تُعد المعالجة المتوازية (Parallel Processing) مهمة في الذكاء الاصطناعي الحديث (Modern AI) لأنها تُمكّن من التعامل مع الكميات الضخمة من البيانات (Big Data) وتدريب النماذج المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) بكفاءة عالية، حيث تُوزَّع العمليات الحسابية على وحدات متعددة (مثل المعالجات المتعددة Multi-core CPUs أو وحدات معالجة الرسوميات GPUs ووحدات معالجة الموتر TPUs) بدلًا من تنفيذها بشكل تسلسلي بطيء. هذا الأسلوب يسرّع من التدريب (Training) والاستدلال (Inference)، ويجعل ممكنًا تطوير تطبيقات مثل التعرف على الصور والصوت، معالجة اللغة الطبيعية، القيادة الذاتية، والرؤية الحاسوبية في وقت معقول. وباختصار، Parallel Processing هو العامل الأساسي الذي جعل قفزة الذكاء الاصطناعي الحديث ممكنة من خلال زيادة السرعة، الكفاءة، وقابلية التوسع (Scalability).
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق