Цель технологий параллелизма — обеспечить условия, позволяющие компьютерным программам делать больший объем работы за тот же интервал времени. Поэтому проектирование программ должно ориентироваться не на выполнение одной задачи в некоторый промежуток времени, а на одновременное выполнение нескольких задач, на которые предварительно должна быть разбита программа. Возможны ситуации, когда целью является не выполнение большего объема работы в течение того же интервала времени, а упрощение решения с точки зрения программирования. Иногда имеет смысл думать о решении проблемы как о множестве параллельно выполняемых задач. Например (если взять для сравнения вполне житейскую ситуацию), проблему снижения веса лучше всего представить в виде двух параллельно выполняемых задач: диета и физическая нагрузка. Иначе говоря, для решения этой проблемы предполагается применение строгой диеты и физических упражнений в один и тот же интервал времени (необязательно точно в одни и те же моменты времени). Обычно не слишком полезно (или эффективно) выполнять одну подзадачу в один период времени, а другую — совершенно в другой. Именно параллельность обоих процессов дает естественную форму искомого решения проблемы. Иногда к параллельности прибегают, чтобы увеличить быстродействие программы или приблизить момент ее завершения. В других случаях параллельность используется для увеличения продуктивности программы (объема выполняемой ею работы) за тот же период времени при вторичности скорости ее работы. Например, для некоторых Web-сайтов важно как можно дольше удерживать пользователей. Поэтому здесь имеет значение не то, насколько быстро будет происходить подключение (регистрация) и отключение пользователей, а сколько пользователей сможет этот сайт обслуживать одновременно. Следовательно, цель проектирования программного обеспечения такого сайта — обрабатывать максимальное количество подключений за как можно больший промежуток времени. Наконец, параллельность упрощает само программное обеспечение. Зачастую сложную последовательность операций можно упростить, организовав ее в виде ряда небольших параллельно выполняемых операций. Независимо от частной цели (ускорение работы программ, обработка увеличенной нагрузки или упрощение реализации программы), наша главная цель — усовершенствовать программное обеспечение, воспользовавшись принципом параллельности.
Два основных подхода к достижению параллельности
Параллельное и распределенное программирование— это два базовых подхода к достижению параллельного выполнения составляющих программного обеспечения (ПО). Они представляют собой две различные парадигмы программирования, которые иногда пересекаются. Методы параллельного программирования позволяют распределить работу программы между двумя (или больше) процессорами в рамках одного физического или одного виртуального компьютера. Методы распределенного программирования позволяют распределить работу программы между двумя (или больше) процессами, причем процессы могут существовать на одном и том же компьютере или на разных. Другими словами, части распределенной программы зачастую выполняются на разных компьютерах, связываемых по сети, или по крайней мере в различных процессах. Программа, содержащая параллелизм, выполняется на одном и том же физическом или виртуальном компьютере. Такую программу можно разбить на процессы (process) или потоки (thread). Процессы мы рассмотрим в главе 3 , а потоки — в главе 4 . В изложении материала этой книги мы будем придерживаться того, что распределенные программы разбиваются только на процессы. Многопоточность ограничивается параллелизмом. Формально параллельные программы иногда бывают распределенными, например, при PVM-программировании ( P arallel V irtual M achine — параллельная виртуальная машина). Распределенное программирование иногда используется для реализации параллелизма, как в случае с MPI-программированием (Message Passing Interface — интерфейс для передачи сообщений). Однако не все распределенные программы включают параллелизм. Части распределенной программы могут выполняться по различным запросам и в различные периоды времени. Например, программу календаря можно разделить на две составляющие. Одна часть должна обеспечивать пользователя информацией, присущей календарю, и способом записи данных о важных для него встречах, а другая часть должна предоставлять пользователю набор сигналов для разных типов встреч. Пользователь составляет расписание встреч, используя одну часть ПО, в то время как другая его часть выполняется независимо от первой. Набор сигналов и компонентов расписания вместе образуют единое приложение, которое разделено на две части, выполняемые по отдельности. При чистом параллелизме одновременно выполняемые части являются компонентами одной и той же программы. Части распределенных приложений обычно реализуются как отдельные программы. Типичная архитектура построения параллельной и распределенной программ показана на рис. 1.1.
Рис 1.1 Типичная архитектура построения параллельной и распределенной программ
Параллельное приложение, показанное на рис. 1.2, состоит из одной программы, разделенной на четыре задачи. Каждая задача выполняется на отдельном процессоре, следовательно, все они могут выполняться одновременно. Эти задачи можно реализовать в 1.2, состоит из трех отдельных программ, каждая из которых выполняется на отдельном компьютере [3]. При этом программа 3 состоит из двух отдельных частей (задачи А и задачи D), выполняющихся на одном компьютере. Несмотря на это, задачи А и D являются распределенными, поскольку они реализованы как два отдельных процесса. Задачи параллельной программы более тесно связаны, чем задачи распределенного приложения. В общем случае процессоры, связанные с распределенными программами, находятся на различных компьютерах, в то время как процессоры, связанные с программами, реализующими параллелизм, находятся на одном и том же компьютере. Конечно же, существуют гибридные приложения, которые являются и параллельными, и распределенными одновременно. Именно такие гибридные объединения становятся нормой.
Преимущества параллельного программирования
Программы, надлежащее качество проектирования которых позволяет воспользоваться преимуществами параллелизма, могут выполняться быстрее, чем их последовательные эквиваленты, что повышает их рыночную стоимость. Иногда скорость может спасти жизнь. В таких случаях быстрее означает лучше. Иногда решение некоторых проблем представляется естественнее в виде коллекции одновременно выполняемых задач. Это характерно для таких областей, как научное программирование, математическое и программирование искусственного интеллекта. Это означает, что в некоторых ситуациях технологии параллельного программирования снижают трудозатраты разработчика ПО, позволяя ему напрямую реализовать структуры данных, алгоритмы и эвристические методы, разрабатываемые учеными. При этом используется специализированное оборудование. Например, в мультимедийной программе с широкими функциональными возможностями с целью получения более высокой производительности ее логика может быть распределена между такими специализированными процессорами, как микросхемы компьютерной графики, цифровые звуковые процессоры и математические спецпроцессоры. К таким процессорам обычно обеспечивается одновременный доступ. МРР-компьютеры (Massively Parallel Processors — процессоры с массовым параллелизмом) имеют сотни, а иногда и тысячи процессоров, что позволяет их использовать для решения проблем, которые просто не реально решить последовательными методами. Однако при использовании МРР-компьютеров (т.е. при объединении скорости и «грубой силы») невозможное становится возможным. К категории применимости МРР-компьютеров можно отнести моделирование экологической системы (или моделирование влияния различных факторов на окружающую среду), исследование космического пространства и ряд тем из области биологических исследований, например проект моделирования генома человека. Применение более совершенных технологий параллельного программирования открывает двери к архитектурам ПО, которые специально разрабатываются для параллельных сред. Например, существуют специальные мультиагентные архитектуры и архитектуры, использующие методологию «классной доски», разработанные специально для среды с параллельными процессорами.
