Авторы

Особенности и эффекты применения систем автоматического конструирования параллельных программ в сравнении с ­MPI- и Open­MP-программированием

Разработка эффективных параллельных программ для мультикомпьютеров является сложной задачей, требующей решения множества проблем. С одной стороны, необходимо обеспечить нефункциональные свойства параллельной программы, такие как сокращение накладных расходов на организацию параллельной обработки, балансировка нагрузки на вычислительные узлы и процессорные ядра и т. п. С другой стороны, для параллельных программ актуальны новые классы ошибок, не свойственные последовательным программам. Для преодоления этих проблем разрабатываются системы автоматического конструирования параллельных программ. Такие системы берут на себя работу по выполнению программы на мультикомпьютере и обеспечению нефункциональных свойств, позволяя пользователю сосредоточиться на решении прикладной задачи. Цель данной работы – оценить степень готовности популярных систем автоматического конструирования параллельных программ как с точки зрения производительности, так и с точки зрения пользовательского опыта, а также выявить классы задач, для решения которых целесообразно использовать рассматриваемые системы. В работе представлено сравнение этих систем между собой и с наиболее часто использующимися технологиями параллельного программирования (­MPI, Open­MP) по критериям, наиболее значимым для пользователя при выборе используемой технологии (производительность, полнота документации, простота установки, возможности для отладки и оптимизации и др.). Общими проблемами, характерными для таких систем и рассмотренными в статье, являются неполнота документации, ошибки и неожиданное поведение. Однако данные системы по большей части способны конструировать параллельные программы приемлемой производительности. При этом относительная простота и высокий уровень абстракции входных языков программирования позволяют реализовать прикладной алгоритм с меньшими трудозатратами по сравнению с использованием технологий ­MPI и Open­MP. Читать дальше...