Архитектура параллельных вычислений

   c ( btree.value );

   else {

   new SumBinTree().Sum( btree.left,  c1 );

   new SumBinTree().Sum( btree.right, c2 );

   c(Get2() );

       }

     }

   // Определение связки  из двух  каналов и обработчика

   handler Get2 int() &channel с1( int x )

   &channel с2(int y )

     {

   return ( x + y );

   }

} 

3.6 Пример работающей программы 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение 

      С развитием вычислительной техники  стало возможным решить ряд задач, возникающих в процессе жизнедеятельности, облегчить, ускорить, повысить качество результата.

      Навыки  параллельного программирования необходимы любому профессиональному программисту. Параллельное программирование требует тщательной отработки взаимодействия между потоками управления. Некоторые участки кода необходимо ограждать от одновременного использования двумя различными потоками, дабы не нарушить целостность изменяемых структур данных или логику работы с внешними ресурсами.

      Задачи  параллельного программирования, то есть оптимального планирования загрузки исполнительных устройств, составляют особый класс задач исследования операций. Это задачи высокой сложности, и методы их точного решения не могут быть положены в основу специального программного обеспечения вычислительной системы, требующего сверхвысокой оперативности. Однако при расчете, обосновании  и сопровождении сложных проектов, при мониторинге строительства, эти задачи решаются, составляя основу оперативного планирования, допускающего, ради точности результатов, повышенную трудоемкость.

      Здесь важное значение обретают такие задачи, как нахождение длины критического пути в сетевом графе, описывающем взаимосвязанные работы с их временными оценками, нахождение ранних и поздних сроков выполнения работ, оценка снизу стоимости проекта и времени его реализации, связанных с размещением заказов и комплектацией исполнителей.

      Однако  эти задачи интегрируются в более глобальные и ответственные:

-минимизация  стоимости проекта в соответствии  с привлечением организаций-исполнителей  при необходимости выполнения  работ в заданный срок;

- минимизация  времени выполнения проекта при  заданном множестве исполнителей.

      В последние годы усиливается внимание к использованию высокопроизводительной вычислительной техники в научных  исследованиях и образовании.

       Создание  эффективных программных решений  для параллельных систем складывается из трех основных компонентов: параллельных алгоритмов, средств реализации параллельности и систем отладки. 
 
 
 

Использованная  литература: 

1. Воеводин  В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002.
2. Гергель  В.П.,  Стронгин  Р.Г.  Основы  параллельных  вычислений  для  многопроцессорных вычислительных систем. - Н.Новгород, ННГУ, 2001.
3. Малышкин В. Э, Корнеев В. Д. Параллельное программирование мультикомпьютеров. – Новосибирск, НГТУ, 2006.
4. Сердюк Ю. П. Конспект лекций по курсу «Кластерные вычисления». – Переславль-Залесский, Институт программных систем РАН, 2007.
5. Бурова И. Г., Демьянович Ю. К. Алгоритмы параллельных вычислений и программирование. Курс лекций. – СПб.: СПбГУ, 2005.
6. Сердюк Ю. П. Введение в параллельное программирование на языке MC#. - Переславль-Залесский, Институт программных систем РАН, 2007.
7. Гергель В. П., Фурсов В. А. Лекции по параллельным вычислениям. – Самара, Издательство СГАУ, 2009.
8. http://www.parallel.ru/