Чтобы использовать систему ПВМ, приложение должно пройти две стадии.
Первая заключается в разработке распределенной в памяти параллельной
версии алгоритма приложения; эта фаза общая как для системы ПВМ, так
и для других мультипроцессоров с распределенной памятью. Фактические
параллельные решения подпадают под две главные категории - одна связана
со структурой, другая связана с эффективностью. В решениях, связанных
со структурой распараллеливаемых приложений, основной упор делается
на выбор используемой модели (т.е. беспорядочные вычисления в противовес
древовидным вычислениям или функциональной декомпозиции). Решения
с упором на эффективность - когда распараллеливание ведется в среде
распределенной памяти - в целом ориентировано на минимизацию частоты
и интенсивности коммуникаций. Обычно в отношении последних можно сказать,
что процесс распараллеливания различен для ПВМ и для аппаратных мультипроцессоров;
для среды ПВМ, основывающейся на сетях, сильная степень детализации,
как правило, ведет к лучшей производительности. При наличии указанной
особенности, процессы распараллеливания для ПВМ и для других сред
с распределенной памятью, включая аппаратные мультипроцессоры, очень
похожи.
Распараллеливание приложений можно делать "интуитивно", взяв
за основу существующие последовательные версии или даже параллельные.
В обоих случаях стадии сводятся к выбору подходящего алгоритма для
каждой из подзадач приложения - обычно с помощью опубликованных описаний
- или изобретением параллельного алгоритма и последующему кодированию
этого алгоритма на выбранном языке (C, C++ или Fortran 77 - для ПВМ),
а также реализации интерфейса с другими приложениями, управляющим
процессом и прочими конструкциями. При распараллеливании существующих
последовательных программ также обычно следуют общим рекомендациям,
первичным из которых является "разрыв петель", начиная с наиболее
удаленных петель и постепенно продвигаясь вглубь. Основная работа
такого процесса заключается в определении зависимостей и разбивании
петель таким образом, чтобы зависимости не нарушались при возникновении
параллельных выполнений. Процесс такого распараллеливания описан в
ряде печатных изданий и учебников по параллельному программированию,
хотя в немногих из них обсуждаются практические и специфические аспекты
трансформации последовательной программы в параллельную.
Существующие параллельные программы могут базироваться либо на парадигме
разделения памяти, либо на парадигме распределенной памяти. Приспособление
написанных программ для разделяемой памяти к ПВМ походит на преобразование
из последовательного кода, причем версии с разделяемой памятью базируются
на векторном или на уровне петель параллелизме. В случае с программами,
явно разделяющими память, первичная задача состоит в поиске точек
синхронизации и замещении их обменами сообщениями. Для преобразования
для распределенной памяти параллельного кода к ПВМ, главная задача
состоит в преобразовании одного набора параллельных конструкций в
другой. Обычно, существующие параллельные программы для распределенной
памяти написаны либо для аппаратных мультипроцессоров, либо для других,
сетевых сред, таких, как p4 или Express. В обоих случаях, главные
изменения требуются в отношении подсистемы управлении процессами.
В примере с семейством Intel DMMP, обычной практикой является запуск
процессов с помощью командной строки интерактивных оболочек. Такая
парадигма должна замещаться ПВМ - либо посредством ведущей программы,
либо посредством программы для станции, берущей на себя ответственность
за порождение процессов. В смысле взаимодействия, при этом, к счастью,
много общего между вызовами по обмену сообщениями в различных средах
программирования. Основными отличиями ПВМ и других систем в этом контексте
являются:
отношение к схемам управления процессами и адресации процессов;
отношение к конфигурированию/переконфигурированию виртуальной машины
и его воздействию на выполнение приложений;
отношение к гетерогенности сообщений, как аспекту гетерогенности,
связанной с отличающимимя архитектурами и представлениями данных;
отношение к некоторым уникальным и специализированным возможностям,
таким как сигналы и методы диспетчеризации задач.
Знаете ли Вы, что апостериорное решение в стохастических двухэтапных моделях - это вектор оптимальных значений переменных, характеризующих плановые задания, выполняемые после поступления информации о наступлении определённого случайного события, влияющего на хозяйственные результаты. Для каждого варианта (исхода) случайных событий предусматривается отдельное апостериорное решение.
