перейти к полному списку дипломных проектов

Ссылка на скачивания файла в формате .doc находится в конце странички

В последнем случае причина может быть очень простой – неверное задание матрицы процессоров при запуске программы или неверное распределение данных и вычислений

Разбиением программы на интервалы пользователь управляет при ее компиляции. Он может задать такие режимы, при которых интервалами будут последовательные циклы, которые содержат внутри себя параллельные циклы, либо все последовательные циклы вообще, либо отмеченные им в программе последовательности операторов.

4.3 Рекомендации по анализу

При разработке параллельной программы пользователь, как правило, преследует одну из двух возможных целей – обеспечить решение задачи в приемлемые сроки, либо создать программу, способную эффективно решать на различных параллельных ЭВМ задачи определенного класса.

В первом случае, если время выполнения программы удовлетворяет пользователя, то другие характеристики его могут уже не интересовать. Во втором случае главным критерием для пользователя является коэффициент эффективности распараллеливания. Если время выполнения или коэффициент эффективности не удовлетворяет пользователя, то ему необходимо анализировать потерянное время и его компоненты.

Важно помнить, что: во-первых, потерянное время (как и коэффициент эффективности распараллеливания) вычисляется, опираясь не на реальное время выполнения программы на одном процессоре, а на прогнозируемое время. Этот прогноз может отличаться от реального времени и в ту, и в другую сторону.

Реальное время может быть больше прогнозируемого из-за того, что при выполнении программы на одном процессоре одни и те же вычисления могут осуществляться медленнее, чем при выполнении на нескольких процессорах. Это объясняется тем, что при изменении объема используемых при вычислениях данных меняется скорость доступа к ним через кэш-память. Поскольку производительность современных процессоров сильно зависит от эффективности использования кэш-памяти, то реальное время может заметно превысить прогнозируемое.

Реальное время может быть меньше прогнозируемого, поскольку при прогнозе учитываются не все накладные расходы на поддержку выполнения параллельной программы. Эти неучтенные расходы, например, поиск информации в системных таблицах при выполнении некоторых часто используемых функций (замерять время выполнения которых невозможно без внесения неприемлемых искажений в выполнение программы), могут значительно сократиться при уменьшении количества процессоров до одного.

В результате влияния эффективности использования кэш-памяти и системных накладных расходов при выполнении программы на разных конфигурациях параллельной ЭВМ будут выдаваться различные значения полезного времени. Поэтому, если есть возможность выполнить программу на одном процессоре (а она может требовать гораздо больше оперативной памяти, чем имеется на одном процессоре), то желательно это сделать для получения представления об отличиях прогнозируемых времен от реального времени.

Во-вторых, время выполнения параллельной DVM-программы на одном процессоре может значительно отличаться от времени ее выполнения как последовательной программы. Это может быть следствием следующих причин:

Доступ к распределенным данным в параллельной программе отличается от доступа к ним в последовательной программе. Дополнительные накладные расходы, появляющиеся в параллельной программе, могут увеличить время ее выполнения на 10-30 процентов. Однако в параллельной программе может быть проведена такая оптимизация доступа к данным, которая для некоторых программ приведет к ускорению их выполнения по сравнению с последовательным случаем.

Трансформация программы в программу на стандартных языках Фортран 77 или Си может привести к различиям в оптимизации программ стандартными компиляторами. В результате, параллельная программа может выполняться либо медленнее, либо быстрее. Особенности оптимизации программ современными компиляторами существенно (десятки и сотни процентов) определяют эффективность их выполнения.

Некоторые накладные расходы на поддержку выполнения параллельной программы могут значительно замедлить ее выполнение (например, операции запроса и освобождения памяти в последовательной программе могут превратиться в параллельной программе в гораздо более сложные операции создания и уничтожения распределенного массива).

Поэтому, если есть возможность выполнить программу как обычную последовательную программу на одном процессоре (если это нельзя сделать на параллельной ЭВМ, то может быть это окажется возможным на рабочей станции), то желательно это сделать.

Все это пользователю необходимо иметь в виду, приступая к анализу потерянного времени и его компонент.

Сначала следует оценить три компоненты потерянного времени для интервала нулевого уровня (всей программы). Наиболее вероятно, что основная доля потерянного времени приходится на одну из первых двух компонент (недостаточный параллелизм или коммуникации).

В случае если причиной оказался недостаточный параллелизм, необходимо уточнить, на каких участках он обнаружен – последовательных или параллельных. В последнем случае причина может быть очень простой – неверное задание матрицы процессоров при запуске программы или неверное распределение данных и вычислений. Если же недостаточный параллелизм обнаружен на последовательных участках, то причиной этого, скорее всего, является наличие последовательного цикла, выполняющего большой объем вычислений.

скачать бесплатно Обзор существующих моделей параллельного программирования

Содержание дипломной работы

Поэтому главным недостатком выбора одной из них в качестве модели программирования является то, что такая модель непривычна и неудобна для программистов, разрабатывающих вычислительные программы
Создание, уничтожение нитей, распределение на них витков параллельных циклов или параллельных секций – всё это брал на себя компилятор
Когда показывать? Важно показывать то, что полезно в данный момент для отладки эффективности, чтобы не загромождать пользователя излишней информацией
Существуют следующие составляющие потерянного времени: потери из-за недостатка параллелизма, приводящего к дублированию вычислений на нескольких процессорах (недостаточный параллелизм)
Этот интервал может включать в себя несколько интервалов следующего (первого) уровня
В последнем случае причина может быть очень простой – неверное задание матрицы процессоров при запуске программы или неверное распределение данных и вычислений
Он может ограничить, например, количество регулярно повторяющихся внешних итераций до одной - двух итераций
3 Устройство анализатора Итак, анализатор состоит из трех основных компонент
В этом классе в качестве вспомогательного используется класс Processors
Первая используемая для этого функция – это функция Integrate()
000898 0 0
Выводы: Отладка эффективности параллельных программ – процесс очень сложный и трудоемкий Развитые средства анализа эффективности могут существенно ускорить этот процесс
Операции получения/ожидания/посылки-получения с блокировкой MPI_Recv, MPI_Wait, MPI_Waitany, MPI_Waitall, MPI_Waitsome, MPI_Probe, MPI_Sendrecv, MPI_Sendrecv_replace темно-синий 5