|
Dasturlash uslublari va paradigmalar
|
| bet | 15/30 | | Sana | 27.01.2024 | | Hajmi | 0,99 Mb. | | #146980 |
Bog'liq PARADIGMA YNTarqalgan dasturlash: Ushbu yondashuvda vazifalar tarmoqda ishlaydigan bir nechta kompyuterlar o‘rtasida taqsimlanadi. Bu sizga kattaroq muammolarni hal qilish va hisob-kitoblarni tezlashtirish imkonini beradi.
Asinxron dasturlash: Ushbu yondashuv bilan bajarilish linyalari vazifa tugashini kutmasdan bloklanmaydi, balki boshqa vazifalar ustida ishlashni davom ettiradi. Bu resurslardan foydalanish samaradorligini oshirish va kutish vaqtini qisqartirish imkonini beradi.
Funktsional dasturlash: Ushbu yondashuv tegishli bo‘lmagan va tashqi o‘zgaruvchilarni o‘zgartirmaydigan funktsiyalardan foydalanadi. Bu dasturlarni yanada ishonchli va bashorat qilish imkoniyatini ortiradi.
GPU dasturlash: Bu yondashuv vazifalarni bajarish uchun GPU'lardan foydalanadi. Bu grafik va tasvirni qayta ishlash operatsiyalarini tezlashtirish imkonini beradi.
Nega parallel dasturlash kerak ?
Murakkab dasturlash hisob-kitoblar, simulyatsiyalar yoki katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash kabi murakkab vazifalarni bajarish uchun ketadigan vaqtni qisqartirishi mumkin.
Masshtablilik. Parallel dasturlash tufayli siz katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlash uchun hisoblash resurslaridan va miqyosli dasturlardan samarali foydalanishingiz mumkin.
Hosildorlikni oshirish. Parallel dasturlar bir vaqtning o'zida bir nechta vazifalarni bajarishi mumkin, bu esa tizimning umumiy ishlashini yaxshilaydi.
19. Parallel dasturlash tilllari.
Parallel dasturlash uchun dasturlash tillari va kutubxonalar
Parallel dasturlash uchun eng mashhur tillardan ba’zilari C++, Java, Python va Go.
Parallel dastur ishlab chiqishni osonlashtiradigan kutubxonalar qatoriga OpenMP, MPI, CUDA va OpenCL kiradi. Ushbu vositalarning har biri o‘ziga xos xususiyatlarga, afzalliklarga va kamchiliklarga ega va tanlov loyihaning o‘ziga xos ehtiyojlariga bog‘liq. Masalan, OpenMP ko‘p protsessorli tizimlarda parallel dasturlashni osonlashtiradi, CUDA va OpenCL esa GPUlar bilan foydalanish uchun optimallashtirilgan.
|
| |
