Параллельное программирование *

Сколько процессорных ядер Intel в вашем компьютере? Если вы пользуетесь системой на базе Intel, то в абсолютном большинстве случаев к вашему ответу надо будет прибавить единицу. В состав почти всех процессоров Intel — от Atom и до Xeon E3, естественно, не пропуская Core, уже много лет входит интегрированное графическое ядро Intel Graphics, являющееся по сути полноценным процессором, и соответственно, способное не только показывать на экране картинки и ускорять видео, но и выполнять «обычные» вычисления общего назначения. Как это можно эффективно использовать? Смотрите под катом.

Не знаю как вам, но для меня нет лучшего начала дня, чем потрепаться о программировании. Кровь кипит при виде удачной критики одного из "жирных" языков, которым пользуются плебеи, мучаясь с ним на протяжении рабочего дня между стыдливыми посещениями StackOverflow.

(Тем временем, вы и я используем только самый просветленный язык и отточенные инструменты, разработанные для ловких рук таких мастеров, как мы).

Конечно, как автор проповеди, я иду на риск. Вам может нравиться язык, который я высмеиваю! Безрассудный памфлет мог бы неосторожно привлечь в мой блог яростную толпу черни с вилами и факелами наперевес.

Чтобы защититься от праведного огня и не оскорбить ваши (вероятно деликатные) чувства, я буду рассказывать о языке...

Наконец-то в России вышел учебник по SystemVerilog уровнем выше чем для начинающих. Учебник описывает технологии и приемы, которые спрашивают на интервью в NVidia, Intel, AMD, Apple и другие электронные компании: использование concurrent assertions и functional coverage, что сейчас требуют не только от инженеров по верификации, но и от дизайнеров микросхем; алгоритм работы симулятора с дельта-циклами; вменяемое объяснение static timing analysis; схемы коммуникации аппаратных блоков через аппаратные очереди; реализацию этих коммуникаций с помощью конечных автоматов с трактами данных и т.д.

В главе про последнее российского читателя может озадачить упоминание «политкорректной системы». Что бы это значило? Это вероятно намек на казус, который произошел в округе Лос-Анжелес в 2003 году. Чиновники Лос-Анджелеса попросили производителей, поставщиков и подрядчиков прекратить использование терминов «master/slave» («хозяин» и «раб») в отношении компьютерного оборудования, так как одному из работников округа эти термины напомнили про рабовладельческое прошлое.

Сейчас авторы технической литературы избегают терминов master/slave. В современной Америке работают и афро-американские инженеры (например София Мвокани из Камеруна — на фото слева), и использование старых терминов выглядит архаично, как выглядели бы например термины «пан/холоп» в украинской технической литературе вместо принятых «провідний/ведений» (рус. «ведущий/ведомый»).

Это не первый раз, когда в российском электронном образовании появляется тема борьбы афро-американцев за гражданские права. Например Татьяна Волкова, известный специалист по образованию в электронике, носит маечку с эмблемой «Черных Пантер», калифорнийского движения, которое в свое время сочло мирный протест недостаточным, и занялось вооруженным протестом.



Полное изображение эмблемы под кожанкой Татьяны Александровны — под катом, но в основном я буду рассказывать про дельта-циклы и конечные автоматы:

Предисловие к переводу

В отличие от научных статей, статьи данного типа сложно переводить "близко к тексту", приходится проводить довольно сильную адаптацию. По этой причине приношу свои извинения, за некоторую вольность, с моей стороны, в обращении с текстом исходной статьи. Я руководствуюсь лишь одной целью — сделать перевод понятным, даже если он, местами, сильно отклоняется от исходной статьи. Буду благодарен за конструктивную критику и правки / дополнения к переводу.

Введение

Пространство имен System.Threading.Tasks и класс Task впервые были представлены в .NET Framework 4. С тех пор, этот тип, и его производный класс Task<TResult>, прочно вошли в практику программирования на .NET, стали ключевыми аспектами асинхронной модели, реализованной в C# 5, с его async/await. В этой статье я расскажу о новых типах ValueTask/ValueTask<TResult>, которые были введены с целью повышения производительность асинхронного кода, в тех случаях, когда ключевую роль играют накладные расходов при работе с памятью.

В своей практике я часто встречаю, в различном окружении, код вроде того, что приведен ниже:

[1] var x = FooWithResultAsync(/*...*/).Result;

//или
[2] FooAsync(/*...*/).Wait();

//или
[3] FooAsync(/*...*/).GetAwaiter().GetResult();

//или
[4] FooAsync(/*...*/)
    .ConfigureAwait(false)
    .GetAwaiter()
    .GetResult();

//или
[5] await FooAsync(/*...*/).ConfigureAwait(false)

//или просто
[6] await FooAsync(/*...*/)

Из общения с авторами таких строк, стало ясно, что все они делятся на три группы:

• Первая группа, это те, кому ничего не известно о возможных проблемах с вызовом Result/Wait/GetResult. Примеры (1-3) и, иногда, (6), типичны для программистов из этой группы;
• Ко второй группе относятся программисты, которым известно о возможных проблемах, но они не знают причин их возникновения. Разработчики из этой группы, с одной стороны, стараются избегать строк вроде (1-3 и 6), но, с другой, злоупотребляют кодом вроде (4-5);
• Третья группа, по моему опыту самая малочисленная, это те программисты, которые знают о том, как код (1-6) работает, и, поэтому, могут сделать осознанный выбор.

Возможен ли риск, и на сколько он велик, при использовании кода, как в приведенных выше примерах, зависит, как я отмечал ранее, от окружения.

Функционал Async/Await появился в C# 5, чтобы улучшить скорость отклика пользовательского интерфейса и веб-доступ к ресурсам. Другими словами, асинхронные методы помогают разработчикам выполнять асинхронные операции, которые не блокируют потоки и возвращают один скалярный результат. После многочисленных попыток Microsoft упростить асинхронные операции, шаблон async/await завоевал хорошую репутацию среди разработчиков благодаря простому подходу.

Существующие асинхронные методы значительно ограничены тем, что должны возвращать только одно значение. Давайте рассмотрим некий обычный для такого синтаксиса метод async Task<int> DoAnythingAsync(). Результатом его работы является некоторое одно значение. Из-за такого ограничения нельзя использовать эту функцию с ключевым словом yield и асинхронным интерфейсом IEnumerable<int> (чтобы вернуть результат асинхронного перечисления).

Параллельные или распределенные вычисления — вещь сама по себе весьма нетривиальная. И среда разработки должна поддерживать, и DS специалист должен обладать навыками проведения параллельных вычислений, да и задача должна быть приведена к разделяемому на части виду, если таковой существует. Но при грамотном подходе можно весьма ускорить решение задачи однопоточным R, если у вас под руками есть хотя бы многоядерный процессор (а он есть сейчас почти у всех), с поправкой на теоретическую границу ускорения, определяемую законом Амдала. Однако, в ряде случаев даже его можно обойти.

Является продолжением предыдущих публикаций.

Как вы уже заметили, формат семинара эволюционировал и принял новую форму: каждый последующий семинар теперь посвящается целиком и полностью какой-либо теме. Пятый был посвящен теме Garbage Collector и за 10 часов раскрыл всё, что только возможно, оставив за скобками совсем уж частные вопросы. А его кульминацией был доклад про практическое применение (вопрос, который интересует каждого — "зачем всё это знать??")

Второй вопрос, который, как мне кажется, хочется знать всем, но на это, как правило, нет времени — это вопрос работы в многопоточном коде и вопрос планирования и поддержки его архитектуры. Вопросы эти — достаточно сложные, пугающие, а зачастую — вообще отталкивающие. И ровно поэтому дальше простейших конструкций синхронизации обычный разработчик не уходит. А ведь вокруг столько всего интересного :)

Я присоединился к сообществу Erlang около 10 лет назад, посреди первой фазы хайпа. Нам говорили, что Erlang — это будущее конкурентности и параллелизма. Реализовать их на этом языке проще и быстрее всего, и вы ещё получите бесплатную распределённость. В то время будущее казалось невероятным. Виртуальная машина недавно получила поддержку SMP, но чтобы действительно использовать все процессоры, приходилось запускать на одном компьютере несколько виртуальных машин.

Я хочу поразмышлять о прошедшем десятилетии. В этой статье я расскажу о фазах хайпа в отношении Erlang, о лестнице идей в языке и о её возможном влиянии на распространение языка, о том, через какие перемены я прошёл за эти 10 лет. И в заключение поделюсь своими мыслями о том, что Erlang ещё предстоит привнести в сообщество программистов в целом.

Каждый программист, использующий более одного потока в своей программе, сталкивался с примитивами синхронизации. В контексте .NET их очень и очень много, перечислять не буду, за меня это уже сделал MSDN.

Мне приходилось пользоваться многими из этих примитивов, и они прекрасно помогали справиться с задачами. Но в этой статье я хочу рассказать про обычный lock в десктопном приложении и о том как же появился новый (по крайней мере для меня) примитив, который можно назвать PriorityLock.

Экосистема TensorFlow содержит ряд компиляторов и оптимизаторов, работающих на различных уровнях программного и аппаратного стека. Для тех, кто использует Tensorflow ежедневно, этот многоуровневый стек может порождать трудные для понимания ошибки, как времени компиляции, так и в рантайме, связанные с использованием разного рода железа (GPU, TPU, мобильных платформ и пр.)

Эти компоненты, начиная с графа Tensorflow, могут быть представлены в виде такой диаграммы:



На самом деле всё сложнее

Если прошлая статья была скорее для затравки, то теперь пришло время проверить способности Джулии в распараллеливании на своей машине.

Сегодня никого не удивить скоростью интернета 100 Мбит\с., но существует проблема, как её использовать. Все основные операции загружают сеть не полностью. Одновременно с этим более высокую популярность получают тяжёлые форматы аудио и видео 4k-8k, которые хочется смотреть онлайн. И глядя на высокие скорости интернета, возникает логичный вопрос — а почему этого нет? Как освоить всю скорость предоставляемую провайдером? Как со стороны клиента, так и со стороны сервиса. Рассмотрим все эти вопросы в статье.

С момента выхода в августе 2018, язык Julia активно набирает популярность, войдя в топ 10 языков на Github и топ 20 самых популярных профессиональных навыков по версии Upwork. Для начинающих стартуют курсы и выпускаются книги. Julia используется для планирования космических миссий, фармакометрики и климатического моделирования.

Перед тем как приступить к распределенным вычислениям в Julia обратимся к опыту тех, кто уже испробовал данную возможность нового ЯП для прикладных задач — от уравнения диффузии на двух ядрах, до астрономических карт на суперкомпьютере.

ПривеТ! Решил поделиться с читателями своими небольшими экспериментами с системами частиц в трехмерном пространстве. За основу взял публикацию на Хабре об экспериментах с частицами в 2D пространстве.

Здравствуйте, коллеги!

Возможно, название сегодняшней публикации лучше смотрелось бы с вопросительным знаком — сложно сказать. В любом случае, сегодня мы хотим предложить вам краткий экскурс, который познакомит вас с библиотекой Dask, предназначенной для распараллеливания задач на Python. Надеемся в дальнейшем вернуться к этой теме более основательно.


Снимок взят по адресу

Недавно были анонсированы сразу два мероприятия о разработке многопоточных и распределённых систем: конференция Hydra (11-12 июля) и школа SPTDC (8-12 июля). Люди, которым близка эта тема, понимают, что приезд в Россию Лесли Лэмпорта, Мориса Херлихи и Майкла Скотта — важнейшее событие. Но возникали другие вопросы:

• Чего ждать от конференции: «академичности» или «продакшна»?
• Как соотносятся школа и конференция? На кого рассчитано то и другое?
• Почему они пересекаются по датам?
• Будут ли они полезны тем, кто не посвятил всю жизнь распределённым системам?

Обо всём этом хорошо известно человеку, благодаря которому Hydra появилась: нашему директору Алексею Федорову (23derevo). Он и ответил на все вопросы.

Что такое асинхронность? Если кратко, то асинхронность означает выполнение нескольких задач в течение определенного промежутка времени. PHP выполняется в одном потоке, что означает, что в любой момент времени может выполняться только один фрагмент PHP-кода. Это может показаться ограничением, но на самом деле предоставляет нам большую свободу. Нам в итоге не приходится сталкиваться со всей той сложностью, которая связана с многопоточным программированием. Но с другой стороны, здесь есть свой набор проблем. Нам приходится иметь дело с асинхронностью. Нам нужно как-то управлять ей и координировать ее.

Представляем перевод статьи из блога бэкенд-разработчика Skyeng Сергея Жука.

Давайте посмотрим как устроено конкурентное и параллельное программирование в .Net, на примере проблемы обедающих философов. План такой, от синхронизации потоков/процессов, до модели акторов (в следующих частях). Статья может быть полезна для первого знакомства или для того, чтобы освежить свои знания.

Зачем вообще уметь это? Транзисторы достигают своего минимального размера, закон Мура упирается в ограничение скорости света и поэтому рост наблюдается в количестве, транзисторов можно делать больше. При этом количество данных растет, а пользователи ожидают немедленной реакции систем. В такой ситуации "обычное" программирование, когда у нас один выполняющий поток, уже не эффективно. Нужно как-то решать проблему одновременного или конкурентного выполнения. Причем, проблема эта существует на разных уровнях: на уровне потоков, на уровне процессов, на уровне машин в сети (распределенные системы). В .NET есть качественные, проверенные временем, технологии для быстрого и эффективного решения таких задач.

Все эти слова гораздо сильнее связаны с мобильной разработкой, чем кажется на первый взгляд: гексагональные ускорители уже помогают обучать нейронные сети на мобильных устройствах; алгебра и матан пригодится, чтобы устроиться работать в Apple; а GPU-программирование не только позволяет ускорять приложения, но и учит видеть суть вещей.

Во всяком случае, так говорит руководитель мобильной разработки Prisma Андрей Володин. А еще о том, как идеи перетекают в мобильную разработку из GameDev, чем отличаются парадигмы, почему в Android нет нативного размытия — да много еще чего, продуктивный вышел выпуск AppsCast. Под катом поговорим про доклад Андрея на AppsConf без спойлеров.