W Cat - Описание языка PascalABC.NET

Возвращает размер в байтах на диске disk. disk=0 - текущий диск, disk=1 - диск A: , disk=2 - диск B: и т.д.

OpenMP – открытый стандарт для распараллеливания программ на многопроцессорных системах с общей памятью (например, на многоядерных процессорах). OpenMP реализует параллельные вычисления с помощью многопоточности: главный поток создает набор подчиненных потоков, и задача распределяется между ними.

OpenMP представляет собой набор директив компилятора, которые управляют процессом автоматического выделения потоков и данными, требуемыми для работы этих потоков.

В системе PascalABC.NET реализованы следующие элементы OpenMP:

* Конструкции для создания и распределения работы между потоками (директивы parallel for и parallel sections)

* Конструкции для синхронизации потоков (директива critical)

Директивы имеют следующий вид:

{$omp directive-name [опция[[,] опция]...]}

Здесь $omp означает то, что это директива OpenMP, directive-name – имя директивы, например parallel, после чего могут быть опции. Директива относится к тому оператору, перед которым она находится.

Примеры использования OpenMP находятся в папке Samples/OMPSamples

Ниже приводится описание директив.

Директива parallel for

Редукция в директиве parallel for

Параллельные секции и директива parallel sections

Синхронизация и директива critical

Директива parallel for обеспечивает распараллеливание следующего за ней цикла.

{$omp parallel for}

for vari: integer:=1 to10 do

тело цикла

Здесь будет создано несколько потоков и разные итерации цикла будут распределены по этим потокам. Количество потоков, как правило, совпадает с количеством ядер процессора, но в некоторых случаях могут быть отличия, например, если поток ожидает ввод данных от пользователя, могут создаваться дополнительные потоки, чтобы по возможности задействовать все доступные ядра.

Все переменные, описанные вне параллельного цикла, будут разделяемыми, то есть, если в теле цикла есть обращение к таким переменным, все потоки будут обращаться к одной и той же ячейке памяти. Все переменные, объявленные внутри цикла, будут частными, то есть у каждого потока будет своя копия этой переменной.

Опция private позволяет переменные, описанные вне цикла, сделать частными. Опция записывается так:

{$omp parallel for private(список переменных)}

Список переменных – одна или несколько переменных через запятую.

vara,b: integer;

{$omp parallel for private(a, b)}

for vari: integer:=1 to10 do

a := ...

В этом случае переменные a и b будут частными, и присваивание этим переменным в одном потоке не будет влиять на другие потоки.

Ограничение: счетчики распараллеливаемого цикла и вложенных циклов должны быть объявлены в заголовке цикла.

Не все циклы можно распараллеливать. Если на разных итерациях происходит обращение к одной и той же переменной и при этом ее значение меняется – распараллеливание такого цикла приведет к ошибкам, при разных запусках могут получаться разные результаты в зависимости от того, в каком порядке происходили обращения к этой переменной.

{$omp parallel for}

for vari:=1 to2 do

a[i] := a[i+1];

Здесь на первой итерации происходит чтение второго элемента массива, а на второй итерации – запись этого же элемента. Если первая итерация выполнится раньше второй – в первый элемент массива запишется значение из второго, а если позже – то из третьего элемента массива.

vara:integer;

{$omp parallel for}

for vari:=1 to10 do

begin

a := i;

... := a; //к этому моменту a может быть изменено другим потоком

end;

Значение переменной a после этого цикла может быть любым в диапазоне от 1 до 10.

Наиболее эффективно распараллеливаются циклы, каждая итерация которых выполняется достаточно долго. Если тело цикла состоит из небольшого количества простых операторов, затраты на создание потоков и распределение нагрузки между ними могут превысить выигрыш от параллельного выполнения цикла.

Пример параллельного перемножения матриц

Перемножение матриц - классический пример иллюстрации параллельности. Вычисление различных элементов матрицы происходит независимо, поэтому не надо предусматривать никаких средств синхронизации.

usesArrays;

procedureParallelMult(a,b,c: array[,] ofreal; n: integer);

begin