В этой статье мы попробуем написать простейшую параллелизуемую программу на языке Фортран, используя для этого методы конвейеризации и симметричной параллелизации и сравним их между собой, применив наиболее популярные компиляторы GNU Fortran и Intel Fortran.

Вы замечали, как простые вопросы иногда приводят к сложным вопросам? Сегодня мы попытаемся подступиться к одному из таких вопросов. Категория — наша любимая: сетевые аспекты Linux.

Все знают про язык программирования C, поменьше — про язык программирования F, кое‑кто про B, предшественник C, а вот знаете ли вы про язык «e»? Их кстати два — один с большой буквы «E», а другой с маленькой «e».

Вы наверное подумали, что это еще один безызвестный язык от какого‑нибудь аспиранта провинциального европейского университета. Однако интерпретатор маленького «e» под названием Specman продали в 2005 году большой компании Cadence Design Systems за $315 милионов долларов. Причем президента продающей компании Verisity звали Гаврилов. Также можно нагуглить, что этот язык использовали внутри компании Intel. Что же в нем такого, что вызвало интерес у толстых богатых корпораций?

Параллельное программирование — одна из самых интересных фич, которые может предложить вам Golang. Идея, лежащая в основе параллелизма, заключается в одновременной работе над несколькими разными процессами, что помогает избежать застревания в задачах, выполнение которых занимает много времени.

Поводом для написания статьи послужило не очень приятное для меня событие: модератор Хабра убрал теги – «С++» и «Параллельное программирование» из моей крайней статьи [1]. Этому предшествовало сообщение пользователя, который по его словам не заметил в статье ни С++, ни параллелизма и поспешил об этом известить весь свет. На самом деле он, скорее всего, просмотрел статью по диагонали и попросту "не врубился". Другим объяснить сей казус сложно. Я объяснил причины его заблуждения, но это не было принято во внимание. В ответ – тишина и, более того, пошли у него на поводу.

А до этого, но тоже в контексте рассматриваемой статьи (теперь все это складывается в один пазл), произошло еще одно событие.  Другой пользователь, решивший, видимо, поддержать автора, выразил благодарность, но допустил не очень лестные высказывания в адрес специалистов Бауманки. Не то, чтобы я с ним был во всем согласен, но поскольку на асфальте розы не растут, то в чем-то он был все же прав.

Но дело даже не в содержании постов. Если раньше управлять спорными постами доверялось автору, то теперь модератор решил взять на себя это право. Может, у нас месячник усиленной модерации? Но только в чем причины столь сильного недоверия автору? Ведь, модератор явно не очень вникал в суть проблемы и причины появления подобных постов. Логично было бы предоставить, как и ранее, автору решать вопросы, связанные с содержанием его же статей. Последнее сообщение, хотя и содержало критику, но в целом не нарушало правила сообщества. Хотя, обобщать на всю Бауманку, конечно, не стоило бы.

Генерация случайных чисел окружает нас везде. Любой шаг, дыхание, дуновение ветра, шум кулера, частота мяуканья кошки и т.п. уже может рассматриваться как некая генерация случайности. Так например, насколько вы контролируете вашу ходьбу? Можете ли вы с точностью до нанометра определить точку опоры? Если не можете, то сама погрешность в неопределённости расстояния начинает становиться для вас генератором случайности.

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.

У разных электронных компаний вопросы на интервью немного отличаются. В одной интервьюер на скрининге (первом интервью) спросит кандидата на RTL позицию про конечный автомат, в другой про арбитр, кэш или конвейер, в третьей про упорядочение неупорядоченных транзакций. Но на большом интервью вопрос про очередь FIFO появится практически всегда - не первым/вторым, но третьим.

Это может быть элементарный вопрос "напишите на доске (физической, ха-ха, без доступа к интернету и ChatGPT) код для FIFO на D-триггерах". Или это может быть обсуждение микроархитектуры какого-нибудь извращенного FIFO, например FIFO с отменой вталкиваний, или с возможностью втолкнуть и вытолкнуть переменное количество кусков данных за такт, или с конвейером и кредитным счетчиком, или работающее на памяти с высокой латентностью, или асинхронное FIFO из статьи Клиффа Каммингса про пересечение тактового домена.

Эта заметка является сиквелом заметки "FIFO для самых маленьких", а также приквелом занятия в Школе синтеза цифровых схем в ближайшую субботу. Главное нововведение - все примеры и упражнения теперь делаются не только в симуляторе, но и на плате ПЛИС.

Продолжим. Наша текущая цель - на примере  аттракторов достичь равенства результатов в SimInTech  и ВКПа.  Делать мы это будем приведением моделей к наиболее универсальной базе - используя языки программирования (ЯП). В ВКПа уже есть реализация на С++. Осталось создать ее в SimInTech. В таком виде они будут соответствовать друг другу. А в идеале, если языки одинаковые, даже просто совпасть. Все это должно способствовать равенству результатов. И на этом пути, кроме освоения внутреннего языка программирования SimInTech,   особых препятствий не предвидится.

Блоки на внутреннем ЯП в SimInTech создаются на базе блока PL  - блок библиотеки Динамические. Напомним реализацию модели аттрактора Лоренца на стандартных библиотечных блоках. Она приведена на рис. 1. Далее мы ее будем называть исходной схемой. Часть ее вместе с соответствующим кодом на языке программирования SimInTech (LangBlock22) представлена на рис. 2.

Приветствую

Появилась задача моделирования процесса теплопроводности. Для решения необходимо было использовать метод продольно-поперечной прогонки, а для распараллеливания - MPI

Разберем не только теорию, но и подробности решения

Я уже не знаю кому и чему верить. Собрался было подводить итоги по обсуждению аттрактора Лоренца, но что-то меня заставило "поиграть" еще с одним - мотором Рикитаке [1]. И, честное слово, какого-либо подвоха я, ну, никак  не ожидал. Просто потому, что по виду графиков он был, пожалуй, наиболее стабильным и характерным по внешнему виду во всех программных пакетах - MATLAB, SimInTech и ВКПа (cм. также предыдущую статью [2]).

            На структурном уровне рассматриваемые аттракторы можно представить в виде трех блоков ("черных ящиков"), отличающихся лишь видом связей. Структурная модель аттрактора Рикитаке представлена на рис. 1а, а на рис. 1б для сравнения приведена схема аттрактора Лоренца.

Сила - в правде. На уровне программирования она выражается в том, что одни и те же программы при одних и тех же начальных условиях обязаны выдавать истинную правду, т.е. одинаковые результаты. И даже разные программы, реализующие одну и ту же задачу, должны вести себя одинаково. Действительно, было бы странно, если бы два калькулятора выдавали отличающиеся результаты на одной и той же операции.  Или, по-другому, все это своего рода «программистская аксиома».

И, вроде бы все так, да не всегда. Критично ли наличие ошибок в программах? Странный вопрос - конечно, критично. Но, тем не менее, найдутся и те, кто скажет – не беда. И даст этому свое объяснение. Здесь, правда,  можно вспомнить, как фирма Intel объясняла несущественность ошибки деления с плавающей точкой в процессоре Pentium (подробнее см. [1]). Но общественность и пользователи объяснили Intel, что она не права. И, понеся большие репутационные и финансовые потери,  ей пришлось с этим согласиться и исправить положение.

Далее, обсуждая конкретные программы, мы столкнемся с тем, что нужно считать ошибками. Отличие от ситуации с Intel только в том, что необходимо будет конкретизировать, кто ошибается и ошибается ли и где источник ошибок. Но то, что идет явно не по плану, подтверждают результаты нашего тестирования. Просто ситуация несколько сложнее проблемы одной операции деления FDIV. 

Итак. Выберем для экспериментов три среды: две известные – это MATLAB, SimInTech и одну, известную больше по статьям вашего покорного слуги, - среду параллельного автоматного программирования ВКПа. Для первых двух можно скачать ограниченные версии.  Их возможностей вполне будет достаточно для наших примеров. Ну, а в отношении третьей - придется довериться автору.

Неблокирующий повтор (retry) в Java и проект Loom

Введение

Повтор (retry) операции является старейшим механизмом обеспечения надежности программного обеспечения. Мы используем повторы при выполнении HTTP запросов, запросов к базам данных, отсылке электронной почты и проч. и проч.

Раскрывать тему параллельного или асинхронного программирования непросто. Во-первых, она перегружена терминологией и трудна для понимания. Как правило, тонкости и особенности работы с языками усваиваются, лишь когда столкнешься с ними на практике. Во-вторых, в контексте Python тоже много своих подводных камней. Но сегодня почти любой современный web-сервис сталкивается с необходимостью многопоточности или асинхронности. Поскольку это многопользовательская среда, мы хотим направить всю процессорную мощность не на ожидание, а на решение прикладных задач бизнеса, чтобы все пользователи во время получили необходимые данные. 

Эта статья будет полезна тем разработчикам, которые хотят выполнять больше работы за одно и то же время и задействовать все ресурсы своего железа. Проще говоря, делать больше при этом обходиться меньшими ресурсами. Пусть железо работает, а не простаивает.

Времена нынче суровые. Откуда «прилетит» непонятно, но то, что «прилетит», сомневаться уже не приходится. Вот оно и … «прилетело». В связи с определенными обстоятельствами (возможно, вы даже догадываетесь какими) предложено рассмотреть  переход с ПЛК фирмы Delta на ПЛК от Haiwell. Мы, как говорится, и не такое  переживали, а потому качаем среду проектирования HaiwellHappy и пытаемся ее освоить. Самих ПЛК, хотя они уже заказаны (?!),  пока нет, но есть симулятор. Но для начала этого вполне достаточно…   

Путь проторенный. А потому в целях обучения и одновременно внедрения технологии автоматного программирования создаем – что? - правильно, модель RS-триггера. Почему? – см. статью [1]. Но, если кратко, то триггер - это фактически мизерный проект, от которого пользы – ну, просто туча. В этом и предстоит далее убедиться.

Однако, смотрим, на что же позарились наши менеджеры?… Цена ПЛК – хорошая! Ну, то есть – относительно небольшая. Для нормального менеджера этого, видимо, уже достаточно. Но работать-то – программистам!  Ставим среду и создаем наш первый проект. Это, как уже было сказано, модель реального RS-триггера.

Оставим в стороне всякие мелочные придирки к среде проектирования (обсудим их по ходу), а приведем сразу код проекта. Благо он, как уже было тоже сказано, мизерный. Его внешний вид приведен на рис. 1.

Соловей!.. Ведь, слушайте, ведь вот пичуга! Ну, смотреть не на что!.. Ну, мелочь пузатая!.. А ведь как, подлец, природу украшал!.. Что делал, мерза­вец!.. Э-тю-тю-тю-тю-тю-тю, тю-тю-тю!..

Райкин А. Люди и манекены

Рассмотрим алгоритм, который заимствован из несложного проекта системы управления прессом. В сам проект вникать не будем, а рассмотрим лишь его небольшую и, пожалуй, самую простую часть – управление валками. На пульте управления есть кнопка «Валки» (на рис. 1 сигнал X6), при нажатии на которую посылается сигнал, который то прижимает, то отпускает валки. Преобразуем алгоритм управления валками в автоматную форму и посмотрим, что из этого получится.

Код исходного проекта, реализующий поставленную задачу, приведен на рис. 1. Верхняя цепь данного фрагмента задает текущий режим системы управления, а нижняя - собственно управление валками.

В предыдущих статьях мы фрагментарно описали практику автоматного программирования для ПЛК. Здесь мы сведем все в одном месте и кое-что добавим. Ответы на вопросы, которые все же могут возникнуть после прочтения данного материала, можно найти в ранее написанных статьях автора. Перечень базовых статей следующий:

1. Автоматное программирование: определение, модель, реализация.

2. Вот, как просто! Автоматы в деле. Для ПЛК фирмы DELTA.

3. Автоматы в деле. Штабелер. Засады ПЛК.

Задание на проектирование программы

В предшествующей статье мы уже рассматривали штабелер. Здесь будет более сложный его  вариант. Это узкое «крыло», которое, находясь в исходном состоянии, с паузой после старта проката подхватывает лист металла и поддерживает его в процессе движения. После останова проката и отсечения листа оно выполняет «отскок» вперед, освобождая конец листа, который падает на приемное устройство - гидростол.  После этого "крыло" возвращается в исходное состояние. Во время этих движений прокат должен быть остановлен. После исполнения задания (формирования нужного числа листов заданной длины)  «крыло» перемещается в заключительную позицию за пределы гидростола. Возврат в исходное состояние происходит после нажатия кнопки «Штабелер». Выполнение самого задания начинается с нажатия кнопки «Прокат», а длина отдельного листа и общее их количество указывается на панели оператора. 

После нажатия кнопки «Сброс» (прокат останавливается, переходя в режим паузы) штабелер должен войти в режим паузы. Повторное нажатие кнопки выполняет реальный сброс системы управления. Продолжить прокат, находясь в ситуации паузы,  можно с помощью кнопки «Прокат». Штабелер, находясь в режиме «Автомат», может входить в тот же режим паузы, но после формирования текущего листа.   Работа штабелера в режиме системы «Полуавтомат» несколько отличается от работы в режиме «Автомат». В первом случае он останавливается после выполнения проката и ожидает срабатывания гильотины (в режиме «Полуавтомат» она запускается вручную). Дождавшись, он сбрасывает лист и перемещается в заключительную позицию. Из нее нажатием кнопки Штабелер «крыло» возвращается в исходное состояние. В режиме «Автомат» перемещение в заключительную позицию происходит только после выполнения задания.

Штабелер – устройство, расположенное после гильотины.  Для отражения своего состояния он может иметь один или два датчика. Таких состояний обычно два - закрытое и открытое. Находясь в исходном состоянии - закрытом, штабелер принимает лист металла и затем - в открытом состоянии сбрасывает его в накопительное устройство. После этого возвращается в исходное состояние. Мы рассмотрим штабелер, содержащий один датчик. Для правильной трактовки текущего состояния штабелера нужно в ручном режиме установить его в исходное состояние и далее вести отсчет состояний уже от него.

Запуск и режимы работы штабелера

Система управления линией профилирования металла поддерживает три базовых режима - ручной, полуавтоматический и автоматический. В программе им соответствуют реле - M9, M10, M11. Штабелер имеет всего два режима работы, названных  далее ручным и автоматическим. В ручном режиме работы системы он работает соответственно в ручном режиме, а в остальных - в автоматическом.

В ручном режиме штабелер управляется только кнопкой "Штабелер", при каждом нажатии которой он отрабатывает половину своего цикла работы, поочередно переходя при каждом нажатии кнопки из одного состояния в другое.  В автоматическом режиме штабелер отрабатывает полный цикл. В этом случае он принимает лист, находясь в исходном состоянии, затем сбрасывает его на приемный стол и после этого возвращается в исходное состояние, где ожидает поступление очередного листа.

На рис.1 представлен код, который запускает в работу штабелер, устанавливая единичное значение флагу bПускШтабелера. При этом текущий режим ему задается флагом bРежимШтабелера, нулевое значение которого определяет ручной режим работы, единичное - автоматический.

С тех пор как мир возник во мгле

Нет ничего на свете более интересного лично для

Исследователя и одновременно полезного для

Человечества, чем позна́ние окружающего Мира.

Валерий Баканов. Крым, Щёлкино/Казантип, август 2022.

Данная публикация предназначена для Исследователей, которым не жаль с пользой употребить своё время для практического количественного углу́бленного  понимания свойств внутреннего (скрытого) параллелизма в алгоритмах и его, на́йденного параллелизма, рационального использования в вычислительных практиках. Рациональное использование имеющегося в алгоритмах параллелизма определяется набором приёмов, позволяющих получить наиболее приемлемый (по разумным параметрам) план (расписание) выполнения рассматриваемого алгоритма (программы) на заданном поле параллельных вычислителей. Т.к. конечная (реализуемая в процессе собственно вычислений) последовательность выполнения команд неминуемо я́вится всё же несколько иной относительно разработанного на данном этап ие плана вычислений, логично назвать результат данного анализа каркасом плана (расписания) параллельных вычислений.

Алгоритм является результатом разумной деятельности человечества и отражает  в себе (в опосредованном виде, конечно) наиболее глуби́нные, фундаментальные законы развития Природы. Одно это является вполне обоснованной необходимостью исследования характеристик алгоритмов.  

Ряд лет интересом пользовалось изучение параметров вычислительной трудоёмкости (фактически зависимости числа вычислительных операций от размерности обрабатываемых данных) для различных алгоритмов. Параметры параллелизма в алгоритмах – очередная сторона многогранной  сущности “алгоритм”.  В современной ситуации отечественным разработчикам придётся самостоятельно исследовать и решать все связанные с автоматизированной обработкой данных вопросы – время “неограниченной халявы” (когда можно было десятилетиями бездумно копировать западные разработки в области архитектуры и готовых решений аппаратной и программной частей) закончилось.

Ещё никто на всей земле

Не предава́лся сожаленью

О том, что о́тдал жизнь ученью.

Абу Абдалла́х Рудаки́, Бухара, около 860÷941.

А что сказка дурна — то рассказчика вина.
Изловить бы дурака да отвесить тумака,
ан нельзя никак — ведь рассказчик-то дурак!
А у нас спокон веков нет суда на дураков!..
Леонид Филатов.

При обсуждении предыдущей статьи буквально, как "чертик из табакерки", выскочил вид программирования, названный шаговым. Автор был готов к подобному, поскольку был знаком ним, хотя, может быть, и "шапочно". В документации на ПЛК такое программирование носит, правда, название пошагового управления (видимо, это и сбивало меня на термин "пошаговое программирование"). Но это не столь принципиально, чтобы по этому поводу «ломать копья». Важна суть, а именно в силу ее далее эти термины будем считать равноправными.

Но дело даже не в том, что этот вид программирования был, возможно, новостью для участников обсуждения (в рамках программирования ПЛК DELTA это стандартный вид программирования), а в том, что он позиционировался, как известная идея, заменяющая автоматное программирование (АП).  Собственно это и было определенно неожиданным... Но поскольку, так и не удалось дождаться исполнения просьб о реализации модели RS-триггера на языке шагового программирования, а формат обсуждения статьи не предполагает написания больших постов, то это и послужило поводом к написанию статьи.