Камерон Хьюз - Параллельное и распределенное программирование на С++

Работу, которую выполняет С++-программа, можно распределить между функциями, объектами или их сочетаниями. Действия, выполняемые программой, обычно делятся на такие логические категории: операции ввода-вывода, интерфейс пользователя, обработка базы данных, обработка сигналов и ошибок, числовые вычисления и т.д. Отделяя код интерфейса пользователя от кода обработки файлов, а также код процедур печати от кода числовых вычислений, мы не только распределяем работу програ м мы между функциями или объектами, но и стараемся выделять категории действий в соответствии с их характером. Логические группы организуются в библиотеки, модули, объектные шаблоны, компоненты и оболочки. Такой тип организации мы поддерживае м и при внесении PVM-задач в С++-програ мм у. Мы може м подойти к деко м позиции работ (work breakdown structure), используя м етод либо восходя щ его, либо нисходя щ его проектирования. В любом случае параллелиз м должен естественно вписываться в работу, которая на м ечена для выполнения функцией, модулем или объектом.

Не самая удачная идея — попытаться директивно навязать параллелиз м програ мм е. Искусственно насаждае м ый параллелиз м является причиной фор м ирования гро м оздкой архитектуры, которая, как правило, трудна для пони м ания и поддержки и создает сложности при определении корректности програ мм ы. Поэто м у, если програ мм а использует PVM-задачи, они должны быть результато м естественного разбиения программы. Каждую PVM-задачу следует отнести к одной из функциональных категорий. Например, если м ы разрабатывае м приложение, которое содержит обработку данных на естественном языке (Natural Language Processing — NLP), м еханиз м речевого воспроизведения текста (text-to-speech engine — TTS-engine) как часть интерфейса пользователя и формирование логических выводов как часть выборки данных, то параллелизм (естественный для NLP-компонента) должен быть представлен в виде задач внутри NLP-модуля или объекта, который отвечает за NLP-обработку. Аналогично параллелизм внутри компонента фор м ирования логических выводов следует представить в виде задач, составляю щ их модуль (объект или оболочку) выборки данных, отвечаю щ ий за выборку данных. Другими словами, мы идентифицируем PVM-задачи там, где они логически вписываются в работу, выполняемую программой, а не просто разбиваем работу программы на набор некоторых об щ их PVM-задач.

Соблюдение первичности логики и вторичности параллелизма имеет несколько последствий для С++-программ. Это означает, что мы могли бы порождать PVM-задачи из функции main() или из функций, вызываемых из функции main() (и даже из других функций). Мы могли бы порождать PVM-задачи из методов, прина д лежащих объектам. Место порождения задач зависит от требований к параллельности, выдвигаемых соответствую щ ей функцией, модулем или объектом. В об щ ем случае PVM-задачи можно разделить на две категории: SPMD (производная от SIMD) и MPMD (производная от MIMD). В модели SPMD все задачи будут выполнять одинаковый набор инструкций, но на различных наборах данных. В модели MPMD все задачи будут выполнять различные наборы инструкций на различных наборах данных. Но какую бы модель мы не использовали (SPMD или MPMD), создание задач должно происходить в соответствую щ их областях программы. Некоторые возможные конфигурации для порождения PVM-задач показаны на рис. 6.4.

Вариант 1 на рис. 6.4 представляет ситуацию, при которой функция main() порождает от 1 до N задач, причем каждая задача выполняет один и тот же набор инструкций, но на различных наборах данных. Су щ ествует несколько вариантов реализации этого сценария. В листинге 6.1 показана функция main(), которая вызывает функцию pvm_spawn().

// Листинг б.1. Вызов функции pvm_spawn() из // функции main()

int main(int argc, char *argv[]) {

int TaskId[10]; int TaskId2[5]; // 1-е порождение:

pvm_spawn(«set_combination»,NULL,0,"",10,TaskId);

// 2-е порождение:

pvm_spawn(«set_combination», argv, 0,"",5,TaskId2); //. . .

}

В листинге 6.1 при первом порождении создается 10 задач. Каждал задача будет выполнять один и тот же набор инструкций, содержа щ ихся в программе set_combination.При успешном выполнении функции pvm_spawn() массив TaskIdбудет содержать идентификаторы PVM-задач. Если про г ра мм а в листин г еб.1 имеет идентификатор TaskIds,то она может использовать функции pvm_send() для отправки данных, под г отовленных д л я обработки каждой про г раммой. Это воз м ожно б л а г одаря то м у, что функция pvm_send() содержит идентификатор задачи-получате л я.