Здравствуйте, уважаемые читатели. В этой публикации речь пойдет о такой (уже ставшей привычной) вещи как ускорение работы программы путем применения параллельных вычислений. Технологии организации таких вычислений известны – это и обычное многопоточное программирование, и применение специальных интерфейсов: OpenMP, OpenAcc, MPI, DVM и многих других (при этом распараллеливаются циклы, используется векторизация или конвейеризация, организуются ленивые вычисления, выделяются независимые блоки программы, которые можно запустить в параллель и т.п.).
При этом обычно исходят из той идеи, что распараллеливание не должно каким-то образом влиять на результаты исполнения программы. Это жесткое, но справедливое для многих случаев требование. Однако если мы пытаемся распараллелить программу, ведущую какие-либо расчеты численными методами (обучаем нейронную сеть, моделируем динамику жидкости или молекулярной системы, решаем обыкновенные дифференциальные уравнения или оптимизационные задачи), то результат и так (в любом случае) будет иметь некоторую погрешность. Поэтому, почему бы не применить «рискованные» технологии распараллеливания, которые могут внести в математическое решение небольшую дополнительную погрешность, но позволят получить еще некоторое дополнительное ускорение? Об одной из таких технологий – о расщеплении тел циклов с предсказанием промежуточных результатов и откатом при неудачном предсказании (собственно, это и есть «сверхоптимистичные» вычисления в частично транзакционной памяти) и пойдет речь.
