Применение параллельных вычеслительных систем является актуальным направлением развития ЭВМ. Ето обстоятельство вызвано не только физическим ограничением максимально возможного быстродействия обычных последовательных ЭВМ, а и существованием вычеслительных задач для решения которых, возможностей существующей вычеслительной техники всегда оказывается мало. Как результат можна заключить, что знание современных тенденций развития ЭВМ и апаратных средств для достижения параллелизма, умения разрабатывать модели, методы и программы паралельного решения задач обработки данных, следует отнести к важным квалификационным характеристикам современного программиста. В етой статте мы расмотрим основные аспекты паралельных вычеслений.
Под параллельными вычислениями можно понимать процессы решения задач, в которых в один и тот же момент времени могут выполняться одновременно несколько вычислительных операций. Такое определения является достаточно общим, но тем не мения можно сделать некоторые выводы. В первою очередь можна сделать вывод, что паралельные вычесления не сводятся к многопроцесорным вычеслительным системам, кроме того опомянутые в определении выполняемые операции должны быть направлены на общую задачу.
Чем же вызвано такой интерес к паралельным вычеслениям?
В первою очередь ето постоянное опережение вычеслительных потребностей, быстродействию существующих ЕВМ. В литературе извесна так звана проблема «большого вызова» в числе которой: моделерования климата, генная индженерия, создание лекарств и тому подобное. Все ети перечисленые проблемы являются вычеслительно трудоемкие. По оценкам спецеалистов для решения етих проблем нужны ЕВМ с производительность около 1 терефлопа в секунду.
Так же развитею паралельных вычеслительных систем способствует тереотическая ограниченность роста быстродействия последовательных вычеслений и резкое снижение стоимости многопроцесорных вычеслительных систем, как результат много компютеров стали многоядерные.
Но паралельное вычесление не универсально, и не все задачи можно ускорить с его помощью. Например, простая задача сумирования чисел одинаково выполняется и при последовательных вычеслениях, и при паралельных. Зато, при задачах оптимизации паралельные вычисления дают огромный выиграш в производительсти. Поетому использование паралельных вычеслительных систем является актуальным на сегодняшний день. Какими же знаниеми должен обладать специалист чтобы справится с задачами паралельного програмирования?
Архитектура параллельных вычислительных систем.
Модели вычислений и методы анализа сложности.
Параллельные методы вычислений.
Параллельное программирование (языки, среды разработки, библиотеки).
Глубокое знание параллейного програмирования также дает много преимуществ при устройстве на работу.
Под параллельными вычислениями можно понимать процессы решения задач, в которых в один и тот же момент времени могут выполняться одновременно несколько вычислительных операций. Такое определения является достаточно общим, но тем не мения можно сделать некоторые выводы. В первою очередь можна сделать вывод, что паралельные вычесления не сводятся к многопроцесорным вычеслительным системам, кроме того опомянутые в определении выполняемые операции должны быть направлены на общую задачу.
Чем же вызвано такой интерес к паралельным вычеслениям?
В первою очередь ето постоянное опережение вычеслительных потребностей, быстродействию существующих ЕВМ. В литературе извесна так звана проблема «большого вызова» в числе которой: моделерования климата, генная индженерия, создание лекарств и тому подобное. Все ети перечисленые проблемы являются вычеслительно трудоемкие. По оценкам спецеалистов для решения етих проблем нужны ЕВМ с производительность около 1 терефлопа в секунду.
Так же развитею паралельных вычеслительных систем способствует тереотическая ограниченность роста быстродействия последовательных вычеслений и резкое снижение стоимости многопроцесорных вычеслительных систем, как результат много компютеров стали многоядерные.
Но паралельное вычесление не универсально, и не все задачи можно ускорить с его помощью. Например, простая задача сумирования чисел одинаково выполняется и при последовательных вычеслениях, и при паралельных. Зато, при задачах оптимизации паралельные вычисления дают огромный выиграш в производительсти. Поетому использование паралельных вычеслительных систем является актуальным на сегодняшний день. Какими же знаниеми должен обладать специалист чтобы справится с задачами паралельного програмирования?
Архитектура параллельных вычислительных систем.
Модели вычислений и методы анализа сложности.
Параллельные методы вычислений.
Параллельное программирование (языки, среды разработки, библиотеки).
Глубокое знание параллейного програмирования также дает много преимуществ при устройстве на работу.