‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾರಿಯರ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿದೆ.  ಆದಾಗ್ಯೂ,ಈ ಮಾರ್ಗವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಿದ್ದು, ಸರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಎಲ್ಲ ಏಕಕಾಲಿಕಯು ವೇಗವರ್ಧನೆಯಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ.  ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯವೊಂದನ್ನು ಹೆಚ್ಚೆಚ್ಚು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಭಜಿಸಿದಾಗ,ಆ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಅವಧಿಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಖರ್ಚುಮಾಡುತ್ತವೆ. ತರುವಾಯ, ಮೇಲ್ಭಾಗದ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್ ಸಮಸ್ಯೆ ಬಿಡಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಹಾಗು ಮತ್ತಷ್ಟು ನಿರ್ವಹಣೆ ವಿತರಣೆ(ಇನ್ನಷ್ಟು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಹೊರೆಯನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದು) ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮುಗಿಸಲು ಬೇಕಾಗುವ ಅವಧಿಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುವ ಬದಲಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಏಕಕಾಲದ ವೇಗ ಕುಂಠಿತ ಎಂದು ಹೆಸರಾಗಿದೆ.

### ಫೈನ್ ಗ್ರೇನಡ್, ಕೋರ್ಸ್ ಗ್ರೇನಡ್ ಮತ್ತು ಎಂಬರಾಸಿಂಗ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ವಿತರಣೆ
ಅನ್ವಯಿಕ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಅವುಗಳ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಏಕಕಾಲಿಕವಾಗುವ ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವುದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಂಗಡನೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯಿಕ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದರೆ ಫೈನ್-ಗ್ರೈನಡ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ(ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಸಿಸಂ)ಯನ್ನು ಅದು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಅವು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸದಿದ್ದರೆ ಅದು ಕೋರ್ಸ್- ಗ್ರೈನೆಡ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ, ಅವು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಅಥವಾ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನೇ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ ಎಂಬರಾಸಿಂಗ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಬರಾಸಿಂಗ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ ವಿತರಿಸಲು ಅತೀ ಸುಲಭವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ.

### ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಗಳು
ಏಕಕಾಲಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಯಿರಬೇಕು(ಇದು ಸ್ಮರಣೆ ಕೋಶ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕೂಡ ಹೆಸರಾಗಿದೆ). ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸ್ಮರಣೆ ಕೋಶದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆಂದು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.ಮೊದಲನೆಯ ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಲೆಸ್ಲಿ ಲ್ಯಾಂಪೋರ್ಟ್ ಅನುಕ್ರಮದ ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.  ಅನುಕ್ರಮದ ಸ್ಥಿರತೆಯು ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದ್ದು, ಅದರ ಏಕಕಾಲದ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಅನುಕ್ರಮದ ಕ್ರಮವಿಧಿ ನೀಡುವ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನೇ ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಸ್ಥಿರತೆ ಹೊಂದಿರಬೇಕಾದರೆ "...ಎಲ್ಲ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ಅನುಕ್ರಮದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ, ಯಾವುದೇ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಕಾರಕದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ನಿಗದಿಮಾಡಿದ ಸೂಚನೆಯಂತೆ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ"

ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಾಂಶ ವ್ಯವಹಾರ್ಯ ಸ್ಮರಣೆ ಕೋಶವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧವಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಾಂಶ ವ್ಯವಹಾರ್ಯ ಸ್ಮರಣೆಕೋಶವು ದತ್ತಾಂಶಸಂಗ್ರಹ ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ಆಟೋಮಿಕ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶಗಳಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ.ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ರೀತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು.  ಕಾರ್ಲ್ ಅಡಾಂ ಪೆಟ್ರಿ 1962ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಿದ ಡಾಕ್ಟರೇಟ್ ಪದವಿಯ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ಪೆಟ್ರಿ ನೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದ್ದು, ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸುವ ಮುಂಚಿನ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶಕಾರ್ಯಹರಿವಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಇದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಾಣವಾಯಿತು. ದತ್ತಾಂಶಕಾರ್ಯಹರಿವಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ಕಾರ್ಯಹರಿವಿನ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಯಿತು. 1970ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಆರಂಭವಾದ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್ ಆಫ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಮ್ಯುನಿಕೇಟಿಂಗ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಷಿಯಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಸ್‌ಗಳು ಮುಂತಾದ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಬೀಜಗಣಿತೀಯ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿ ನೀಡಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ π-ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್‌ಮುಂತಾದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಟೊಪಾಲಜಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತರ್ಕಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ. ಲ್ಯಾಂಪೋರ್ಟ್'ಸ್ TLA+ ಮತ್ತು ಗಣಿತೀಯ ಮಾದರಿಗಳಾದ ಟ್ರೇಸಸ್ ಹಾಗು ಆಕ್ಟರ್ ಈವೆಂಟ್ ಡಯಾಗ್ರಾಮ್ಸ್ ಮುಂತಾದವು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಾಗುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಳಿಕೆ ವಿವರಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.

### ಫ್ಲಿನ್‌ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಶಾಸ್ತ್ರ
ಮೈಕೇಲ್ ಜೆ.ಫ್ಲಿನ್ ಏಕಕಾಲಿಕ(ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮದ)ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳಿಗೆ ಅತೀ ಮುಂಚಿನ ವರ್ಗೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ್ದು, ಈಗ ಫ್ಲಿನ್`ಸ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸೋನಮಿ ಎಂದು ಹೆಸರಾಗಿದೆ. ಫ್ಲಿನ್ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅವು ಸೂಚನೆಗಳ ಏಕ ಗುಂಪು ಅಥವಾ ಬಹು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆಯೇ,ಆ ಸೂಚನೆಗಳು ಏಕ ಅಥವಾ ಬಹುಗುಂಪುಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎನ್ನುವ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದರು.

ಏಕ-ಸೂಚನೆ-ಏಕ-ದತ್ತಾಂಶ(SISD) ವರ್ಗೀಕರಣವು ಇಡೀ ಅನುಕ್ರಮದ ಕ್ರಮವಿಧಿಗೆ ಸಮನಾಗಿದೆ. ಏಕ-ಸೂಚನೆ-ಬಹು-ದತ್ತಾಂಶ (SIMD) ವರ್ಗೀಕರಣವು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಸದೃಶವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೇತ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಸೂಚನೆ-ಏಕ-ದತ್ತಾಂಶ(MISD)ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಬಳಸಿದ ವರ್ಗೀಕರಣವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಸಿಸ್ಟೋಲಿಕ್ ಆರೇಸ್ (ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗಣನೆ ಮಾಡಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ  ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು)ಮುಂತಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದ್ದರೆ, ಈ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಕೆಲವು ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಹು-ಸೂಚನೆ-ಬಹು-ದತ್ತಾಂಶ (MIMD)ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧ. ಡೇವಿಡ್ ಎ.ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ ಮತ್ತು ಜಾನ್ ಎಲ್. ಹೆನೆಸೆ ಪ್ರಕಾರ, ಕೆಲವು ಯಂತ್ರಗಳು ಈ ವರ್ಗಗಳ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಈ ಶ್ರೇಷ್ಟ ಮಾದರಿ ಉಳಿದುಕೊಂಡಿರುವುದು ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಒಳ್ಳೆಯ ಪ್ರಥಮ ಅಂದಾಜನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹುಶಃ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ.

## ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯ ವಿಧಗಳು
### ದ್ವಿಮಾನ ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಲಿಸಂ
ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಚಿಪ್ ತಯಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು 1970ರ ದಶಕದಿಂದ 1986ರವರೆಗೆ ಆರಂಭವಾಗುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ವೇಗ-ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪದ ಗಾತ್ರ(ಪ್ರತಿ ಆವರ್ತಕ್ಕೆ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೊತ್ತ)ವನ್ನು ದುಪ್ಪಟ್ಟುಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಯಿತು. ಪದಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಚರಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಸೂಚನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. ಚರಾಂಶಗಳ ಗಾತ್ರಗಳು ಪದದ ಉದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 8-ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು 16-ದ್ವಿಮಾನಕ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕಿದ್ದರೆ, ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪೂರ್ಣಾಂಕದಿಂದ 8 ಕೆಳ ಶ್ರೇಣಿಯ ದ್ವಿಮಾನಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಕ ಸಂಕಲನ ಸೂಚನೆ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೇರಿಸಬೇಕು. ನಂತರ 8  ಅಧಿಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ದ್ವಿಮಾನಕಗಳನ್ನು ಆಡ್-ವಿತ್-ಕ್ಯಾರಿ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಾಗೂ ಕ್ಯಾರಿ ದ್ವಿಮಾನಕವನ್ನು ಕೆಳ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಕಲನದಿಂದ ಸೇರಿಸಬೇಕು. ಹೀಗೆ,8 ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಕ್ಕೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಮುಗಿಸಲು ಎರಡು ಸೂಚನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ 16 ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ 4 -ದ್ವಿಮಾನಕ ಮೈಕ್ರೋಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳನ್ನು 8 -ದ್ವಿಮಾನಕ, ನಂತರ 16-ದ್ವಿಮಾನಕ, ನಂತರ32-ದ್ವಿಮಾನಕ ಮೈಕ್ರೋಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು 32 -ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಪರಿಚಯದೊಂದಿಗೆ ಅಂತ್ಯಗೊಂಡಿತು. ಎರಡು ದಶಕಗಳ ತನಕ ಸಾಮಾನ್ಯ -ಉದ್ದೇಶದ ಗಣಕಕ್ಕೆ ಅದು ಪ್ರಮಾಣಕವಾಗಿತ್ತು. ಇತ್ತೀಚಿನವರೆಗೆ(c. 2003–2004), x86-64 ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಆಗಮನದವರೆಗೆ, 64-ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ.

### ಸೂಚನೆ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಲಿಸಂ(ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ)
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸೂಚನೆಗಳ ಕಾರ್ಯಹರಿವಾಗಿದೆ. ಈ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮರು ಆದೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಇವು ನಂತರ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬದಲಿಸದೇ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸೂಚನೆ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಲಿಸಂ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಸೂಚನೆ ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಲಿಸಂನಲ್ಲಿ ಮುನ್ನಡೆಗಳು 1980ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಾವಧಿಯಿಂದ 1990ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಾವಧಿವರೆಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಮೆರೆಯಿತು.

ಆಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಬಹು-ಹಂತದ ಸೂಚನೆ ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿ(ಪೈಪ್‌ಲೈನ್)ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿ(ಪೈಪ್‌ಲೈನ್)ಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು, ಆ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸೂಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಭಿನ್ನ ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. N-ಹಂತದ ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿಯ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಅಂತ್ಯವಾಗುವ ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ N ಭಿನ್ನ ಸೂಚನೆಗಳವರೆಗೆ ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿಯ ಸಂಸ್ಕಾರಕದ ಸ್ವೀಕೃತ ಉದಾಹರಣೆಯು RISC ಸಂಸ್ಕಾರಕವಾಗಿದ್ದು, ಐದು ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸೂಚನೆ ತರುವುದು,ಸಂಕೇತ ಬಿಡಿಸುವುದು, ನಿರ್ವಹಣೆ, ಸ್ಮರಣೆ ಕೋಶ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಪುನಃ ಬರೆಯುವುದು. ಪೆಂಟಿಯಂ 4 ಸಂಸ್ಕಾರಕವು 35-ಹಂತದ ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿಯಿಂದ ಸೂಚನೆ-ಹಂತದ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಜತೆಗೆ ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಇವುಗಳನ್ನು ಸೂಪರ್‌ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇವುಗಳ ನಡುವೆ ದತ್ತಾಂಶ ಅವಲಂಬನೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಸ್ಕೋರ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟೊಮಾಸುಲೊ ಕ್ರಮಾವಳಿ(ಇದು ಸ್ಕೋರ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್‌ಗೆ ಸದೃಶವಾಗಿದೆ.ಆದರೆ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ ಮರುಹೆಸರು ನೀಡಿಕೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ)ಔಟ್ ಆಫ್ ಆರ್ಡರ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಷನ್(ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ತಪ್ಪಿದ) ಮತ್ತು ಸೂಚನೆ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಎರಡು ಅತೀ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು.

### ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾರೆಲಲಿಸಂ
ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಆವರ್ತನೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ವಿವಿಧ ಗಣಕ ಸಂಪರ್ಕಬಿಂದು(ನೋಡ್)ಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡಲು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ. "ಏಕೀಕೃತ ಆವರ್ತನೆಗಳು (ಲೂಪ್)ಕೆಲವು ಬಾರಿ ಸದೃಶ(ಒಂದೇ ಹೋಲಿಕೆ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿಲ್ಲ)ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಯ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.  ಅನೇಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾರೆಲಿಲಿಸಂ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.

ಆವರ್ತನೆ(ಲೂಪ್) ಒಯ್ಯುವ ಅವಲಂಬನೆಯು ಒಂದು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮುಂಚಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಪ್ರದಾನ(ಔಟ್‌ಪುಟ್)ದಲ್ಲಿ ಆವರ್ತನೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಅವಲಂಬಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಆವರ್ತನೆ ಒಯ್ಯುವ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಆವರ್ತನೆಗಳ ಪ್ಯಾರಲೈಸೇಶನ್ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಫೈಬೊನಾಸಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆ ಮಾಡುವ ಕೆಳಗಿನ ಸೂಡೊಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

 1: PREV1 := 0
 2: PREV2 := 1
 4: do:
 5: CUR := PREV1 + PREV2
 6: PREV1 := PREV2
 7: PREV2 := CUR
 8: while (CUR < 10)

ಆವರ್ತನೆಯನ್ನು ಪ್ಯಾರೆಲೆಸೈಸ್(ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ) ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ CUR ಸ್ವಯಂ(PREV2) ಮತ್ತು  PREV1 ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಪ್ರತಿ ಲೂಪ್(ಆವರ್ತನೆ) ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಗಣನೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ಮುಂಚಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದರಿಂದ, ಅದನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರ ದೊಡ್ಡದಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

### ಕಾರ್ಯ ಪ್ಯಾರೆಲಸಿಸಂ
ಕಾರ್ಯ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಒಂದೇ ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಭಿನ್ನ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ವಿತರಿಸಿದ ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆಗಾಗ್ಗೆ ಇದು ಬೌತಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಿತರಿತ ಹಂಚಿಕೆ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಪ್ರಾಯ ಸ್ಮರಣೆ ಎರಡು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಿತ ಅಂಶವು ಸ್ವಯಂ ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಸ್ಥಳೀಯೇತರ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಮರಣೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ಮರಣೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಗಳು ಸ್ಥಳೀಯೇತರ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಸ್ಮರಣೆಯ ಪ್ರತಿ ಅಂಶವನ್ನು ಸಮಾನ ಸುಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್‌ನಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ಅದನ್ನು ಸಮಾನರೂಪ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶ (UMA) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಮರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಇದರಲ್ಲಿ ಸ್ಮರಣೆಯು ಬೌತಿಕವಾಗಿ ವಿತರಣೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಲಕ್ಷಣವಿಲ್ಲದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಮಾನರೂಪ ರಹಿತ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶ(NUMA) ವಿನ್ಯಾಸವೆಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.  ವಿತರಣೆಯಾದ ಸ್ಮರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನರೂಪ ರಹಿತ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶವಿರುತ್ತದೆ.

 ಕಂಪ್ಯೂಟರ್  ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ಯಾಶ್‌(ಶೀಘ್ರಸ್ಮೃತಿ)ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇವು ಸಣ್ಣ,ವೇಗದ ಸ್ಮರಣೆಗಳಾಗಿದ್ದು, ಸಂಸ್ಕಾರಕಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆ ಮೌಲ್ಯಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.(ಬೌತಿಕ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಜ್ಞೆಯಲ್ಲಿ ಸಮೀಪ) ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ಯಾಶ್‌‌ಗಳಿಂದ ತೊಂದರೆಗೆ ಒಳಗಾಗಬಹುದು. ಅದು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ತಪ್ಪು ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸಾಧ್ಯತೆ ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಈ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕ್ಯಾಶ್ ಕೊಹರೆನ್ಸಿ(ಶೀಘ್ರಸ್ಮೃತಿ ಸಾಂಗತ್ಯ) ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಶೀಘ್ರಸ್ಮೃತಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಜಾಡು ಹಿಡಿದು ಶುದ್ಧಿಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೀಗೆ ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಾತರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಸ್ ಸ್ನೂಪಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದ್ದು, ಯಾವ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ ಎನ್ನುವುದರ ಜಾಡು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.(ಹೀಗೆ ಅದನ್ನು ಶುದ್ಧಿಮಾಡಬೇಕು). ದೊಡ್ಡ,ಅಧಿಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕ್ಯಾಶ್ ಕೊಹೆರೆನ್ಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಅತೀ ಕಷ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದರ ಫಲವಾಗಿ, ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಸ್ಮರಣೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿತರಣೆಮಾಡಿದ ಸ್ಮರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬಸ್ ಕಂಟೆನ್ಷನ್(ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸ) ಬಸ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ವಿಸ್ತೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು  ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಫಲವಾಗಿ SMPಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 32 ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ.  ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಕ್ಯಾಶ್(ಸ್ಮೃತಿಘಟಕ)ಗಳು ಸಾಧಿಸಿದ ಬಸ್ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅಗತ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಕುಂಠಿತದಿಂದ, ಇಂತಹ ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಬಹುಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಮರಣೆ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಿದ್ದರೆ ವಿಪರೀತ ವೆಚ್ಚ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ(ಮಿತ್ಯವ್ಯಯಿ)ಯಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಬಹು ಸ್ವತಂತ್ರನಿರ್ವಹಣೆಯ ಜಾಲದಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಹೊಂದಿದ ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ರಚಿತವಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನ ಯಂತ್ರಗಳು ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿರಬೇಕಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅವು ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ ಕಾರ್ಯಹೊರೆ ಸಮತೋಲನವು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಬಿಯೋವುಲ್ಫ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್. ಇದು TCP/IP ಎದರ್ನೆಟ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿರುವ ಬಹು ಸದೃಶ {ಕಮರ್ಶಿಯಲ್ ಆಫ್ ದಿ ಶೆಲ್ಫ್{/1}( ವಾಣಿಜ್ಯ ಮಾರಾಟಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧವಿರುವ )ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವ ಕ್ಲಸ್ಟರ್.  ಬಿಯೊವುಲ್ಫ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೂಲತಃ ಥಾಮಸ್ ಸ್ಟರ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೋನಾಲ್ಡ್ ಬೆಕರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. TOP500 ಸೂಪರ್‍‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ.

##### ಬೃಹತ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ಬೃಹತ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು (MPP)ವು ಏಕಮಾತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅನೇಕ ಸಂಪರ್ಕಜಾಲ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. MPPಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ರೀತಿಯ ಅನೇಕ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದರೆ MPPಗಳು ವಿಶೇಷ ಅಂತರಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.(ಆದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಜಾಲಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಯಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ).
  MPPಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು 100  ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
 MPPಯಲ್ಲಿ "ಪ್ರತಿ CPU  ತನ್ನ ಸ್ವಯಂ ಸ್ಮರಣೆಕೋಶ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ನಕಲನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅಧಿಕವೇಗದ ಅಂತರಸಂಪರ್ಕದ ಮೂಲಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ."

2009ರ ಜೂನ್‌ನ  TOP500 ಶ್ರೇಣೀಕರಣದ ಪ್ರಕಾರ, ವಿಶ್ವದಲ್ಲೇ ಐದನೇ ಅತ್ಯಂತ ವೇಗದ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಬ್ಲೂ ಜೀನ್/L,MPPಯಾಗಿದೆ.

##### ಕೋಶಸಮೂಹ(ಗ್ರಿಡ್) ಗಣಕ
ಕೋಶಸಮೂಹ ಗಣಕವು ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಅತೀ ವಿತರಣೆಯಾದ ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಗೊತ್ತಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಬಿಡಿಸಲು ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಇದು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
 ಕಡಿಮೆ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಮತ್ತು ತೀವ್ರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸುಪ್ತತೆಯು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವುದರಿಂದ, ಕೋಶಸಮೂಹ(ಗ್ರಿಡ್) ಗಣಕವು ಎಂಬರೇಸಿಂಗ್ಲಿ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್(ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಅವಲಂಬನೆ ರಹಿತ) ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಕೋಶಸಮೂಹ ಗಣಕದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ SETI@home ಮತ್ತು Folding@Home ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳು.

ಅನೇಕ ಕೋಶಸಮೂಹ ಗಣಕದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇದು ನಿರ್ವಹಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ನಡುವೆ ಕುಳಿತು ಜಾಲ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಪ್ರಮಾಣಕವಾಗಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆಗಿದೆ. ಅತೀ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೋಶ ಸಮೂಹ ಗಣಕದ ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಬರ್ಕಲಿ ಓಪನ್ ಇನ್‌ಫ್ರಾಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಫಾರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್(BOINC).  ಆಗಾಗ್ಗೆ, ಕೋಶಸಮೂಹ ಗಣಕದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶವು "ಸ್ಪೇರ್ ಸೈಕಲ್‌"ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿರುವ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

#### ವಿಶಿಷ್ಟ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು
ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದಲ್ಲಿ,ಪರಿಣತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಉಪಕರಣಗಳಿದ್ದು, ಅವು ಸ್ಥಾಪಿತ ಆಸಕ್ತಿಯ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಅವು ವ್ಯಾಪ್ತಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಷೆಯಾಗಿರದೇ, ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.

##### ಮರುರೂಪಿಸಿದ ಗಣಕದ ಜತೆ ತಯಾರಿಕೆ ನಂತರ ಕ್ರಮವಿಧಿಗೆ ಒಳಗಾದ ಸಂಪರ್ಕಜಾಲ
ಮರುರೂಪಿಸಿದ ಗಣಕವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಸಹ-ಸಂಸ್ಕಾರಕವಾಗಿ ಫೀಲ್ಡ್-ಪ್ರೋಗ್ರಾಮೇಬಲ್ ಗೇಟ್ ಆರೆ(FPGA) (ತಯಾರಿಕೆ ನಂತರ ಕ್ರಮವಿಧಿಗೆ ಒಳಗಾದ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲ) ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ.  FPGA ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಚಿಪ್ ಆಗಿದ್ದು, ಗೊತ್ತಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸ್ವಯಂ ರಿವೈರ್(ತಂತ್ರಾಂಶ ನಿಯಮಾವಳಿ) ಆಗಲು ಸಾಧ್ಯ.

FPGAಯನ್ನು ಯಂತ್ರಾಂಶ ವಿವರಣೆ ಭಾಷೆ ಉದಾ.VHDL ಅಥವಾ Verilogನೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಮವಿಧಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ,ಈ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಬಳಲಿಕೆ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಮಾರಾಟಗಾರರು C to HDLಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ವಾಕ್ಯರಚನೆ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಶಬ್ದಾರ್ಥಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ C ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇವು ಅನೇಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರುಗಳಿಗೆ ಸುಪರಿಚಿತವಾಗಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಚಿತ C ಯಿಂದ HDL ಭಾಷೆಗಳು ಮಿಟ್ರಿಯಾನ್-C, ಇಂಪಲ್ಸ್ C, DIME-C, ಮತ್ತುಹ್ಯಾಂಡಲ್-C.  } C++ ಆಧಾರಿತ SystemCಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಬಳಸಬಹುದು.

ತನ್ನ ಹೈಪರ್‌ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟ್(ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಅಂತರಸಂಪರ್ಕ)ವನ್ನು ಮೂರನೆಯ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ತೆರೆಯುವ AMDನಿರ್ಧಾರವು ಅಧಿಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮರುರೂಪಿಸಿದ ಗಣಕಕ್ಕೆ ಶಕ್ತಿವೊದಗಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. DRC ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಾರ್ಪೊರೇಷನ್ ಮುಖ್ಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಅಧಿಕಾರಿ ಮೈಕೇಲ್  R. D'ಅಮೌರ್ "ನಾವು ಮೊದಲಿಗೆ AMDಗೆ ಕಾಲಿರಿಸಿದಾಗ ಅವರು ನಮ್ಮನ್ನು ಸಾಕೆಟ್ ಚೋರರು ಎಂದು ಕರೆದರು. ಈಗ ನಮ್ಮನ್ನು ಅವರ ಪಾಲುದಾರರು ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.
 ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ದತ್ತಾಂಶ ಏಕಕಾಲ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪ್ರದಾನ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್(ಆಯಾಕಾರದ ಸರಣಿ) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ.

ಮುಂಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ,GPGPU ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ API ಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಿದವು. ಆದಾಗ್ಯೂ,ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಅನೇಕ ಹೊಸ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. GPUಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಗಣನೆ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ Nvidia ಮತ್ತು AMDಎರಡೂ ಕ್ರಮವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪರಿಸರಗಳಾದ CUDA ಮತ್ತು CTMಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದವು. ಇತರೆ GPU ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಬ್ರೂಕ್GPU, ಪೀಕ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್, ಮತ್ತು ರಾಪಿಡ್ ಮೈಂಡ್.
  Nvidia ತೆಸ್ಲಾ ಸೀರೀಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಗಣನೆಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿತು.

##### ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲ
ಏಕಕಾಲಿಕ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅನೇಕ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ.

ASIC (ಅರ್ಥ ನಿರೂಪಣೆಯಲ್ಲಿ)ಗೊತ್ತಾದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದ್ದು,ಆ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ಅದನ್ನು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರಶಸ್ತವಾಗಿಸಬಹುದು.
 ಇದರ ಫಲವಾಗಿ,ಗೊತ್ತಾದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ASIC ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.  ಆದಾಗ್ಯೂ,ASICಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸರೆ ಲಿಥೋಗ್ರಫಿಯಿಂದ ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮುಖವಾಡದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದು,ಅದು ಅತೀ ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಏಕಮಾತ್ರ ಮುಖವಾಡವು ಒಂದು ದಶಲಕ್ಷ USಡಾಲರ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ. (ಚಿಪ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗುವ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಣ್ಣದಾಗಿದ್ದರೆ, ಮುಖವಾಡವು ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ) ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ,ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಕಾಲಾಂತರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ(ಮೂರ್'ಸ್ ನಿಯಮದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ರೀತಿ)ಇದು ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಚಿಪ್ ತಲೆಮಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಿಹಾಕುತ್ತದೆ. ಅವು ಫ್ಲಿನ್‌`ಸ್  SIMD ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಮೀಪದ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಭವಿಷ್ಯದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ.ಭವಿಷ್ಯಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಒಂದು ಭಾಗವು ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಇನ್ನೊಂದು ಬಾಗಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

### ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ
ಕಂಪೈಲರ್‌(ಪರಿವರ್ತಕ)ನಿಂದ ಅನುಕ್ರಮದ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯು ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಹೋಲಿ ಗ್ರೈಲ್ (ಪವಿತ್ರ ಪಾನಪಾತ್ರೆ)ಆಗಿದೆ. ಕಂಪೈಲರ್ ಸಂಶೋಧಕರಿಂದ ದಶಕಗಳ ಕಾಲದ ಕೆಲಸದ ನಡುವೆಯೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ ಸೀಮಿತ ಯಶಸ್ಸು ಸಂಪಾದಿಸಿದೆ.

ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಅಥವಾ ಆಂಶಿಕವಾಗಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಕಂಪೈಲರ್‌ಗೆ ಏಕಕಾಲದ ಗಣನೆಗೆ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಪೂರ್ಣ ಅಂತರ್ಗತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ-SISAL, ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಹಾಸ್ಕೆಲ್, ಮತ್ತು ( FPGAಗಳಿಗೆ) ಮಿಟ್ರಿಯನ್-C.

### ಅಪ್ಲಿಕೇಷನ್ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಹೆಚ್ಚು ದೊಡ್ಡದು ಮತ್ತು ಜಟಿಲವಾಗಿದ್ದರೆ,ಅದು ತಪ್ಪಾಗುವ ಅವಕಾಶ ಹೆಚ್ಚು. ಅದು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ ವೈಫಲ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಸ್ನಾಪ್‌ಶಾಟ್ ತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲ ಪ್ರಸಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಚರಾಂಶ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ದಾಖಲು, ಕೋರ್ ಡಂಪ್(ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಸ್ಮರಣೆಯ ದಾಖಲಿತ ಸ್ಥಿತಿ)ಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಫಲವಾದರೆ ಕ್ರಮವಿಧಿಯನ್ನು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅಂದರೆ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ಆರಂಭದ ಬದಲಿಗೆ ಅದರ ಕೊನೆಯ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಿಂದ ಪುನಾರಂಭವಾಗಬೇಕು. ತಿಂಗಳುಗಟ್ಟಲೆ ಓಡಬಹುದಾದ  ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ಅದು ಗಂಭೀರವಾಗಬಹುದು. ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್‌ನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಣೆ ವಲಸೆಗೆ ಅನುಕೂಲ ಕಲ್ಪಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

## ಕ್ರಮಾವಳಿ ವಿಧಾನಗಳು
ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡದು ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಇದು ಮುಂಚೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಿಡಿಸಲು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕವನ್ನು ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಯೋಇನ್ಪೋರ್ಮೆಟಿಕ್ಸ್‌ (ಪ್ರೊಟೀನ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್) ನಿಂದ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ (ಗಣಿತೀಯ ಹಣಕಾಸು)ವರೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಮಾನ ವಿಧಗಳು:
 
* ಒತ್ತಾಗಿರುವ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ
* ವಿರಳವಾಗಿರುವ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ
* ರೋಹಿತದ ವಿಧಾನಗಳು(ಕೂಲಿ-ಟುಕಿ ಫಾಸ್ಟ್ ಫೋರಿಯರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಮುಂತಾದವು)
* *n* -ಬಾಡಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು  (ಮುಂತಾದವು ಬಾರ್ನೆಸ್–ಹಟ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಷನ್)
* ರಚನೆಯುಳ್ಳ ಗ್ರಿಡ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು(ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಲ್ಯಾಟೈಸ್ ಬೋಲ್ಜ್‌ಮ್ಯಾನ್ ವಿಧಾನಗಳು
* ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಗ್ರಿಡ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು( ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಫೈನೈಟ್ ಎಲಿಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ)
* ಮೊಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಅನುಕರಣೆ
*  ಕಾಂಬಿನೇಷನಲ್ ಲಾಜಿಕ್(ಅಂಕೀಯ ತರ್ಕದ ವಿಧ)(ಉದಾ-ಬ್ರೂಟ್-ಫೋರ್ಸ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೊಗ್ರಾಫಿಕ್ ತಂತ್ರಗಳು)
* ಗ್ರಾಫ್ ಟ್ರಾವರ್ಸಲ್(ರೇಖಾಚಿತ್ರದ ಎಲ್ಲ ನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಭೇಟಿಕೊಡುವ ಸಮಸ್ಯೆ) ಉದಾ, ದತ್ತಾಂಶ ಜೋಡಣೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು
* ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್(ಜಟಿಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ವಿಧಾನ)
* ಬ್ರಾಂಚ್ ಎಂಡ್ ಬೌಂಡ್(ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ರಮಾವಳಿ) ವಿಧಾನಗಳು
* ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಮಾದರಿ ಉದಾ-ಗುಪ್ತ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಾಯಿಸಿಯನ್ ಜಾಲವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
* ಫೈನೈಟ್-ಸ್ಟೇಟ್ ಮೆಷೀನ್ ಅನುಕರಣೆ

## ಇತಿಹಾಸ
ನೈಜ (MIMD)ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯ ಉಗಮಗಳು ಫೆಡರಿಕೊ ಲೂಗಿ, ಕಾಂಟೆ ಮೆನಾಬ್ರಿಯಮತ್ತು ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಬಾಬೇಜ್ ಆವಿಷ್ಕರಿಸಿದ ಅನಾಲೆಟಿಕ್ ಎಂಜಿನ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರದತ್ತ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. IBM 1954ರಲ್ಲಿ 704ನ್ನು ಯೋಜನೆಯೊಂದರ ಮೂಲಕ ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಇದರಲ್ಲಿ ಜೀನ್ ಅಮ್ಡಾಲ್‌ಮುಖ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರಾಗಿದ್ದರು.
ಇದು ಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಗಣಿತದ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವಾಣಿಜ್ಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವ ಪ್ರಥಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಎನಿಸಿತು.

1958ರ ಏಪ್ರಿಲ್‌ನಲ್ಲಿ, S. ಗಿಲ್ (ಫೆರಾಂಟಿ)ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹರಡುವ ಮತ್ತು ಕಾಯುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿದರು. 1958ರಲ್ಲಿ ಕೂಡ, IBM ಸಂಶೋಧಕರಾದ ಜಾನ್ ಕಾಕ್ ಮತ್ತು ಡೇನಿಯಲ್ ಸ್ಲಾಟ್‌ನಿಕ್ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಗಳಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಏಕಕಾಲದ ಗಣನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸಿದರು. ಬರೋಸ್ ಕಾರ್ಪೊರೇಷನ್ 1962ರಲ್ಲಿ  D825 ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಇದು ನಾಲ್ಕು ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ರಾಸ್‌ಬಾರ್ ಸ್ವಿಚ್ ಮೂಲಕ 16 ಸ್ಮರಣೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ನೀಡುತ್ತದೆ.  1967ರಲ್ಲಿ,ಅಮೆರಿಕನ್ ಫೆಡರೇಷನ್ ಆಫ್ ಇನ್ಫರ್ಮೇಸನ್ ಪ್ರೋಸೆಸಿಂಗ್ ಸೊಸೈಟೀಸ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಅಮ್ಡಾಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ಲಾಟ್ನಿಕ್ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. 1964ರಲ್ಲಿ ಸ್ಲಾಟ್ನಿಕ್ ಬೃಹತ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ್ನು ಲಾರೆನ್ಸ್ ಲಿವರ್‌ಮೋರ್ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಕ್ಕೆ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು.  ಅದು 1976ರಲ್ಲಿ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅದರ ಪ್ರಥಮ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಿದ್ಧವಾದಾಗ, ಕ್ರೇ-1 ಮುಂತಾದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದ ವಾಣಿಜ್ಯ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಅದಕ್ಕಿಂತ ಮೇಲುಗೈ ಸಾಧಿಸಿದವು.

## ಇವನ್ನೂ ಗಮನಿಸಿ
* ಕಾನ್ಕರೆಂಟ್,ಏಕಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ
* ವಿತರಣೆ ಗಣಕ ಸಮಾವೇಶಗಳ ಪಟ್ಟಿ
* ಕಂಟಂಟ್ ಅಡ್ರೆಸ್ಸೇಬಲ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಪ್ರೋಸೆಸರ್

## ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
## ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದಿಗಾಗಿ
*C. ರೋಡ್ರಿಗ್, M. ವಿಲ್ಲಾಗ್ರಾ and B. ಬಾರಾನ್, , ಬಯೋನೆಟಿಕ್ಸ್2007, pp.&nbsp;66–69, 2007.

## ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು
* 
* ಲಾರೆನ್ಸ್ ಲಿವರ್‌ಮೋರ್ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಲ್ಯಾಬೋರೇಟರಿ: ಇಂಟರೋಡಕ್ಷನ್ ಟು ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್
* ಡಿಸೈನಿಂಗ್ ಎಂಡ್ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಸ್, ಐಯಾನ್ ಫಾಸ್ಟರ್ ಅವರಿಂದ.
*ಇಂಟರ್‌ನಲ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆರ್ಚೀವ್ 
*ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಪ್ರೋಸೆಸಿಂಗ್ ಟಾಪಿಕ್ ಏರಿಯ ಎಟ್ IEEE ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಆನ್‌ಲೈನ್ 
*ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವರ್ಕ್ಸ್ ಫ್ರೀ ಆನ್‌-ಲೈನ್ ಬುಕ್ 
*ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ಸ್ ಆಫ್ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಫ್ರೀ ಆನ್‌-ಲೈನ್ ಬುಕ್ ಕವರಿಂಗ್ ಟಾಪಿಕ್ಸ್ ಲೈಕ್ ಆಲ್ಗೋರಿತಮ್ಸ್ ಎಂಡ್ ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿಯಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಸ್
* ಯೂನಿವರ್ಸಲ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಸೆಂಟರ್ 
*ಕೋರ್ಸ್ ಇನ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಎಟ್ ಕೊಲಂಬಿಯ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ(ಇನ್ ಕೊಲ್ಯಾಬೊರೇಷನ್ ವಿತ್ IBM T.J ವಾಟ್ಸನ್ X10 ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್) 

ವರ್ಗ:ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರ
ವರ್ಗ:ಗಣಕ ವಿಜ್ಞಾನ