Р. Г. Стронгина. Ниж- ний Новгород: Изд-во Нижегородского университета, 2002, 217 с
жүктеу/скачать 1,64 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- 6. Выводы
| 5. Средства отладки
Отладка параллельной программы является процессом более тру- доемким, чем отладка последовательной программы. Причиной этого является не только сложность параллельной программы, но и ее неде- терминированное поведение, серьезно затрудняющее и функциональ- ную отладку (достижение правильности результатов), и отладку эф- фективности программы. Развитые средства отладки могут существен- но упростить разработку параллельных программ прикладными про- граммистами. 6. Выводы На основании проведенного анализа пяти различных подходов к разработке параллельных программ для вычислительных кластеров (MPI, HPF, ОрепМР, OpenMP+MPI и DVM) можно сделать следующие выводы. 1. С точки зрения простоты разработки параллельных программ и их повторного использования явное преимущество имеют подходы HPF, ОрепМР и DVM. Конечно, очень трудно количественно оце- нить это преимущество, но в качестве грубой оценки сложности программирования вполне годятся данные о соотношении количе- ства дополнительных операторов, которые пришлось при распа- раллеливании тестов NPB 2.3 добавить в их последовательные версии -40% для MPI и 4% для DVM. 2. По эффективности выполнения программ HPF заметно отстает от остальных подходов. 3. OpenMP ограничивает переносимость программ мультипроцессо- рами и DSM-кластерами. 4. Гибридный подход OpenMP+MPI, как и MPI, не может обеспечить эффективного выполнения программ на неоднородных кластерах. Таким образом, ни один из четырех подходов (MPI, HPF, OpenMP и OpenMP+MPI), базирующихся на имеющихся стандартах, не может рассматриваться в настоящее время как вполне подходящий для разра- ботки параллельных программ для вычислительных кластеров и сетей ЭВМ. Наверное, пройдет еще немало лет до появления языка програм- мирования, который будет принят сообществом программистов в ка- 90 честве языка разработки параллельных программ для высокопроизво- дительных вычислений на кластерах и сетях ЭВМ. А как же разрабатывать программы для вычислительных кластеров все эти годы до появления нового языка? Можно использовать MPI, понимая при этом, что будут затрачены большие усилия для написания, отладки и сопровождения программ, которые когда-то все равно придется переписывать на другом языке. Можно попробовать использовать DVM, поскольку освоение этого подхода может существенно сократить время написания, отладки и сопровождения программ. А в случае появлении нового стандарта языка, DVM-программы смогут быть преобразованы в программы на новом языке автоматически, или с минимальным участием программи- ста. жүктеу/скачать 1,64 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|