Модели параллельных вычислений

Параллельное программирование представляет дополнительные источники сложности - необходимо явно управлять работой тысяч процессоров, координировать миллионы межпроцессорных взаимодействий. Для того решить задачу на параллельном компьютере, необходимо распределить вычисления между процессорами системы, так чтобы каждый процессор был занят решением части задачи. Кроме того, желательно, чтобы как можно меньший объем данных пересылался между процессорами, поскольку коммуникации значительно больше медленные операции, чем вычисления. Часто, возникают конфликты между степенью распараллеливания и объемом коммуникаций, то есть чем между большим числом процессоров распределена задача, тем больший объем данных необходимо пересылать между ними. Среда параллельного программирования должна обеспечивать адекватное управление распределением и коммуникациями данных.

Из-за сложности параллельных компьютеров и их существенного отличия от традиционных однопроцессорных компьютеров нельзя просто воспользоваться традиционными языками программирования и ожидать получения хорошей производительности. Рассмотрим основные модели параллельного программирования, их абстракции адекватные и полезные в параллельном программировании:

3.6.1. Процесс/канал

В этой модели программы состоят из одного или более процессов, распределенных по процессорам. Процессы выполняются одновременно, их число может измениться в течение времени выполнения программы. Процессы обмениваются данными через каналы, которые представляют собой однонаправленные коммуникационные линии, соединяющие только два процесса. Каналы можно создавать и удалять. Модель характеризуется следующими свойствами:

1. Параллельное вычисление состоит из одного или более одновременно исполняющихся процессов, число которых может изменяться в течение времени выполнения программы.

  1. Процесс - это последовательная программа с локальными данными. Процесс имеет входные и выходные порты, которые служит интерфейсом к среде процесса.
  2. В дополнение к обычным операциям процесс может выполнять следующие действия: послать сообщение через выходной порт, получить сообщение из входного порта, создать новый процесс и завершить процесс.
  3. Посылающаяся операция асинхронная - она завершается сразу, не ожидая того, когда данные будут получены. Получающаяся операция синхронная: она блокирует процесс до момента поступления сообщения.
  4. Пары из входного и выходного портов соединяются очередями сообщений, называемыми каналами. Каналы можно создавать и удалять. Ссылки на каналы (порты) можно включать в сообщения, так что связность может измениться динамически.

6. Процессы можно распределять по физическим процессорам произвольным способами, причем используемое отображение (распределение) не воздействует на семантику программы. В частности, множество процессов можно отобразить на одиночный процессор.

Понятие процесса позволяет говорить о местоположении данных: данные, содержащихся в локальной памяти процесса - расположены «близко», другие данные «удалены». Понятие канала обеспечивает механизм для указания того, что для того, чтобы продолжить вычисление одному процессу требуются данные другого процесса (зависимость по данным).

3.6.2. Обмен сообщениями

В этой модели программы, возможно различные, написанные на традиционном последовательном языке исполняются процессорами компьютера. Каждая программа имеют доступ к памяти исполняющего ее процессора. Программы обмениваются между собой данными, используя подпрограммы приема/передачи данных некоторой коммуникационной системы.

На сегодняшний день модель обмен сообщениями является наиболее широко используемой моделью параллельного программирования. Программы этой модели, подобно программам модели процесс/канал, создают множество процессов, с каждым из которых ассоциированы локальные данные. Каждый процесс идентифицируется уникальным именем. Процессы взаимодействуют, посылая и получая сообщения. В этом отношение модель обмен сообщениями является разновидностью модели процесс/канал и отличается только механизмом, используемым при передаче данных.

Модель не накладывает ограничений ни на динамическое создание процессов, ни на выполнение нескольких процессов одним процессором, ни на использование разных программ для разных процессов. Просто, формальные описания систем обмена сообщениями не рассматривают вопросы, связанные с манипулированием процессами, Однако, при реализации таких систем приходится принимать какое-либо решение в этом отношении. На практике сложилось так, что большинство систем обмена сообщениями при запуске параллельной программы создает фиксированное число идентичных процессов и не позволяет создавать и разрушать процессы в течение работы программы.

В таких системах каждый процесс выполняет одну и ту же программу (параметризованную относительно идентификатора либо процесса, либо процессора), но работает с разными данными.

3.6.3. Параллелизм данных

В этой модели единственная программа задает распределение данных между всеми процессорами компьютера и операции над ними. Распределяемыми данными обычно являются массивы. Как правило, языки программирования, поддерживающие данную модель, допускают операции над массивами, позволяют использовать в выражениях целые массивы, вырезки из массивов. Распараллеливание операций над массивами, циклов обработки массивов позволяет увеличить производительность программы. Компилятор отвечает за генерацию кода, осуществляющего распределение элементов массивов и вычислений между процессорами. Каждый процессор отвечает за то подмножество элементов массива, которое расположено в его локальной памяти. Программы с параллелизмом данных могут быть оттранслированы и исполнены как на MIMD, так и на SIMD компьютерах.

Модель также является часто используемой моделью параллельного программирования. Название модели происходит оттого, что она эксплуатирует параллелизм, который заключается в применении одной и той же операции к множеству элементов структур данных. Например, «умножить все элементы массива M на значение , или «снизить цену автомобилей со сроком эксплуатации более 5-ти лет». Программа с параллелизмом данных состоит из последовательностей подобных операций. Поскольку операции над каждым элементом данных можно рассматривать как независимые процессы, то степень детализации таких вычислений очень велика, а понятие «локальности» (распределения по процессам) данных отсутствует. Следовательно, компиляторы языков с параллелизмом данных часто требуют, чтобы программист предоставил информацию относительно того, как данные должны быть распределены между процессорами, другими словами, как программа должны быть разбита на процессы.

3.6.4. Общей памяти

В этой модели все процессы совместно используют общее адресное пространство. Процессы асинхронно обращаются к общей памяти как с запросами на чтение, так и с запросами на запись, что создает проблемы при выборе момента, когда можно будет поместить данные в память, когда можно будет удалить их. Для управления доступом к общей памяти используются стандартные механизмы синхронизации - семафоры и блокировки процессов.

В модели все процессы совместно используют общее адресное пространство, к которому они асинхронно обращаются с запросами на чтение и запись. В таких моделях для управления доступом к общей памяти используются всевозможные механизмы синхронизации типа семафоров и блокировок процессов. Преимущество этой модели с точки зрения программирования состоит в том, что понятие собственности данных (монопольного владения данными) отсутствует, следовательно, не нужно явно задавать обмен данными между производителями и потребителями. Эта модель, с одной стороны, упрощает разработку программы, но, с другой стороны, затрудняет понимание и управление локальностью данных, написание детерминированных программ. В основном эта модель используется при программировании для архитектур с общедоступной памятью.