Что такое параллельное сообщение false
Часть 3. MPI — Как процессы общаются? Сообщения типа точка-точка
В этом цикле статей речь идет о параллельном программировании с использованием MPI.
В прошлой статье мы обсудили как распределяется работа между процессами, зачем нужно знать какой процесс выполняется на конкретном потоке и как фиксировать время выполнение работы программы. Что дальше?
Иногда нам требуется остановить один/все процессы чтобы они подождали какого-либо действия системы, пользователя, пересылать одни локальные данные с процесса в другой процесс, ведь, напомню, они работают с независимой памятью и изменение переменной в одном потоке не приведет к изменению переменной с тем же именем в другом процессе, более формально процессы работают в непересекающихся множествах адресов памяти, а изменение данных в одном из них никак не повлияет на другое множество(собственно из-за того, что они непересекающиеся).
Предисловие
Практически все программы с применением технологии MPI используют не только средства для порождения процессов и их завершения, но и одну из самых важных частей, заложенных в названии самой технологии (Message Passing Interface), конечно же явная посылка сообщений между процессами. Описание этих процедур начнем, пожалуй, с операций типа точка-точка.
Давайте представим себе ту самую картинку где много компьютеров соединены линиями, стандартная иллюстрация сети(локальной), только на месте узлов будут стоять отдельные процессы, процессоры, системы и т.п. Собственно отсюда становится понятно к чему клонит название «операции типа точка-точка», два процесса общаются друг с другом, пересылают какие-либо данные между собой.
Работает это так: один из процессов, назовем его P1, какого-то коммуникатора C должен указать явный номер процесса P2, который также должен быть под коммуникатором С, и с помощью одной из процедур передать ему данные D, но на самом деле не обязательно нужно знать номер процесса, но это мы обсудим далее.
Процедуры в свою очередь разделены на 2 типа: с блокировкой и без блокировки.
1. Процедуры обмена с блокировкой просто останавливают процесс который должен принять сообщение до момента выполнения какого-либо условия.
2. Процедуры без блокировки, как их ещё называют асинхронные, они возвращаются сразу после осуществления коммуникации, немедленно.
Оба типа процедур мы затронем подробно, а пока начнем с процедур с блокировкой.
Передаем и принимаем сообщения
Наконец приступим к практической части. Для передачи сообщений используется процедура MPI_Send. Эта процедура осуществляет передачу сообщения с блокировкой. Синтаксис у нее следующий:
А вот как называются основные стандартные типы данных С++ определенные в MPI_Datatype:
Название в MPI
Тип даных в С++
signed long long int
MPI_UNSIGNED_*** (Вместо *** int и т.п.)
Блокировка защитит пересылаемые данные от изменений поэтому не стоит опасаться за корретность отправленных данных, после того как коммуникация завершится и выполнится какое либо условие, то процесс спокойно продолжит заниматься своими делами.
Теперь поговорим о приеме этих сообщений. Для этого в MPI определена процедура MPI_Recv. Она осуществляет, соответственно, блокирующий прием данных. Синтаксис выглядит вот так:
Тут все практически идентично процедуре Send, только появился аргумент статуса пересылки. Зачем он нужен? Не всегда нужно явно указывать от какого процесса приходит сообщение, какой тег сообщения мы принимаем, чтобы избавиться от неопределенности MPI сохраняет информацию которая не указана в процессе-преемнике явно и мы можем к ней обратиться. Например чтобы узнать процесс который отправил сообщение и тэг этого сообщения:
Здесь представлен кусочек возможного кода в процессе который принимает данные не более одного float элемента от любого процесса с любым тегом сообщения. Чтобы узнать какой процесс прислал это сообщение и с каким тэгом нужно собственно воспользоваться структурой MPI_Status.
Заметим появление констант MPI_ANY_SOURCE и MPI_ANY_TAG, они явно указывают, что можно принимать сообщения от любого процесса с любым тэгом.
Дабы закрепить знания об этих двух процедурах приведу пример как это выглядит на практике, данная программа определяет простые числа на заданном интервале:
Поясню основные моменты и идею. Здесь передача сообщений задействована дабы остановить все процессы кроме первого до того момента пока пользователь не введет необходимые данные. Как только мы вводим требуемый интервал для вычисления, то процессы получают эту информацию от того потока, который занимался ее сбором и начинают свою работу независимо. В конце последний процесс фиксирует время вычислений, ожидает одну секунду(дабы остальные уж точно завершили за это время свою работу) и выводит результат расчета времени. Почему же именно последний?
Нужно учитывать тот факт, что интервал который приходит от пользователя разбивается на N равных частей, а значит последнему процессу достанется часть с самыми большими числами, вследствие вычисления займут наибольшее время именно в нем, а значит и программа в худшем случае отработает именно за это время.
Делаем прием данных более гибким
Не всегда мы имеем представление для конкретного процесса о том какой длины придут данные, для определения существует как раз выше упомянутая структура MPI_Status и некоторые процедуры помогающие эту информацию оттуда извлечь.
Первая процедура которую мы обсудим следующая:
По структуре status процедура определяет сколько данных типа datatype передано соответствующим сообщением и записывает результат по адресу count.
То есть буквально, если мы получаем сообщение от какого-либо процесса и не знаем сколько точно там передано данных, то можем вызвать процедуру MPI_Get_count и узнать какое количество ячеек памяти мы можем считать заполненными корректными данными(если конечно их отправляющий процесс корректно формирует).
Также есть еще одна процедура MPI_Get_elements. По синтаксису они отличаются лишь названиями, но назначение слегка разное. Если в сообщении передаются данные не базового типа, а типа который является производным от базовых(то есть составлен с помощью базовых типов), то нам вернет не количество этих данных, а именно количество данных базового типа. Однако в случае если передаются данные базового типа, то функции вернут одинаковые значения.
Также иногда случается так, что нам надо просто пропустить отправку сообщения, но саму процедуру из кода исключать не хочется, либо делать лишние условия в коде не рационально. В таких случаях процесс может отправить сообщение не существующему процессу, номер такого процесса определен константой MPI_PROC_NULL. В случае если мы передаем сообщение такому процессу, то процедура сразу завершается с кодом возврата SUCCESS.
Хорошо, мы можем принимать на вход какие либо данные и не знать сколько их точно поступает. В таком случае нужно рационально выделять какой-то объем памяти для их сохранения(буферизации). Возникает логичный вопрос о том какой объем выделять, в этом нам поможет процедура MPI_Probe. Она позволяет получить информацию о сообщении которое ожидает в очереди на прием не получая самого сообщения. Синтаксис ее выглядит следующим образом:
Тут мы также определяем от какого процесса получаемое сообщение, с каким тэгом, какой коммуникатор связывает эти процессы и передаем структуру которая запишет необходимую информацию.
Теперь на очень простом примере соединим эти процедуры вместе:
Что тут происходит?
В данной программе первый процесс создает массив размером равным количеству процессов и заполняет его номерами процессов по очереди. Потом соответствующему процессу он отправляет такое число элементов этого массива, какой номер у этого процесса. Напрмер: процесс 1 получит 1 элемент, процесс 2 получит 2 элемента этого массива и так далее.
Следующие же процессы должны принять это сообщение и для этого смотрят в очередь сообщений, видят это сообщение, собирают информацию в структуру status, после чего получают длину переданного сообщения и создают буфер для его сохранения, после чего просто выводят то, что получили. Для 5 запущенных процессов результат будет вот таким:
Собственно 4 результата потому что нулевой процесс занимается отправкой этих сообщений.
И еще несколько типов процедур посылки
Отметим, что вызов и возврат из процедуры MPI_Send далеко не гарантирует того, что сообщение покинуло данный процесс, было получено процессом, которому оно отправлено. Гарантия дается только на то, что мы после этой процедуры можем использовать передаваемые данные в своих целях не опасаясь того, что они как-то изменятся в отправленном сообщении.
Для того чтобы повысить степень определенности существуют еще несколько процедур которые никак не отличаются по синтаксису от MPI_Send, но отличаются по типу взаимодействия процессов и в способе отправки.
Первая из них это процедура MPI_Bsend. Такая процедура осуществляет передачу сообщения с буферизацией. Если процесс которому мы отправляем сообщение еще не запросил его получения, то информация будет записана в специальный буфер и процесс продолжит работу. Сообщение об ошибке возможно в случае, если места в буфере не хватит для сообщения, однако об этом размере может позаботиться и сам программист.
Вторая процедура это MPI_Ssend. Эта процедура синхронизирует потоки в процессе передачи сообщений. Возврат из этой процедуры произойдет ровно тогда, когда прием этого сообщения будет инициализирован процессом-получателем. То есть такая процедура заставляет процесс-отправитель ожидать приема сообщения, поэтому оба процесса участвующих в коммуникации продолжат работу после приема сообщения одновременно, а значит синхронизируются.
Резюме
Процедура/Константа/Структура
Значения true, false, null пример
Подробно о true, false, null
Что такое false и true
Чтобы понять, что такое false и true проделаем пару манипуляций!
Если «ноль» равен «false», то выведем на экран «0 == false»:
Давайте это условие разместим прямо здесь, смотрим результат выполнения php программы:
Теперь сравним 1 и true.
Создадим теперь второе условие и используем «1» и «true», если «1» равен «true», то выведем на экран 1 == true.
Прямо здесь давайте разместим это условие:
Обращаю ваше внимание!
Если в первой части у вас не возникло проблем с пониманием написанного, то мы можем сделать следующий шаг!
Как вы знаете, есть :
И выведем прямо здесь :
Вывод о «0» и «false»
Но не равны по типу.
Чтобы разобраться с типом нам понадобится функция var_dump:
Выведем прямо здесь:
И такое же проделаем с false
Вывод о типах «0» и «false»
Вывод о «1» и «true»
Надеюсь, что вы поняли что такое true и false
Если же нет, то рекомендую читать этот пункт, пока у вас не настанет прояснение!
Проверим переменные на true.
Несколько примеров и проверок на «true».
Некоторые примеры похожи на примеры из первого пункта, но и могут отличаться!
Сверху пытался максимально просто объяснить, что такое «true».
Проверим число 1 на true.
Результат проверки числа на true
Проверим число 0 на true.
Конечно же я знаю, какой будет результат, но для вас не очевидно!
Давайте проверим число «0» на true.
Нам опять понадобится:
Что такое параллельное сообщение false
Новые темы необходимо создавать только в корневом разделе! В дальнейшем они будут обработаны модераторами.
Обсуждение Huawei U8220
Huawei U8220, T-mobile Pulse
Описание | Обсуждение » | Прошивка »
Я тоже являюсь владельцем энного девайса. Писал в другой ветке но могу и сюда выложить что я писал раньше.
«Нормальный телефончик, приобрёл себе его в Германии на праздниках)) Аппарат сразу разлоченный, правда без контракта в сети Т-мобайл он шёл за 289 евро, да и ладно, здесь самый дешёвый самсунг стоит больше. Хороший девайс и показывает отлично, но 2 минуса которые мне в нём не нравятся: 1. Прошивка 1,5 ещё и без декабрьского обновления получается глучность с зарядом батареи и тихим плеером. 2. постоянно при вытаскивании из чехла задевается кнопка громкости и ставится звонки на бесшумный режим. С российскими операторами хорошо дружит, 3G отлично ловит. Русского языка нету, но это не беда, ставится прога morelocale и в настройках выбираешь зашитый русский язык, и всё становится на русском. Для клавы поставил rukeyboard, теперь и писать можно на русском. Кто живёт в питере с таким девайсом, можно встретится и обсудить, что можно на него поставить и прикупить))»
metallsatanist
Ставили декабрьскую прошивку? у меня немец, есть обновление с немецкого сайта и кажется с английского. Вот думаю на какую поставить.
Параллельное программирование в C#: класс Parallel
Метод Parallel.Invoke
Статический метод класса Parallel.Invoke() позволяет выполнить параллельно массив действий ( Action ). Например, запустим параллельное выполнение трех действий: расчёт факториала, определение простых чисел и вывод строки в консоль:
Вывод консоли может быть следующим:
Расчёт факториала выполнен. Результат 3628800
Запускаем расчёт простых чисел от 2 до 5000. CurrentId = 1
Просто выводим строку на экран
Расчёт простых чисел выполнен. Найдено 669 чисел
Как мы уже знаем, пока мы не определим самостоятельно порядок выполнения параллельных вычислений, TPL нам не гарантирует, что задачи будут выполняться в том порядке, в котором они были определены. Вместе с этим, при использовании метода Parallel.Invoke() TPL сама возьмет на себя такие моменты как распределение задач по ядрам процессора, определение максимального числа потоков и так далее. У этого метода так же есть одна перегруженная версия, позволяющая производить настройку выполнения задач, а также определить максимальное количество одновременно выполняемых задач:
Метод Parallel.For
Статические метод Parallel.For позволяет выполнять итерации цикла for параллельно. В самом простом варианте, сигнатура метода выглядит следующим образом:
Здесь fromInclusive — это начальное значение счётчика цикла, toExclusive — конечное значение счётчика цикла, body — тело цикла (делегат Action ). В качестве результата, этот метод возвращает структуру, содержащую следующую информацию:
Так будет выглядеть определение простого числа (тело цикла Parallel.For ):
А вот так будет вызываться метод Parallel.For :
То есть цикл будет стартовать с 2 и заканчиваться на значении 5000 включительно. При этом, наш метод IsPrime принимает в качестве параметра целое число int (номер итерации цикла for ). Таким образом, мы можем легко распараллелить выполнение циклов в нашей программе.
Метод Parallel.ForEach
Этот метод выполняет цикл foreach в параллельном режиме. Сигнатура метода следующая:
Чтобы воспользоваться этим методом, снова вернемся к нашему определению простых чисел. Вот так, например, можно определить простые числа из заданного набора, а не по порядку от 2 до x, как в предыдущем примере:
Это простой пример, хотя,никто не запрещает вам использовать в методе Parallel.ForEach коллекции не только простых типов данных, но и, например, собственных классов.
Выход из цикла
Перепишем метод IsPrime следующим образом:
В результате, мы можем увидеть в консоли следующие строки:
Первое найденное простое число 5
Первое найденное простое число 89
Первое найденное простое число 2
Первое найденное простое число 3
Номер итерации на которой сработал break — 2
Итого
Класс Parallel библиотеки TPL позволяет достаточно легко и удобно выполнять параллельные задачи в приложении. Метод Invoke позволяет запустить параллельное выполнение массива задач, а методы For и ForEach позволяют организовать параллельное выполнение итераций цикла.
Введение в параллелизм
Сейчас почти невозможно найти современную компьютерную систему без многоядерного процессора. Даже недорогие мобильные телефоны предлагают пару ядер под капотом. Идея многоядерных систем проста: это относительно эффективная технология для масштабирования потенциальной производительности процессора. Эта технология стала широкодоступной около двадцати лет назад, и теперь каждый современный разработчик способен создать приложение с параллельным выполнением для использования такой системы. На наш взгляд, сложность параллельного программирования часто недооценивается.
В этой статье мы попробуем разработать простейшее приложение, использующее для распараллеливания средства C++ и сравнить его с версией, использующей Intel oneTBB.
Операционные системы и язык C++ предоставляют интерфейсы для создания потоков, которые потенциально могут выполнять один и тот же или различные наборы инструкций одновременно.
Основными источниками проблем многопоточного выполнения являются data races (гонки данных) и race conditions (состояние гонки). Простыми словами, C++ определяет data race как одновременные и несинхронизированные доступы к одной и той же ячейке памяти, при этом один из доступов модифицирует данные. В то время как race conditions является более общим термином, описывающим ситуацию, когда результат выполнения программы зависит от последовательности или времени выполнения потоков.
Основная проблема race conditions заключается в том, что они могут быть незаметны во время разработки программного обеспечения и могут исчезнуть во время отладки. Такое поведение часто приводит к ситуации, когда приложение считается законченным и корректным, но у конечного пользователя периодически возникают проблемы, часто неясного характера. Для решения проблемы data race, C++ предоставляет набор интерфейсов, таких как атомарные операции и примитивы для создания критических секций (мьютексы).
Атомарные операции — это мощный инструмент, который позволяет избежать data races и создавать эффективные алгоритмы синхронизации. Однако, это создает замысловатую модель памяти C++, которая представляет собой еще один уровень сложности.
Давайте попытаемся распараллелить простую задачу вычисления суммы элементов массива. Решение этой проблемы в однопоточной программе может выглядеть следующим образом:
int summarize(const std::vector & vec) <
Выполнение алгоритма в однопоточной программе:
Для того чтобы исполнить алгоритм параллельно, нам нужно разделить его на независимые части, которые могут обрабатываться независимо друг от друга. Самый простой подход состоит в том, чтобы разделить обрабатываемые элементы на несколько частей и обработать каждую часть в своем собственном потоке.
Однако в этом коде есть сложность, которая не позволяет нам просто разделить массив на две равные части и обрабатывать его параллельно. Все элементы суммируются в одну переменную, доступ к которой приведёт к data race, потому что один из потоков может записывать эту переменную одновременно с другим потоком, считывающим или записывающим в данную переменную.
Составной оператор (оператор +=), по сути, состоит из трех операций: чтение из памяти, операция сложения и сохранение результата в памяти. Эти операции могут выполняться параллельно разными потоками, что может привести к неожиданным результатам. На следующем рисунке показан возможный порядок операций на временной шкале двух потоков. Основная сложность заключается в том, что оба потока могут не получить результат операций другого потока и перезаписать данные. C++ трактует такие ситуации как data race, и поведение программы, в таких случаях, не определено. Например, в результате мы можем получить четыре, ожидая шесть (как показано на рисунке). В худшем случае данные могут быть в непредсказуемом состоянии.
Мьютекс имеет два основных интерфейса: блокировка (lock) и разблокировка (unclock). Блокировка переводит мьютекс в эксклюзивное владение, а разблокировка освобождает его, делая доступным для других потоков. Поток, который не может заблокировать мьютекс, будет остановлен, ожидая, пока другой поток освободит данный мьютекс.
Код, защищенный мьютексом, также называется критической секцией. Важное наблюдение состоит в том, что второй поток, который не смог заблокировать мьютекс, не будет делать ничего полезного, во время того, пока первый поток находится в критической секции. Таким образом, размер критической секции может значительно повлиять на общую производительность системы.
Давайте попробуем сделать наш последовательный пример параллельным. Для создания потоков используем библиотеку
int summarize(const std::vector & vec) <
int num_threads = 2;
auto thread_func = [&sum, &vec, &m] (int thread_id) <
// Делим итерационное пространство на 2 части
int start_index = vec.size() / 2 * thread_id;
int end_index = vec.size() / 2 * (thread_id + 1);
for (int i = start_index; i
// Используем lock_guard, имплементирующий RAII идиому:
// (т.е. вызван mutex.lock())
for (int thread_id = 0; thread_id
// Запускаем поток со стартовой функцией `thread_func`
// и аргументом функции ` thread_id`
threads[thread_id] = std::thread(thread_func, thread_id);
for (int thread_id = 0; thread_id
// Нам нужно дождаться всех потоков
// до разрушения std::vector
int summarize(const std::vector & vec) <
int num_threads = 2;
auto thread_func = [&sum, &vec, &m] (int thread_id) <
// Делим итерационное пространство на 2 части
int start_index = vec.size() / 2 * thread_id;
int end_index = vec.size() / 2 * (thread_id + 1);
for (int i = start_index; i
// Используем lock_guard, имплементирующий RAII идиому:
// (т.е. вызван mutex.lock())
// (т.е. вызван mutex.unlock())
for (int thread_id = 0; thread_id
// Запускаем поток со стартовой функцией `thread_func`
// и аргументом функции ` thread_id`
threads[thread_id] = std::thread(thread_func, thread_id);
for (int thread_id = 0; thread_id
// Нам нужно дождатьсявсех потоков до
auto thread_func = [&sum, &vec, &m] (int thread_id) <
// Делим origin rangeитерационное пространство на 2 части
int start_index = vec.size() / 2 * thread_id;
int end_index = vec.size() / 2 * (thread_id + 1);
for (int i = start_index; i
// Используем lock_guard, имплементирующий RAII идиому:
// (т.е. вызван mutex.lock())
// (т.е. вызван mutex.unlock())
int summarize(const std::vector & vec) <
int sum = tbb::parallel_reduce(tbb::blocked_range <0, vec.size()>, 0,
[&vec] (const auto& r, int init) <
oneTBB использует подход, основанный на work stealing алгоритме распределения задач, предоставляя обобщенные параллельные алгоритмы, применимые для широкого спектра приложений. Основное преимущество подхода oneTBB заключается в том, что он позволяет легко создавать параллелизм в различных независимых компонентах приложения.
В нашей серии статей мы продемонстрируем, как oneTBB можно использовать для динамической балансировки нагрузки и распараллеливания графов. Помимо параллелизма задач на процессоре, мы покажем, как oneTBB можно использовать в качестве уровня абстракции для балансировки вычислений между несколькими разнородными устройствами, такими как GPU.