Параллельные вычисления — такой способ организации компьютерных вычислений, при котором программы разрабатываются как набор взаимодействующих вычислительных процессов, работающих параллельно (одновременно). Термин охватывает совокупность вопросов параллелизма в программировании, а также создание эффективно действующих аппаратных реализаций. Теория параллельных вычислений составляет раздел прикладной теории алгоритмов.^[1]

Существуют различные способы реализации параллельных вычислений. Например, каждый вычислительный процесс может быть реализован в виде процесса операционной системы, либо же вычислительные процессы могут представлять собой набор потоков выполнения внутри одного процесса ОС. Параллельные программы могут физически исполняться либо последовательно на единственном процессоре — перемежая по очереди шаги выполнения каждого вычислительного процесса, либо параллельно — выделяя каждому вычислительному процессу один или несколько процессоров (находящихся рядом или распределённых в компьютерную сеть).

Основная сложность при проектировании параллельных программ — обеспечить правильную последовательность взаимодействий между различными вычислительными процессами, а также координацию ресурсов, разделяемых между процессами.

Виды параллельного взаимодействия

В некоторых параллельных системах программирования передача данных между компонентами скрыта от программиста (например, с помощью механизма обещаний (англ.)), тогда как в других она должна указываться явно. Явные взаимодействия могут быть разделены на два типа:

• Взаимодействие через разделяемую память (например, в Java или C#). Данный вид параллельного программирования обычно требует какой-то формы захвата управления (мьютексы, семафоры, мониторы) для координации потоков между собой.
• Взаимодействие c помощью передачи сообщений (например, в Erlang или occam). Обмен сообщениями может происходить асинхронно, либо c использованием метода «рандеву», при котором отправитель блокирован до тех пор, пока его сообщение не будет доставлено. Асинхронная передача сообщений может быть надёжной (с гарантией доставки) либо ненадёжной.

Параллельные системы, основанные на обмене сообщениями, зачастую более просты для понимания, чем системы с разделяемой памятью, и обычно рассматриваются как более совершенный метод параллельного программирования. Существует большой выбор математических теорий для изучения и анализа систем с передачей сообщений, включая модель акторов и различные виды исчислений процессов. Обмен сообщениями может быть эффективно реализован на симметричных мультипроцессорах как с разделяемой когерентной памятью, так и без неё.

У параллелизма с разделяемой памятью и с передачей сообщений разные характеристики производительности. Обычно (но не всегда), накладные расходы памяти на процесс и времени на переключение задач у систем с передачей сообщений ниже, однако передача самих сообщений более накладна, чем вызовы процедур. Эти различия часто перекрываются другими факторами, влияющими на производительность.

Программные инструменты параллелизма

• OpenMP — стандарт интерфейса приложений для параллельных систем с общей памятью.
• POSIX Threads — стандарт реализации потоков (нитей) выполнения.
• Windows API — многопоточные приложения для C++.
• PVM (Parallel Virtual Machine) позволяет объединить разнородный (но связанный сетью) набор компьютеров в общий вычислительный ресурс.
• MPI (Message Passing Interface) — стандарт систем передачи сообщений между параллельно исполняемыми процессами.

См. также

Примечания

Литература

• Воеводин В. В., Воеводин Вл. В. Параллельные вычисления. — СПб: БХВ-Петербург, 2002. — 608 с. — ISBN 5-94157-160-7

Ссылки

• DataGrid Project (англ.)
• Open Grid Forum (англ.)