Параллелизм (информатика)
В информатике параллели́зм — это свойство систем, при котором несколько вычислений выполняются одновременно, и при этом, возможно, взаимодействуют друг с другом. Вычисления могут выполняться на нескольких ядрах одного чипа с вытесняющим разделением времени потоков на одном процессоре, либо выполняться на физически отдельных процессорах. Для выполнения параллельных вычислений разработаны ряд математических моделей, в том числе сети Петри, исчисление процессов, модели параллельных случайных доступов к вычислениям и модели акторов.
Примечание — В русскоязычной литературе нередко путаются термины «параллелизм» и «конкурентность»[]. Оба[] термина означают одновременность процессов, но первый — на физическом уровне (параллельное исполнение нескольких процессов, нацеленное только на повышение скорости исполнения за счёт использования соответствующей аппаратной поддержки), а второй — на логическом (парадигма проектирования систем, идентифицирующая процессы как независимые, что в том числе позволяет их исполнять физически параллельно, но в первую очередь нацелено на упрощение написания многопоточных программ и повышение их устойчивости).
Проблематика
Поскольку вычисления в параллельных системах взаимодействуют друг с другом, число возможных путей выполнения может быть чрезвычайно велико, и результирующий итог может стать недетерминированным (неопределенным). Параллельное использование общих ресурсов может стать одним из источников недетерминированности, приводящей к таким проблемам, как взаимная блокировка или фатальный недостаток ресурсов.[1]
Построение параллельных систем требует поиска надёжных методов координации выполняемых процессов, обмена данными, распределения памяти и планирования для минимизации времени отклика и увеличения пропускной способности.
Теория
Теория параллельных вычислений является активной областью исследований теоретической информатики. Одним из первых предложений в этом направлении была плодотворная работа Карла Адама Петри по сетям Петри в начале 1960-х. В последующие годы был разработан широкий спектр формализмов для моделирования и описания параллельных систем.
Модели
Сейчас разработано уже большое число формальных методов для моделирования и понимания работы параллельных систем, в том числе:[2]
- Параллельный случайный доступ к компьютеру[3]
- Модель акторов
- Вычислительные связанные модели, например, модель массового синхронного параллелизма
- Сети Петри
- Исчисление процессов
- Пространство кортежей, например, Linda
- SCOOP (Simple Concurrent Object-Oriented Programming — Простое параллельное объектно-ориентированное программирование)
Некоторые из этих моделей параллелизма предназначены в первую очередь для логических умозаключений и описания спецификаций, тогда как другие могут быть использованы на протяжении всего цикла разработки, включая проектирование, внедрение, доказательство истинности результатов, тестирование и моделирование параллельных систем.
Распространение различных моделей параллелизма побудило некоторых исследователей разработать способы объединения этих теоретических моделей. Например, Ли и Санджованни-Винсентелли показали, что так называемую модель «меченых сигналов» можно использовать для создания общей основы для описания денотационной семантики различных моделей параллелизма,[4] а Нильсен, Сассун и Винскль показали, что теория категорий может быть использована для обеспечения единого понимания различных моделей.[5]
Теорема представления параллелизма из модели актора обеспечивает достаточно общий способ описания параллельных систем, замкнутых в том смысле, что они не получают сообщений извне. Другие методы описания параллелизма, как, например, исчисление процессов, могут быть описаны через модель актора, используя двухфазный протокол фиксации.[6] Математические обозначения, используемые для описания замкнутой системы S, обеспечивают в большей степени хорошее приближение, если они строятся на основе начального поведения, обозначаемого ⊥S, с использованием аппроксимирующей функции поведения progressionS.[7] Тогда обозначения для S строятся следующим образом:
- DenoteS ≡ ⊔i∈ω progressionSi(⊥S)
Таким образом, S может быть математически выражена посредством всех его возможных поведений.
Логика
Чтобы обеспечить логические рассуждения о параллельных системах, можно использовать различные виды темпоральных логик[8]. Некоторые из них, как, например, линейная темпоральная логика или логика вычислительного дерева, позволяют делать утверждения о последовательности состояний, через которые параллельная система может пройти. Другие же, такие как логика действий вычислительного дерева, логика Хеннесси-Милнера или темпоральная логика действий Лэмпорта, строят свои утверждения от последовательности действий (изменения состояний). Основное применение этих логик состоит в записи спецификаций для параллельных систем.[1]
Практика
В этом разделе будет использоваться два понятия параллельности, свойственные англоязычной литературе, поскольку речь пойдёт о сравнении их друг с другом. Термин Concurrency будет переводиться «одновременность», а термин Parallelism будет переводиться «параллелизм».
Одновременное программирование включает в себя языки программирования и алгоритмы, используемые для реализации одновременных систем. Одновременное программирование обычно считается более общим понятием, чем параллельное программирование, поскольку оно может включать произвольные динамические модели общения и взаимодействия, тогда как параллельные системы чаще всего реализуют заранее определённые и хорошо структурированные модели связей. Основными целями одновременного программирования являются корректность, эффективность, устойчивость. Одновременные системы, такие как операционные системы и системы управления базами данных предназначены прежде всего для работы в неопределённых условиях, в том числе с учётом автоматического восстановления после сбоя, они не должны неожиданно прекращать работу. Некоторые одновременные системы осуществляют работу в виде прозрачной одновременности, при которой одновременные вычислительные сущности могут конкурировать за использование одного и того же ресурса, но суть этой конкуренции скрыта для программиста.
Поскольку одновременные системы используют общие ресурсы, они обычно требуют наличие какого-либо арбитра, встроенного в их реализацию (часто в базовое оборудование) для управления доступом к этим ресурсам. Использование арбитров создаёт вероятность неопределённости в одновременных вычислениях, которая имеет большое значение для практики, в том числе для обеспечения корректности и эффективности. Например, арбитраж не исключает неограниченный индетерминизм, который связан с проблемой проверки моделей, являющейся причиной взрывного характера пространства состояний и может даже стать причиной образования модели с бесконечным числом состояний.
Некоторые одновременные модели программирования включают создание сопроцессов и детерминированной одновременности. В этих моделях потоки выполнения по управлению процессами явно отдают своё кванты времени либо системе, либо другому процессу.
См. также
- Технология «клиент-сервер»
- Кластеры
- Параллельные вычисления
- Распределённые вычисления
- OpenMP
- Разделённое глобальное адресное пространство
- Процессы
- Пучок (математика)
- Поток выполнения
- X10 (язык программирования)
Примечания
- ↑ 1 2 Cleaveland, Rance; Scott Smolka. Strategic Directions in Concurrency Research (англ.) // ACM Computing Surveys[англ.] : journal. — 1996. — December (vol. 28, no. 4). — P. 607. — doi:10.1145/242223.242252.
- ↑ Архивированная копия (англ.). Дата обращения: 5 октября 2011. Архивировано из оригинала 16 мая 2007 года.Архивированная копия. Дата обращения: 5 октября 2011. Архивировано из оригинала 16 мая 2007 года.
- ↑ Keller, Jörg; Christoph Keßler, Jesper Träff. Practical PRAM Programming (неопр.). — John Wiley and Sons, 2001.
- ↑ Lee, Edward; Alberto Sangiovanni-Vincentelli. A Framework for Comparing Models of Computation (англ.) // IEEE Transactions on CAD[англ.] : journal. — 1998. — December (vol. 17, no. 12). — P. 1217—1229. — doi:10.1109/43.736561.
- ↑ Mogens Nielsen (1993). "Relationships Between Models of Concurrency". REX School/Symposium. Архивировано 26 февраля 2009. Дата обращения: 5 октября 2011.
{{cite conference}}: Неизвестный параметр|coauthors=игнорируется (|author=предлагается) () - ↑ Frederick Knabe. A Distributed Protocol for Channel-Based Communication with Choice PARLE 1992.
- ↑ William Clinger. Foundations of Actor Semantics (неопр.). — MIT, 1981. — June (т. Mathematics Doctoral Dissertation). Архивировано 25 июля 2019 года.
- ↑ Roscoe, Colin. Modal and Temporal Properties of Processes (англ.). — Springer, 2001. — ISBN 0-387-98717-7.
Ссылки
- Concurrent Systems at The WWW Virtual Library
- Lynch, Nancy A. Distributed Algorithms (неопр.). — Morgan Kauffman, 1996. — ISBN 1558603484.
- Tanenbaum, Andrew S.; Van Steen, Maarten. Distributed Systems: Principles and Paradigms (англ.). — Prentice Hall, 2002. — ISBN 0-13-088893-1.
- Kurki-Suonio, Reino. A Practical Theory of Reactive Systems (неопр.). — Springer, 2005. — ISBN 3-540-23342-3.
- Garg, Vijay K. Elements of Distributed Computing (неопр.). — Wiley-IEEE Press, 2002. — ISBN 0-471-03600-5.
- Magee, Jeff;, Kramer, Jeff. Concurrency: State Models and Java Programming (англ.). — Wiley, 2006. — ISBN 0-470-09355-2.
 |
|---|
