При рассмотрении проблемы организации параллельных вычислений следует различать следующие возможные режимы выполнения независимых частей программы:
Многопоточность приложений в операционных системах с разделением времени применяется даже в однопроцессорных системах. Например, в Windows-приложениях многопоточность повышает отзывчивость приложения – если основной поток занят выполнением каких-то расчетов или запросов, другой поток позволяет реагировать на действия пользователя. Многопоточность упрощает разработку приложения. Каждый поток может планироваться и выполняться независимо. Например, когда пользователь нажимает кнопку мышки персонального компьютера, посылается сигнал процессу, управляющему окном, в котором в данный момент находится курсор мыши. Этот процесс (поток) может выполняться и отвечать на щелчок мыши. Приложения в других окнах могут продолжать при этом свое выполнение в фоновом режиме.
Такие системы пишутся для распределения обработки (как в файловых серверах), обеспечения доступа к удаленным данным (как в базах данных и в Web), интеграции и управления данными, распределенными по своей сути (как в промышленных системах), или повышения надежности (как в отказоустойчивых системах). Многие распределенные системы организованы как системы типа клиент-сервер. Например, файловый сервер предоставляет файлы данных для процессов, выполняемых на клиентских машинах. Компоненты распределенных систем часто сами являются многопоточными.
Программы решения таких задач требуют эффективного использования доступных вычислительных ресурсов системы. Число подзадач должно быть оптимизировано с учетом числа исполнительных устройств в системе (процессоров, ядер процессоров).
1) Режим разделения времени (многозадачный режим)
Режим разделения времени предполагает, что число подзадач (процессов или потоков одного процесса) больше, чем число исполнительных устройств. Данный режим является псевдопараллельным, когда активным (исполняемым) может быть одна единственная подзадача, а все остальные процессы (потоки) находятся в состоянии ожидания своей очереди на использование процессора; использование режима разделения времени может повысить эффективность организации вычислений (например, если один из процессов не может выполняться из-за ожидания вводимых данных, процессор может быть задействован для выполнения другого, готового к исполнению процесса), кроме того в данном режиме проявляются многие эффекты параллельных вычислений (необходимость взаимоисключения и синхронизации процессов и др.).Многопоточность приложений в операционных системах с разделением времени применяется даже в однопроцессорных системах. Например, в Windows-приложениях многопоточность повышает отзывчивость приложения – если основной поток занят выполнением каких-то расчетов или запросов, другой поток позволяет реагировать на действия пользователя. Многопоточность упрощает разработку приложения. Каждый поток может планироваться и выполняться независимо. Например, когда пользователь нажимает кнопку мышки персонального компьютера, посылается сигнал процессу, управляющему окном, в котором в данный момент находится курсор мыши. Этот процесс (поток) может выполняться и отвечать на щелчок мыши. Приложения в других окнах могут продолжать при этом свое выполнение в фоновом режиме.
2) Распределенные вычисления
Компоненты выполняются на машинах, связанных локальной или глобальной сетью. По этой причине процессы взаимодействуют, обмениваясь сообщениями.Такие системы пишутся для распределения обработки (как в файловых серверах), обеспечения доступа к удаленным данным (как в базах данных и в Web), интеграции и управления данными, распределенными по своей сути (как в промышленных системах), или повышения надежности (как в отказоустойчивых системах). Многие распределенные системы организованы как системы типа клиент-сервер. Например, файловый сервер предоставляет файлы данных для процессов, выполняемых на клиентских машинах. Компоненты распределенных систем часто сами являются многопоточными.
3) Синхронные параллельные вычисления.
Их цель – быстро решать данную задачу или за то же время решить большую задачу. Примеры синхронных вычислений:- научные вычисления, которые моделируют и имитируют такие явления, как глобальный климат, эволюция солнечной системы или результат действия нового лекарства;
- графика и обработка изображений, включая создание спецэффектов в кино;
- крупные комбинаторные или оптимизационные задачи, например, планирование авиаперелетов или экономическое моделирование.
Программы решения таких задач требуют эффективного использования доступных вычислительных ресурсов системы. Число подзадач должно быть оптимизировано с учетом числа исполнительных устройств в системе (процессоров, ядер процессоров).
