Программные инструменты параллелизма
Парадигмы параллельного программирования
Параллелизм данных
- одна операция применяется сразу к нескольким элементам массива данных. Различные фрагменты такого массива обрабатываются на векторном процессоре или на разных процессорах параллельной машины;
- обработкой данных управляет одна программа;
- пространство имен является глобальным;
- параллельные операции над элементами массива выполняются одновременно на всех доступных данной программе процессорах.
От программиста требуется:
- задание опций векторной или параллельной оптимизации транслятору;
- задание директив параллельной компиляции;
- использование специализированных языков параллельных вычислений, а также библиотек подпрограмм, специально разработанных с учетом конкретной архитектуры компьютера и оптимизированных для этой архитектуры.
Параллелизм задач
- вычислительная задача разбивается на несколько относительно самостоятельных подзадач. Каждая подзадача выполняется на своем процессоре (ориентация на архитектуру MIMD);
- для каждой подзадачи пишется своя собственная программа на обычном языке программирования (чаще всего это Fortran или С);
- подзадачи должны обмениваться результатами своей работы, получать исходные данные. Практически такой обмен осуществляется вызовом процедур специализированной библиотеки. Программист при этом может контролировать распределение данных между различными процессорами и различными подзадачами, а также обмен данными.
Программные инструменты параллелизма
Низкоуровневые средства
Системные вызовы операционной системы (UNIX/Linux)
IPC (InterProcess Communications)
- именованные каналы;
- общая память;
- сообщения;
- семафоры.
IPC. Сообщения. Пример
Клиент
#include <sys/types.h> #include <sys/ipc.h> #include <sys/msg.h> #include "mesg.h" main() { message message; key_t key; int msgid, length, n; if ((key = ftok("server", 'A')) < 0){ printf("Невозможно получить ключ\n"); exit(1); } message.mtype=1L; if ((msgid = msgget(key, PERM | IPC_CREAT)) < 0){ printf("Невозможно создать очередь\n"); exit(1); } n = msgrcv(msgid, &message, sizeof(message), message.mtype, 0); if (n > 0) { if (write(1, message.buff, n) != n) { printf("Ошибка вывода\n"); exit(1); } } else { printf("Ошибка чтения сообщения\n"); exit(1); } exit(0); }
Сервер
#include <sys/types.h> #include <sys/ipc.h> #include <sys/msg.h> #include "mesg.h" main() { Message message; key_t key; int msgid, length; message.mtype = 1L; if ((key = ftok("server", 'A')) < 0){ printf("Невозможно получить ключ\n"); exit(1); } if ((msgid = msgget(key, 0)) < 0){ printf("Невозможно получить доступ к очереди\n"); exit(1); } if ((length = sprintf(message.buff, "Здравствуй, Мир!\n")) < 0){ printf("Ошибка копирования в буфер\n"); exit(1); } if (msgsnd(msgid, (void *) &message, length, 0) !=0){ printf("Ошибка записи сообщения в очередь\n"); exit(1); } if (msgctl(msgid, IPC_RMID, 0) < 0){ printf("Ошибка удаления очереди\n"); exit(1); } exit(0); }
POSIX Threads
POSIX Threads - стандарт POSIX реализации потоков (нитей) выполнения, определяющий API для создания и управления ими.
Ссылка http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/basedefs/pthread.h.html
POSIX Threads. Пример
#include <stdio.h> #include "gettimeofday.h" #include <pthread.h> #define gNumThreads 1 #define N 100000000 double a[N + 1], b[N + 1], sum; int i, j; double start, stop; const int gNumSteps = N; double gVectorSum = 0; void *threadFunction(void *arg) { int i; int myNum = *((int *)arg); double partialSum = 0; // local to each thread for ( i = myNum; i < gNumSteps; i += gNumThreads ) // use every gNumThreads-th step { partialSum += a[i] * b[i]; //compute partial sums at each thread } gVectorSum += partialSum; // add partial to global final answer return 0; } int main() { pthread_t tid[gNumThreads]; int tNum[gNumThreads], i, j; // initialize vector for (j = 0; j < N; j++) { a[j] = 1.031; b[j] = 1.057; } printf("Computed value of vector sum: "); start = wcgettimeofday(); for (i = 0; i < gNumThreads; i++) { tNum[i] = i; pthread_create(&tid[i], NULL, threadFunction, &tNum[i]); } for (i = 0; i < gNumThreads; i++) pthread_join(tid[i], NULL); stop = wcgettimeofday(); printf("sum = %f\n", gVectorSum); printf("time = %g\n", stop - start); }
Windows API
В Microsoft Windows имеется возможность разработки многопоточных приложений на C++ с помощью "стандартных" системных средств – прикладного программного интерфейса операционной системы.
Ссылка http://msdn.microsoft.com
Windows API. Пример
#include <windows.h> #include <stdio.h> #define N 100000000 double a[N + 1], b[N + 1], sum; int i, j; double start, stop; const int gNumSteps = N; const int gNumThreads = 1; double gVectorSum = 0; CRITICAL_SECTION gCS; DWORD WINAPI threadFunction(LPVOID pArg) { int i; int myNum = *((int *)pArg); double partialSum = 0; // local to each thread for ( i = myNum*(gNumSteps / gNumThreads); i < (myNum+1)*(gNumSteps /gNumThreads); i++ ) // use every gNumThreads-th step { partialSum += a[i] * b[i]; //compute partial sums at each thread } EnterCriticalSection(&gCS); gVectorSum += partialSum; // add partial to global final answer LeaveCriticalSection(&gCS); return 0; } int main() { HANDLE threadHandles[gNumThreads]; int tNum[gNumThreads], i, j; for (j = 0; j < N; j++) { a[j] = 1.031; b[j] = 1.057; } printf("Computed value of dot product: "); start = wcgettimeofday(); InitializeCriticalSection(&gCS); for ( i = 0; i < gNumThreads; ++i ) { tNum[i] = i; threadHandles[i] = CreateThread( NULL, // Security attributes 0, // Stack size threadFunction, // Thread function (LPVOID)&tNum[i], // Data for thread func() 0, // Thread start mode NULL); // Returned thread ID } WaitForMultipleObjects(gNumThreads, threadHandles, TRUE, INFINITE); DeleteCriticalSection(&gCS); stop = wcgettimeofday(); printf("sum = %f\n", gVectorSum); printf("time = %g\n", stop - start); }
Open Multi-Processing (OpenMP)
OpenMP - стандарт программного интерфейса приложений для параллельных систем с общей памятью. Поддерживает языки C, C++, Fortran.
Первая версия появилась в 1997 (Fortran) / 1998 (C/C++) годах. Последняя версия OpenMP 3.0 (2008 год). Разработкой стандарта занимается OpenMP ARB (Architecture Board).
Ссылка http://openmp.org
OpenMP. Пример
#include <windows.h> #include <stdio.h> #define N 100000000 double a[N + 1], b[N + 1]; int i; double start, stop; double gDotProduct = 0; int main() { // initialize vectors for (i = 0; i < N; i++) { a[i] = 1.034; b[i] = 1.057; } printf("Computed value of vector sum: "); start = omp_get_wtime();
Программные инструменты Intel разработки параллельных приложений для вычислительных систем с общей памятью
Intel® TBB – библиотека шаблонов параллельных алгоритмов и контейнеров на языке С++
Intel® CilkTM Plus - расширение C/C++, упрощающее реализацию параллелизма для систем с общей памятью
Компиляторы – автоматическая оптимизация, автоматическое распараллеливание, векторизация.
Анализаторы производительности.
"Экспериментальные" технологии