Владимир Пекунов - Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C

Здесь есть возможность читать онлайн «Владимир Пекунов - Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. ISBN: , Жанр: Прочая околокомпьтерная литература, Прочая научная литература, Математика, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Работа посвящена решению проблемы автоматического распараллеливания C-программ с применением средств построения языковых расширений языка Planning C 2.0. Предложены механизмы реализации расширений, доказана теорема об их реализуемости. Предложена новая технология распараллеливания тел циклов, состоящих из двух зависимых по данным частей. Предложена технология оптимизирующей векторизации многократно выполняемых циклов с расходящимися трассами итераций на векторных расширителях.

Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C

Владимир Викторович Пекунов

© Владимир Викторович Пекунов, 2022

ISBN 978-5-0056-3553-2

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Введение

В настоящее время активно развиваются технологии, связанные с решением ряда интеллектуальных задач, подразумевающих обработку больших массивов структурированных или слабо структурированных данных с применением более или менее трудоемких логических [12], символьных [11] или численных алгоритмов (см., например, [2, 14, 21]. Это, в первую очередь, технологии интеллектуальной обработки данных, к которым относятся разнообразные алгоритмы поиска логических и/или математических формальных закономерностей в данных (Big Data/Data Mining [7, 22]): деревья решения, машины поддерживающих векторов [22], нейронные сети [22, 24], МГУА [7] и иные интерполяторы и экстраполяторы [11]. Во вторую очередь, назовем элементы технологий поддержки диалога с пользователем на естественном языке (см., например, [22]). Далее назовем ряд технологий математического моделирования различных процессов, например, в сплошных средах: моделирования образования и распространения загрязнений [10, 13, 14, 35], прогнозирования погоды [41], прогнозирования изменений климата [6, 41], моделирования обтекания различных технических объектов [28], прочностные и иные трудоемкие расчеты, связанные с моделированием (см., например, [5]).

Решение (даже частичное) подавляющего большинства перечисленных выше проблем подразумевает выполнение огромных объемов расчетов. Неудивительно, что для осуществления подобных расчетов наиболее часто применяются параллельные или распределенные системы [4, 27], способные их выполнить за разумное время. Программирование таких систем, особенно в случае нетривиальных алгоритмов, является достаточно сложной задачей, к решению которой часто привлекаются специалисты в области параллельных/распределенных вычислений. Однако и в этом случае разработка и реализация параллельных алгоритмов занимает достаточно большое количество времени и требует тщательной отладки.

Далее заметим, что параллельными системами, содержащими процессор с несколькими ядрами и, нередко, многоядерные видеокарты, являются даже современные персональные ЭВМ. В простых случаях проблемой адекватного распределения нагрузки в таких ЭВМ занимается операционная система, помещая различные процессы/потоки для исполнения на различные ядра.

Это, несомненно, дает определенный эффект, однако следует заметить, что полноценная эффективная загрузка вычислительных ресурсов современной ЭВМ, в общем случае, все-таки требует, как минимум, организации многопоточности в разрабатываемых программах, а в идеальном случае – тщательного распараллеливания применяемых алгоритмов, что также требует специальных знаний в области параллельных вычислений.

Логичным является вывод о том, что эффективное применение вычислительных ресурсов (как для решения задач высокой сложности, так и для более рядовых задач) в настоящее время в большей или меньшей степени требует распараллеливания вычислений, подразумевающего наличие специальных знаний в этой области. Однако существенная часть ученых-исследователей и многие рядовые программисты не обладают ни такими знаниями, ни соответствующими навыками алгоритмизации. Отсюда можно заключить, что актуальна задача автоматического распараллеливания программ .

Итак, данная работа будет посвящена автоматическому распараллеливанию C-программ (дающих высокую эффективность исполнения кода, поскольку язык С – один из наиболее близких к машинному, уступающий, возможно, лишь языкам класса Форт), однако изложенные в ней технологии пригодны для распараллеливания программ, написанных и на иных алгоритмических языках.

Целью данной работы является повышение эффективности исполнения C-программ, исполняемых на различных типах параллельных/распределенных систем, к которым можно отнести не только суперЭВМ, но и подавляющее большинство современных рядовых ЭВМ (в том числе с SIMT-расширителями, такими как многоядерные видеокарты). Соответственно, следует стремиться: а) к максимальной многоплатформенности получаемых распараллеленных C-программ и б) к оптимальной трудоемкости разработки адекватных параллелизаторов, подразумевающей достаточную мощность средств разработки в сочетании с их простотой. Для достижения данной цели сформулируем задачи :

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C»

Обсуждение, отзывы о книге «Технологии автоматического дедуктивного распараллеливания в языке Planning C» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x