Programowanie współbieżne (ang. concurrent programming) to generyczny model obliczeniowy polegający na wykonywaniu wielu zadań w tym samym czasie lub w sposób, który symuluje jednoczesne wykonywanie, aby zwiększyć efektywność działania programów. Celem takiego podejścia jest optymalne wykorzystanie zasobów systemowych, takich jak procesory i pamięć, co pozwala przyspieszyć realizację złożonych zadań.
W programowaniu współbieżnym istnieją różne podejścia, w tym programowanie synchroniczne, asynchroniczne i równoległe, które różnią się sposobem zarządzania wątkami, zadaniami, synchronizacją i czasem ich wykonywania.
Programowanie synchroniczne (ang. synchronous programming) to najprostszy paradygmat programowania, który zakłada, że zadania są wykonywane sekwencyjnie jedno po drugim. Każde zadanie musi zakończyć się, zanim kolejne z nich zostanie rozpoczęte. Taki rodzaj podejścia jest prosty w implementacji, ale może prowadzić do marnowania zasobów obliczeniowych, szczególnie w sytuacjach, gdy jedno zadanie czeka na zakończenie operacji wejścia/wyjścia (np. oczekiwanie na dane z bazy). Synchroniczność zapewnia przewidywalność, ale nie zawsze jest optymalna w aplikacjach wymagających szybkości i elastyczności.
Programowanie asynchroniczne (ang. asynchronous programming) to paradygmat programowania polegający na wykonywaniu zadań niezależnie od siebie, bez konieczności czekania na zakończenie jednego zadania, aby móc rozpocząć kolejne. W praktyce oznacza to, że program może kontynuować swoje działanie, nawet jeśli jedno z zadań wymaga np. długiego czasu oczekiwania na odpowiedź z serwera lub operację wejścia/wyjścia. W modelu asynchronicznym, zadania są uruchamiane równocześnie, a gdy jedno z nich zakończy się, wynik jest zwracany bez przerywania innych działań programu. Dzięki temu zwiększa się efektywność i responsywność aplikacji, co jest szczególnie ważne w przypadku aplikacji sieciowych, gdzie czas oczekiwania na dane może być nieprzewidywalny.
Programowanie równoległe (ang. parallel programming) to model obliczeniowy zakładający wykonywanie wielu zadań jednocześnie na różnych rdzeniach procesora lub procesorów. W przeciwieństwie do asynchroniczności, która polega na nieblokującym wykonywaniu zadań, równoległość faktycznie dzieli pracę między procesory w celu maksymalnego przyspieszenia obliczeń. Jest to podejście szczególnie użyteczne w zadaniach wymagających dużych mocy obliczeniowych, takich jak obróbka grafiki, analizy i przetwarzanie dużych zbiorów danych, uczenie maszynowe, symulacje lub optymalizacje. Programowanie równoległe pozwala na osiągnięcie znacznie wyższej wydajności poprzez rozbicie zadań na mniejsze podzadania, które mogą być wykonywane równolegle, skracając tym samym czas potrzebny na zakończenie całego procesu.
Skrócenie czasu obliczeń. Stosując zasadę “dziel i zwyciężaj” wybrane problemy obliczeniowe mogą zostać podzielone na mniejsze części, a ich wykonanie rozdzielone pomiędzy osobne rdzenie CPU lub GPU. Dzięki takiemu podejściu znacząco zwiększa się przepustowość systemu, a złożone obliczenia, mogą zostać wykonane w wielokrotnie szybciej w porównaniu z podejściem synchronicznym.
Optymalne wykorzystanie zasobów sprzętowych, czyli maksymalne wykorzystanie dostępnych jednostek obliczeniowych oraz minimalizacja opóźnień związanych z komunikacją i transferem danych pomiędzy urządzeniami. Współczesne procesory (CPU i GPU) posiadają wiele rdzeni, które mogą wykonywać operacje jednocześnie, ale ich pełne wykorzystanie wymaga odpowiedniego podziału i rozmieszczenia zadań na sprzętowych jednostkach obliczeniowych.
Rozwiązywanie dużych problemów obliczeniowych. Biorąc pod uwagę w/w aspekty, niektóre z problemów obliczeniowych mogą rozwiązane w rozsądnym czasie jedynie dzięki podejściu równoległemu. Należy jednak mieć na uwadze fakt, że nie wszystkie problemy obliczeniowe mogą zostać zrównoleglone w całości lub nawet częściowo. Niektóre z kroków w poszczególnych algorytmach mogą zależeć od kroków poprzednich, np. wyznaczanie n-tego wyrazu ciągu Collatza.
Programowanie równoległe wiąże się z ryzykiem występowania, typowych dla tego paradygmatu, problemów natury niedeterministycznej.
Współdzielenie zasobów. W sytuacji gdy wiele zadań wykonuje się jednocześnie w różnych wątkach, istnieje ryzyko, że kilka z nich będzie próbowało uzyskać dostęp do tych samych zasobów programowych w tym samym czasie. To może prowadzić do tzw. wyścigów wątków (ang. race conditions), gdzie wynik programu zależy od tego, który wątek uzyska dostęp do zasobu jako pierwszy, co może w efekcie prowadzić do nieprzewidywalnych błędów.
Synchronizacja wątków polega na ustaleniu właściwej kolejności wykonywania operacji w wątkach. W sytuacji skutecznego podziału zadań na równoległe procesy, wciąż konieczne jest zapewnienie, że wyniki każdego z nich zostaną prawidłowo zsynchronizowane i połączone na końcu. Błędy synchronizacji mogą prowadzić do blokad wzajemnych (zakleszczeń, ang. deadlocks), co może wystąpić gdy minimum dwa wątki czekają na siebie w nieskończoność. Taka sytuacja może doprowadzić do wprowadzenie programu w nieskończoną pętlę i nadmierne zużycie zasobów obliczeniowych, w efekcie czego program przestanie odpowiadać.
Skomplikowany proces debugowania. Błędy związane z równoległym wykonywaniem wielu zadań są trudniejsze do odtworzenia i zdiagnozowania. Ich występowanie może być zależne od czynników, takich jak czas wykonania, dostępność zasobów czy architektura procesora. W praktyce oznacza to, że testowanie aplikacji równoległych wymaga szczególnej uwagi i często skomplikowanych narzędzi do monitorowania przebiegu zadań, a także pamięci i wykorzystywanych zasobów systemowych.