|
Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti kompyuter arxitekturasi fanidan mustaqil ish
|
| bet | 3/3 | | Sana | 30.11.2023 | | Hajmi | 80,83 Kb. | | #108886 |
Bog'liq KA leksiyaXotirani taqsimlash va axlat yig'ish
Ba'zi dasturlar xotirani ajratish va axlat yig'ish uchun ko'p vaqt sarflaydi. Masalan, satrlarni boshqaradigan dasturlar, ayniqsa, keraksiz ajratishning oldini olish uchun ehtiyotkorlik bilan ishlab chiqilmagan bo'lsa, ko'p xotirani ajratishga moyildir.
Afsuski, xotirani ajratish sinxronizatsiyani talab qilishi mumkin bo'lgan operatsiyadir. Axir, biz turli xil iplar tomonidan ajratilgan xotira maydonlari bir-biriga mos kelmasligini ta'minlashimiz kerak.
Ehtimol, jiddiyroq bo'lsak, ko'p xotirani ajratish odatda bo'shatilgan xotirani qayta tiklash uchun juda ko'p axlat yig'ish ishlarini bajarishimiz kerakligini anglatadi. Agar axlat yig'ish dasturingizning ishlash vaqtida hukmron bo'lsa, dastur axlat yig'ish algoritmi bilan bir xil tarzda o'lchaydi.
Ushbu muammoni server axlat yig'uvchisini yoqish orqali hal qilish mumkin. Server tomonidagi axlat yig'uvchi qanday ishlashi va uni qanday yoqish haqida ko'proq ma'lumot olish uchun Chris Lionning blogi, “Server, Ish stantsiyasi va Parallel axlat yig'uvchi”siga qarang.
Soxta kesh qatorini almashish
Ushbu parallel dasturning ishlashi muammosini tushuntirish uchun keling, zamonaviy asosiy kompyuterlarda keshlar qanday ishlashini tezda ko'rib chiqaylik. Protsessor asosiy xotiradan qiymatni o'qiganda, u ushbu qiymatni keshga ko'chiradi, shuning uchun ushbu qiymatga keyingi kirish ancha tezroq bo'ladi. Aslida, protsessor keshga ma'lum qiymatni kiritish o'rniga, yaqin atrofdagi xotira hujayralarini ham yozadi. Ma'lum bo'lishicha, agar dastur ma'lum bir xotira katakchasini o'qisa, u yaqin atrofdagi qiymatlarni ham o'qish imkoniyati mavjud. Shunday qilib, qiymatlar asosiy xotira va kesh o'rtasida kesh satrlari deb ataladigan qismlarga ko'chiriladi, odatda 64 yoki 128 bayt o'lchamda.
Bir nechta yadroli mashinalarda yuzaga keladigan muammolardan biri shundaki, agar bitta yadro ma'lum bir xotira hududini bekor qilsa, boshqa yadro tomonidan keshlangan ushbu xotira hududining versiyasi yaroqsiz bo'ladi. Keshlangan nusxasi noto'g'ri bo'lgan yadro keyingi safar xotira joyini o'qiganida asosiy xotiraga o'tishi kerak. Shunday qilib, agar ikkita yadro xotiraning ma'lum bir maydonini yozish va o'qishni davom ettirsa, ular bir-birining keshlarini doimiy ravishda bekor qilishi mumkin, ba'zan esa dastur ish faoliyatini sezilarli darajada yomonlashtiradi.
Muammoning eng qiyin tomoni shundaki, ikkita yadro hatto bir xil xotira joyiga yozishga hojat yo'q. Xuddi shu muammo, agar ular bir xil kesh satrida joylashgan ikkita xotira joyiga ma'lumotlarni yozsalar paydo bo'ladi (shuning uchun "noto'g'ri kesh liniyasi almashish" atamasi).
G'alati, bu muammo amalda juda muntazam ravishda paydo bo'ladi. Masalan, massivdagi butun sonlar yig'indisini hisoblaydigan parallel dastur odatda har bir ip uchun alohida oraliq natijaga ega bo'ladi. Oraliq natijalar massiv elementlari yoki sinf maydonlari bo'lishi mumkin. Va ikkala holatda ham ular xotirada yaqin bo'lishi mumkin.
Noto'g'ri almashishning oldini olish yoki hech bo'lmaganda uni imkonsiz qilish uchun turli usullar mavjud: ma'lumotlar tuzilmalarini keraksiz ma'lumotlar bilan to'ldirish, ularni noto'g'ri almashish ehtimolini kamaytiradigan tartibda joylashtirish yoki ularni turli mavzular bo'ylab tarqatish.
Joy bilan bog'liq muammolar
Ba'zan dasturni parallel ravishda ishlashga o'zgartirish mahalliylikka salbiy ta'sir qiladi. Masalan, biz massivning har bir elementi ustida amalni bajarmoqchimiz deylik. Ikki yadroli mashinada biz ikkita vazifani yaratishimiz mumkin: biri juft indeksli elementlarda operatsiyani bajarish va ikkinchisi toq indekslar bilan ishlash.
Biroq, salbiy natija sifatida, ulanish joylashuvi har bir mavzu bo'yicha yomonlashadi. Ipga kirish kerak bo'lgan elementlar unga kerak bo'lmagan elementlar bilan aralashtiriladi. Har bir kesh satri oldingiga qaraganda yarmiga ko'p elementlarni o'z ichiga oladi, bu esa asosiy xotiraga ikki barobar ko'p xotira kirishini bildirishi mumkin.
Bunday holda, bitta yechim massivni toq va juft elementlarga emas, balki chap va o'ng yarmiga bo'lishdir. Murakkab holatlarda muammo va yechim unchalik aniq bo'lmasligi mumkin, shuning uchun parallellashtirishning mos yozuvlar joyiga ta'siri parallel algoritmlarni loyihalashda e'tiborga olish kerak bo'lgan narsalardan biridir.
Parallel hisoblashning asosiy qiyinchiliklari qanday va ularni qanday yengib chiqasiz?
Parallel hisoblash - bu murakkab vazifalarni tezlashtirish va keng ko'lamli muammolarni hal qilish uchun algoritmlarni loyihalashning kuchli texnikasi. Shu bilan birga, u diqqat bilan rejalashtirish va optimallashtirishni talab qiladigan o'ziga xos qiyinchiliklar bilan birga keladi. Ushbu maqolada biz parallel hisoblashning afzalliklari, parallel hisoblashning asosiy qiyinchiliklari va ularni bartaraf etish bo'yicha ba'zi maslahatlarni o'rganamiz.
Parallel hisoblash nima?
Parallel hisoblash muammoni kichikroq kichik muammolarga bo'lish va ularni bir vaqtning o'zida bir nechta protsessor yoki yadrolarda bajarish jarayonidir. Shunday qilib, umumiy hisoblash vaqtini qisqartirish va ishlashni yaxshilash mumkin. Parallel hisoblash ilmiy hisoblash, mashinani o'rganish, tasvirni qayta ishlash va kriptografiya kabi turli sohalarda qo'llanilishi mumkin.
Nega parallel hisoblashlardan foydalaniladi?
Parallel hisoblash algoritmlarni loyihalash uchun kengaytirilgan tezlik, masshtablilik va samaradorlik kabi ko'plab afzalliklarni taqdim etishi mumkin. Parallel hisoblash apparatning parallelligi va parallelligidan foydalangan holda algoritmlarni bajarish vaqtini qisqartirishi mumkin; masalan, katta massivni kichikroq bo'laklarga bo'lish va parallel ravishda saralash, keyin natijalarni birlashtirish orqali tezroq amalga oshirilishi mumkin. Bundan tashqari, parallel hisoblashlar bitta protsessorda hal qilish imkonsiz yoki amaliy bo'lmagan kattaroq va murakkabroq muammolarni hal qilishi mumkin. Masalan, parallel hisoblash katta hajmli ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish, murakkab tizimlarni simulyatsiya qilish va yuqori o'lchamli funktsiyalarni optimallashtirish imkonini beradi. Bundan tashqari, parallel hisoblash mavjud resurslardan yaxshiroq foydalanish va energiya sarfini va hisoblash xarajatlarini kamaytirishi mumkin; masalan, u klasterlar, tarmoqlar va bulutlar kabi taqsimlangan tizimlarning kuchidan foydalanishi mumkin, ular talabga muvofiq resurslarni dinamik ravishda taqsimlashi va chiqarishi mumkin.
Parallel hisoblashning asosiy qiyinchiliklari nimada?
Parallel hisoblash har qanday muammoni hech qanday kuch sarflamasdan hal qila oladigan yechim emas. Shuningdek, u hal qilinishi kerak bo'lgan ba'zi muammolarni taqdim etadi, masalan, aloqa, murakkablik va moslik. Aloqa turli kichik muammolar ustida ishlaydigan protsessorlar yoki yadrolar o'rtasida ma'lumotlar va xabarlar almashinuvini o'z ichiga oladi, bu esa ortiqcha yuk va kechikishlarni keltirib chiqarishi va ishlash va to'g'rilikka ta'sir qilishi mumkin. Murakkablik algoritmni ishlab chiqish, sinovdan o'tkazish va disk raskadrovka qilish qiyinligi va vaqtini oshiradi. Moslik parallellik va parallellikni qo'llab-quvvatlaydigan apparat va dasturiy ta'minotning mavjudligi va mosligiga bog'liq bo'lib, bu algoritmning ko'chma va moslashuvchanligini cheklashi mumkin. Masalan, parallel hisoblash ko'p yadroli protsessorlar, GPUlar yoki FPGAlar kabi barcha foydalanuvchilar uchun mavjud bo'lmagan yoki arzon bo'lishi mumkin bo'lgan maxsus apparat xususiyatlarini talab qilishi mumkin.
Parallel hisoblashning qiyinchiliklarini qanday engish mumkin?
Parallel hisoblash har qanday muammoni o'ylamasdan qo'llash mumkin bo'lgan universal echim emas. Bu muammoni, algoritmni va muhitni sinchkovlik bilan tahlil qilish va loyihalashni talab qiladi. Parallel hisoblashning qiyinchiliklarini yengish uchun ko'rsatmalar darajasi, ma'lumotlar darajasi, vazifa darajasi, umumiy xotira, taqsimlangan xotira yoki gibrid kabi parallelizmning to'g'ri darajasi va modelini tanlash juda muhimdir. Bundan tashqari, tegishli vositalar va ramkalardan foydalanish dasturlash tillari, kutubxonalar, APIlar, kompilyatorlar yoki C/C++, Java, Python, MPI, OpenMP, CUDA yoki Hadoop kabi ish vaqtlari kabi parallel hisoblashni osonlashtirishi mumkin. Nihoyat, algoritmni sinab ko'rish va optimallashtirish uning to'g'riligi va samaradorligini ta'minlash uchun zarurdir. Bu profillar yoki ko'rsatkichlar kabi vositalar yordamida unumdorlik va miqyoslilikni o'lchash va tahlil qilishni va kichik muammolar soni yoki yukni muvozanatlash strategiyasi kabi parametrlarni sozlash yoki optimallashtirishni o'z ichiga olishi mumkin.
Xulosa
Biz parallel dastur kutilgan parallel tezlikka erisha olmasligining eng keng tarqalgan sabablarini muhokama qildik. Agar siz ushbu masalalarni yodda tutsangiz, parallel dasturlarni ishlab chiqish va foydalanish osonroq bo'ladi.
Foydalanilgan adabiyotlar:
Most Common Performance Issues in Parallel Programs - .NET Parallel Programming (microsoft.com)
https://www.linkedin.com/advice/1/what-main-challenges-parallel-computing-how-do
Parallel Hisoblash Yechimlari (openai.com)
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti kompyuter arxitekturasi fanidan mustaqil ish
|
