Яп

Мультиагентныераспределенныесистемы

•Автономность: агенты, хотя бы частично, независимы

•Ограниченность представления: ни у одногоиз агентов нет представления о всей системе, или система слишком сложна, чтобы знание о ней имело практическое применение для агента.

•Децентрализация: нет агентов, управляющих всей системой

•Агенты могут обмениватьсяполученными знаниями.

•Может проявляться самоорганизация.

2/27/2023

Уровни параллелизма

• Можно обеспечить на уровне

1.Инструкций

2.Подпрограмм

3.Объектов (CORBA)

4.Приложения

Процесс проектирования параллельных систем

•Декомпозиция – разбиение задачи на части и её решение

•Связывание – связь частей между собой

•Синхронизация – координация функционирования компонентов единой системы, порядка работа, определение критерия, когда цель достигнута.

Показатели эффективности параллельного алгоритма

Ускорение (speedup)

•получаемое при использовании параллельного алгоритма для p процессоров, по сравнению с последовательнымвариантом выполнения вычислений, определяетсявеличиной

Sp (n) T1(n)/Tp (n)

(величина n используется для параметризации вычислительной сложности решаемой задачи -

количество входныхданных задачи)

2/27/2023

Эффективность(efficiency)

•использования параллельным алгоритмом процессоров при решении задачи определяется соотношением:

Ep (n) T1(n)/(pTp (n)) Sp (n)/ p

•величина эффективности определяет среднюю долю времени выполнения параллельного алгоритма, в течение которого процессоры реально используются для решения задачи)

Стоимость (cost)

• Стоимость (cost) вычислений

Cp pTp

•Стоимостно-оптимальный (cost-optimal)

параллельный алгоритм - метод, стоимость которого является пропорциональной времени выполнения наилучшего последовательного алгоритма.

Оценка максимально достижимого параллелизма

Закон Амдала

•Всегда есть последовательные расчеты, которые не могут быть распараллелены.

•Пусть f есть доля последовательныхвычисленийв

применяемом алгоритмеобработки данных.

•Ускорениепроцесса вычислений при использовании p процессоров ограничивается величиной:

• Только алгоритм, вовсе не содержащий последовательных вычислений (f=0), позволяет получитьлинейный приростпроизводительности с ростом количества вычислителей в системе.

2/27/2023

Закон Густавсона - Барсиса

• Ускорение масштабирования(scaled speedup)

Sp g (1 g)p p (1 g)p

•g — доля последовательных расчётов в программе,

•p — количество процессоров.

•Оценка может показать, насколько эффективно могут быть организованыпараллельные вычисления при увеличении сложности решаемых задач

Масштабируемый алгоритм

•Параллельный алгоритм называют

масштабируемым (scalable), если при росте числа процессоров он обеспечивает увеличение ускорения при сохранении постоянного уровня эффективности использования процессоров.

Проблемы параллельного программирования

Средства синхронизации

•Любой ресурс, на доступ к которому претендуют не менее двух параллельно выполняющихся задач называется критическим или разделяемым ресурсом.

•Участок программы,на протяжении которого ведется работа с критическимресурсомназывается

критическойсекцией.

•Минимальная синхронизация включает:

1.Операциичтения могут выполняться параллельно

2.Операциизаписи не могут выполняться одновременно со чтением

3.Операциизаписи не могут выполняться параллельно другим операциям записи.

Мьютексы

Мьютексы – двоичный семафор.

Могут находиться в одном из двух состояний: отмеченном или неотмеченном.

Когда поток становится владельцем мьютекса, последний переводится в неотмеченное состояние.

Если задача освобождает мьютекс, его состояние становится отмеченным.

459

2/27/2023

Семафоры

Семафоры– классическийсемафорДейкстры.

Переменная S и две операцииP(S) и V(S).

V(S) – переменная S увеличиваетсяна 1 атомарным действием.К переменной S нет доступавовремя выполнения этой операции.

P(S) – переменная S уменьшается на 1 атомарнымдействием, S>=0. Если S уменьшитьневозможно,поток,выполняющий операциюP, ждет, покаэто уменьшение станет возможным.

Операция P заключаетв себепотенциальную возможность перехода процесса,который ее выполняет,в состояние ожидания(если S = 0).

Операция V можетпри некоторых обстоятельствах активизироватьпроцесс,приостановленныйоперацией P.

458

Параллелизм в Си++

•С++ не содержит никаких синтаксическихпримитивовдля параллелизма.

Варианты:

•библиотекаPOSIX(portable Operation System Interface) Threads;

•Стандарти библиотекаMPI (MessagePassingInterface) –

используется на компьютерах с массовым параллелизмоми кластерах рабочих станций.

•CORBA (Common Object Request Broker Architecture) –

стандарт для распределенногокроссплатформенного объектно-ориентированногопрограммирования.Агентно- ориентированноеи мультиагентноепрограммирование.

•CUDA + CUDA Toolkit – архитектура параллельных вычисленийот NVIDIA,позволяющая существенно увеличить вычислительнуюпроизводительностьблагодаря использованиюGPU (графических процессоров).

Процессы и потоки

•Различают два уровня параллельной обработки:

1.Процесс – некоторая часть (единица) работы, создаваемая операционной системой.

2.Поток – часть выполняемого кода, которая может быть регламентированаопределенным образом. Не имеет своего адресного пространства.

•Процесс может иметь несколько потоков выполнения и управления.

•Процесс с несколькими потоками, выполняющимися параллельно, называется

многопоточным.

2/27/2023

Процессы и потоки. Сходства

•Имеют идентификационный номер (id), состояние, набор регистров, приоритет и привязку к определеннойстратегии планирования

•Имеют атрибуты, которые описывают их особенности для операционной системы

•Имеют информационные блоки

•Разделяют ресурсыс родительским процессом

•Функционируют независимо от родительского процесса

•Их создательможет управлять потоком или процессом

•Могут изменятьсвои атрибуты

•Могут создавать новые ресурсы

•Не имеют доступа к ресурсамдругого процесса

Процессы и потоки. Различия

Потоки

•Для переключенияконтекста требуется меньше системных ресурсов.

•Достигается более высокая производительность приложения.

•Для обеспечениявзаимодействия между задачами не требуется никакого специальногомеханизма.

•Программа имеетболеепростую структуру.

•Потоки могут разрушить адресное пространство процесса => один поток можетликвидировать целый процесс.

•Потоки необходимосинхронизировать при параллельномдоступе.

•Потоки не являются многократноиспользуемыми,т.к. существуют в рамках процесса.