Параллельное програмирование

 

// Листинг 1. Простой пример области действия блока

int main(int argc, char argv[]) {

int X; int Z; {

int Y;

Z = Y; // Вполне правомочное присваивание.

//.. .

}

X = Y ; // Неверно, поскольку имя Y уже не определено.

}

    Однако  имя Y видимо для любого другого кода из того же блока, в котором определена переменная Y. Имя, объявляемое внутри функции или ее объявления, получает область видимости этой функции. В листинге 8.1 переменные X и Z видимы только для функции main (), и к ним нельзя получить доступ из других функций. Понятие области видимости файла относится к исходным файлам. Поскольку С++-программа может состоять из нескольких файлов, мы можем создавать объекты, которые видимы в одном файле и невидимы в другом. Имена, обладающие областью видимости файла, видимы, начиная с местоположения их объявления и заканчивая концом исходного файла. Имена с областью видимости файла не должны объявляться ни в одной из функций. Обычно их называют глобальными переменными. Имена, которые характеризуются областью видимости объекта, видимы для любой функции-члена, объявленной как часть этого объекта. Мы используем область видимости объекта в качестве первого уровня доступа к членам объекта. Закрытый, защищенный и открытый интерфейсы объекта определяют второй уровень. И хотя само имя объекта может быть видимым, закрытые и защищенные его члены тем не менее имеют ограниченный доступ. Область действия просто сообщает нам, видимо ли имя объекта. В нераспределенной программе область действия ассоциируется с единым адресным пространством. Два объекта в одном и том же адресном пространстве могут получать доступ друг к другу по имени или указателю и взаимодействовать, просто вызывал методы друг друга.

 

// Листинг 2. Использование объектов, которые вызывают

// методы других объектов из того же

// адресного пространства

//.. .

some_object А; another_object В;

dynamic_object *C;

C = new dynamic_object;

//...

B.doSomething(A.doSomething() );

A.doSomething(B.doSomething() );

C->doMore (A.doSomething () ) ;

//...

    В листинге 1. объекты А и В находятся в одной области видимости, т.е. объект В видим для объекта А, а объект А видим для объекта В. Объект А может вызывать функции-члены объекта В, и наоборот. А В листинге 1 объекты А и В создаются во время компиляции, а объект С — во время выполнения. Все они являются частями одной и той же программы, обладают одной областью видимости, а их адреса принадлежат адресному пространству одного и того же процесса. Чтобы процесс мог выполнить инструкцию, ему нужно знать ее адрес. При компиляции программы, представленной в листинге 1, адреса объектов А и В хранятся в выполняемом файле. Следовательно, процесс, который выполняет программу из листинга 1, будет знать местоположение объектов А и В. Адрес объекту С присваивается во время выполнени я программы, т.е. его точный адрес станет известен только тог д а, когда будет вызвана функция new (). Однако указатель на объект С бу д ет содержать адрес в пределах того же пространства, в котором размещаются объекты А и В, и, следовательно, процесс для получения доступа к объекту С воспользуется этим указателем. Таким образом, доступ к каждому объекту осуществляется на основе доступа к их адресам (прямого или косвенного). Имя переменной объекта — это просто псевдоним для его адреса. Если имя объекта попадает в рамки нашей области видимости, то мы можем получить к нему доступ. Проблема в том, как связать удаленный объект с нашей локальной областью видимости. Для того чтобы получить доступ к объекту D, который находится в другом адресном пространстве, нам необходим некоторый способ ввода адреса удаленного объекта в наш выполняющийся процесс, т.е. нужно научиться связывать удаленный объект с нашей локальной областью видимости. Нам требуется видимое имя, которое бы служило псевдонимом для адреса в другом процессе, причем этот процесс может выполняться даже на другом компьютере. В некоторых случалх этот самый «другой» компьютер может быть подключен к другой сети! Было бы весьма удобно запросить удаленный объект с помощью некоторого согласованного описания и получить ссылку для адреса удаленного объекта. Имея ссылку, мы могли бы взаимодействовать с этим объектом из нашей локальной области действия. Именно для таких нужд распределенного программирования и можно использовать CORBA-реализацию.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение 

    Программы, надлежащее качество проектирования которых  позволяет воспользоваться преимуществами параллелизма, могут выполняться  быстрее, чем их последовательные эквиваленты, что повышает их рыночную стоимость. Иногда скорость может спасти жизнь. В таких случаях быстрее означает лучше. Иногда решение некоторых проблем представляется естественнее в виде коллекции одновременно выполняемых задач. Это характерно для таких областей, как научное программирование, математическое и программирование искусственного интеллекта. Это означает, что в некоторых ситуациях технологии параллельного программирования снижают трудозатраты разработчика ПО, позволяя ему напрямую реализовать структуры данных, алгоритмы и эвристические методы, разрабатываемые учеными. При этом используется специализированное оборудование. Например, в мультимедийной программе с широкими функциональными возможностями с целью получения более высокой производительности ее логика может быть распределена между такими специализированными процессорами, как микросхемы компьютерной графики, цифровые звуковые процессоры и математические спецпроцессоры. К таким процессорам обычно обеспечивается одновременный доступ. МРР-компьютеры (Massively Parallel Processors — процессоры с массовым параллелизмом) имеют сотни, а иногда и тысячи процессоров, что позволяет их использовать для решения проблем, которые просто не реально решить последовательными методами. Однако при использовании МРР-компьютеров (т.е. при объединении скорости и «грубой силы») невозможное становится возможным. К категории применимости МРР-компьютеров можно отнести моделирование экологической системы (или моделирование влияния различных факторов на окружающую среду), исследование космического пространства и ряд тем из области биологических исследований, например проект моделирования генома человека.

    Применение  более совершенных технологий параллельного  программирования открывает двери  к архитектурам ПО, которые специально разрабатываются для параллельных сред.

 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  использованной литературы 

1. Хьюз К., Хьюз Т. Параллельное и распределенное программирование на C++. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 672 с.
2. http://f1-delphi.ru/