Параллельное программирование *

Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.

• Они не хотят, чтобы мьютекс содержал данные, только блокировку.
• Они не хотят управлять «защитным» значением, разблокирующим мьютекс при сбросе, в частности, они просто хотят вызывать операцию unlock, потому что им кажется, что это более явное действие.

Я работаю системным программистом в компании КриптоПро. Нередко мои задачи связаны с ошибками, которые лежат на самом нижнем уровне современных операционных систем, под которые мы пишем ПО. Я хочу поведать тебе, Хабр, об одной из таких ошибок и о том, как я жаловался на неё разработчикам.

Я отвечаю за поддержку одной из наших библиотек с C-интерфейсом, написанной на C и C++. Мой коллега из другого отдела сообщил, что его нагрузочный тест нашей библиотеки на C# в Linux выдаёт ошибку в хитром сценарии: нужно иметь два процесса по пять потоков, делающих некоторые идентичные вызовы. Если процесс один, а потоков много, то проблема не проявляется. Если процессов два, но в каждом по одному потоку, то проблема не проявляется. Путём просмотра исходников нагрузочного теста и логов работы библиотеки удалось перенести проблему в маленький юнит-тест на C++ с использованием нашего API.

Это расшифровка-перевод доклада Саши Гольдштейна, признанного лучшим на конференции DotNext 2016 Piter. С годами этот доклад стал лишь актуальнее прежнего: появление Mac на ARM-процессорах — еще один пример, почему разработчикам сегодня нужно думать не только о x86-архитектуре.

Речь пойдет о проблемах, с которыми вы можете столкнуться при написании многопоточного кода, если вы думаете, что достаточно умны, чтоб спроектировать свои собственные механизмы синхронизации.

То, что подходит процессорам Intel на архитектурах x86 и x86-64, может не подойти другой архитектуре. Как только вы перенесете свой код на другой процессор, например, на ARM для iPhone и Android, есть вероятность, что он перестанет работать как надо. Проблемы могут быть как очевидными (воспроизводиться с первого-второго раза), так и не очень (возникать только раз в миллион итераций). Вполне вероятно, что такие баги могут добраться до продакшна. Сегодня .NET и, конечно, C++ можно использовать не только на Windows и Intel, но и на других платформах, так что доклад будет полезен многим разработчикам.

Дисклеймер: статья предназначена для продвинутых читателей. Смотрите на свой страх и риск. За частое упоминание барьеров памяти и изменения порядка исполнения инструкций она получила возрастное ограничение 18+.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLwr8DnSlIMg0KABru36pg4CvbfkhBofAi

Как-то на Хабре мне попалась довольно любопытная статья “Научно-технические мифы, часть 1. Почему летают самолёты?”. Статья довольно подробно описывает, какие проблемы возникают при попытке объяснить подъёмную силу крыльев через закон Бернулли или модель подъёмной силы Ньютона (Newtonian lift). И хотя статья предлагает другие объяснения, мне бы всё же хотелось остановиться на модели Ньютона подробнее. Да, модель Ньютона не полна и имеет допущения, но она даёт более точное и интуитивное описание явлений, чем закон Бернулли.

Основной недостаток этой модели — это отсутствие взаимодействия частиц газа друг с другом. Из-за этого при нормальных условиях она даёт некорректные результаты, хотя всё ещё может применяться для экстремальных условий, где взаимодействием можно пренебречь.

Я же решил проверить, что же произойдёт в модели Ньютона если её улучшить. Что если добавить в неё недостающий элемент межатомного взаимодействия? Исходный код и бинарники получившегося симулятора доступны на GitHub.

Перед тем как мы начнём, я бы хотел сразу обозначить, что это статься не о физике самой модели. Эта статья о GPGPU-программировании. Мы не будем рассматривать физические свойства самой модели, потому что она груба и не подходит для настоящих расчётов. И всё же, эта неточная модель даёт куда более интуитивное описание явления подъёмной силы, чем закон Бернулли.

• Что за задача такая, о которой идет речь;
• Подробнее об интегральных изображениях;
• Как использовать интегральные изображения для приближенного решения гравитационной задачи N тел применительно к дискретному полю импульсов (масс-скоростей);
• Какой недостаток имеет это решение и как его исправить;
• И, наконец, как за константное время вычислить центр масс для произвольного региона.

"Цветорасширитель для ZX-Spectrum" — так называлась статья, опубликованная в эхе fido7.zx.spectrum 3 августа 1997 года. Статья описывала идею решения одной из главных проблем платформы ZX-Spectrum — конфликта атрибутов (attribute clash). Публикация вызвала в то время определенный интерес, про технические детали и историю вопроса я и хотел бы рассказать.

Не буду залезать глубоко в технические подробности и просто структурно опишу идею и решение.

Почему мы вообще хотим писать конкурентный код? Потому что процессоры перестали расти по герцовке и начали расти по ядрам. С каждым годом увеличивается количество ядер процессора, и мы хотим их эффективно утилизировать. Go — тот язык, который создан для этого. В документации так и написано.

Мы берём Go, начинаем писать конкурентный код. Конечно, ожидаем, что легко сможем обуздать мощь каждого ядра нашего процессора. Так ли это?

Меня зовут Артемий. Этот пост — вольная расшифровка моего доклада с GopherCon Russia. Он появился как попытка дать толчок людям, которые хотят разобраться, как писать хороший, конкурентный код.

Видео с конференции GopherCon Russia

День Программиста традиционно отмечается в 256-й день года. Число 256 выбрано потому, что это количество чисел, которые можно выразить с помощью одного байта (от 0 до 255).

Все мы выбрали эту профессию по-разному. Кто-то вышел на нее случайно, кто-то выбрал специально, но теперь все мы трудимся вместе над одним общим делом: мы создаем будущее. Создаем прекрасные алгоритмы, заставляем эти коробочки работать, работать и еще раз работать, даря людям новые профессии и возможности для самовыражения… Даря людям возможность общаться друг с другом, зарабатывать на жизнь… Мы создаем для людей некоторую — ныне ставшую совершенно незаметной — часть реальности, которая стала настолько привычной и неотъемлемой частью нашей жизни, словно она стала законом природы. Подумайте сами: можно ли представить сегодня мир без интернета, смартфонов, компьютеров? Будь то вирусописатель или программист детских игрушек… Каждый из нас изменил чью-то жизнь…

Если задуматься, то мы создаем из ничего, а наш материал — мысль. Наше полотно — код программы на любимом нами языке. И язык этот — способ проекции мысли. Способ говорить. Именно поэтому у нас так много языков: ведь все мы — разные и мыслим мы по-разному. Но мы прежде всего — творцы. Как писатели, которые, создавая в своих произведениях миры со своими законами, свойствами и делами оживляют фантазию читателя, наши миры возникают в некой связке машины и человека, становясь для каждого из нас чем-то большим, чем текстом программы.

У Go есть некоторые замечательные свойства, которым посвящён раздел «Хороший». Но когда речь заходит о применении этого языка не для создания API или сетевых серверов (для чего он и был разработан), а для реализации бизнес-логики, то я считаю Gо слишком неуклюжим и неудобным. Хотя даже в рамках сетевого программирования найдётся немало подводных камней как в архитектуре языка, так и в реализации, что делает Go опасным, несмотря на его кажущуюся простоту.