Cтраница 2
При автоматическом распараллеливании создается многопоточный код. [16]
При распараллеливании ПЛМ по выходам или термам глубина сети не увеличивается. [17]
При динамическом распараллеливании каждому оператору программы ставится в соответствие спусковая функция ( в терминах [41]), описывающая условия включения данного оператора, и МВС должна содержать специальные аппаратурные и / или программные средства для проверки этих условий в процессе выполнения программы. Эти средства должны быть направлены на минимизацию времени анализа готовности операторов к их выполнению с целью максимального использования собственного параллелизма программы. Операторами программы могут быть логические и арифметические операторы, в том числе операторы действий над векторами, операторы переходов, присваивания, ввода и вывода и пр. [18]
Предпосылкой для распараллеливания выражений служит тот факт, что входящие в них операции и функции удовлетворяют нек-рым соотношениям, индуцирующим на всем множестве выражений отношение эквивалентности по результатам ( например, для арифметич. [19]
Важнейшим инструментом распараллеливания является векторизатор, который находит в программе операции, которые могут выполняться одновременно, а затем преобразует последовательную программу таким образом, чтобы обрабатывать 2, 4, 8 или 16 элементов за одну операцию. [20]
Существенной предпосылкой распараллеливания является возможность перестройки связей между элементами алгоритма, которая для алгоритма, заданного, например, операторной схемой, выражается в переходе от зависимых операторов к независимым. Ясно, что такой переход может существенно изменить вычислительную эффективность метода. [21]
Предлагается способ распараллеливания алгоритма 3 ( алгоритм 3.1), который состоит в следующем. [22]
Высокая степень распараллеливания процесса выполнения операций подразумевает большое количество вариантов продолжения микропрограммы в зависимости от значения исходных операндов, их расположения в ОП и др., а также от промежуточных результатов обработки. [23]
Типичным примером объективного распараллеливания вычислительного процесса является распределение по машинам ВС объектов, обнаруживаемых и сопровождаемых радиолокационными станциями в АС УВД. В некоторых типах АС УВД [23] для обеспечения обнаружения и сопровождения большого числа воздушных судов в зоне ответственности центра УВД на каждую машину ВС поступают координаты самолетов из некоторого выделенного ограниченного сектора. Вследствие недостаточной производительности одной машины ВС для обработки всей поступающей информации применяется многопроцессорная система с общей памятью, процессоры которой ведут обработку данных практически независимо только из выделенных секторов. При значительном взаимном удалении воздушных судов их информация может обрабатываться независимо разными процессорами и распределение по процессорам может не учитывать информационную связность исполнения программ. При обработке информации близко расположенных самолетов и на границах секторов программы каждой из машин селектируют информацию только по назначенным им объектам, а также должны учитывать ход вычислительного процесса по объектам, распределенным другим машинам. Таким образом, при объектовом распараллеливании учитывается не алгоритмическая связность программ, а специфическая для каждого алгоритма функциональная и информационная связность координат и характеристик самолетов обрабатываемых и управляемых машинами ВС. [24]
Именно за счет распараллеливания ВП могут быть решены многие задачи обработки данных и оптимизации очень большой размерности, которые возникают, например, при изучении м кроэко-номических моделей [29], при решении задач управления быстро-протекающими процессами в реальном масштабе времени, задач проектирования, планирования и др. Разумеется, что далеко не всякий алгоритм позволяет эффективное распараллеливание ВП, осуществляемое при решении задачи с его помощью. В идеальном же случае, если ВС состоит из п процессоров, то время t решения некоторой задачи на этой системе с помощью алгоритма, позволяющего распараллеливание ВП, должно сокращаться примерно в п раз по сравнению с затратами времени в случае решения этой задачи на однопроцессорной ЭВМ. [25]
При данном способе распараллеливания обработки данных производительность СОД РВ, в основном, определяется структурой синтезируемых модулей. Наибольшая эффективность распараллеливания на уровне модуля достигается при слабой информационной взаимосвязи между процедурами, входящими в один модуль. При этом величина времени простоя оборудования определяется уровнем синхронизации обработки различных ветвей модуля. Высокая загрузка каждого процессора обеспечивается наличием большого числа выполняемых параллельно программных модулей или ветвей реализуемого ими алгоритма при условии их назначения программой-диспетчером на любой процессор. [26]
Возможна структура с полным распараллеливанием. [27]
С другой стороны, статическое распараллеливание не позволяет полностью выявить действительный параллелизм программ, так как в статике непредсказуема конкретная версия реального выполнения программы из-за наличия логических ветвлений, циклов неопределенной длины и пр. [28]
Некоторые системы программирования предусматривают автоматическое распараллеливание алгоритмов для последующего решения задачи с помощью многопроцессорного или многомашинного комплекса. [29]
Все описанные выше приемы распараллеливания обработки информации направлены на повышение производительности компьютера. [30]