Paralleelarvutamine: süvaülevaade OpenMP-st ja MPI-st

Tänapäeva andmepõhises maailmas kasvab nõudlus arvutusvõimsuse järele pidevalt. Alates teaduslikest simulatsioonidest kuni masinõppe mudeliteni nõuavad paljud rakendused tohutute andmemahtude töötlemist või keerukate arvutuste tegemist. Paralleelarvutamine pakub võimsa lahenduse, jagades probleemi väiksemateks alamprobleemideks, mida saab lahendada samaaegselt, vähendades oluliselt täitmisaega. Kaks kõige laialdasemalt kasutatavat paradigmat paralleelarvutamises on OpenMP ja MPI. See artikkel annab põhjaliku ülevaate nendest tehnoloogiatest, nende tugevustest ja nõrkustest ning sellest, kuidas neid saab rakendada reaalsete probleemide lahendamiseks.

Mis on paralleelarvutamine?

Paralleelarvutamine on arvutustehnika, kus mitu protsessorit või tuuma töötavad samaaegselt ühe probleemi lahendamiseks. See vastandub järjestiktöötlusele, kus käske täidetakse üksteise järel. Jagades probleemi väiksemateks, iseseisvateks osadeks, saab paralleelarvutamine oluliselt vähendada lahenduse saamiseks kuluvat aega. See on eriti kasulik arvutusmahukate ülesannete puhul, näiteks:

• Teaduslikud simulatsioonid: füüsikaliste nähtuste, nagu ilmamustrite, vedelike dünaamika või molekulaarsete interaktsioonide simuleerimine.
• Andmeanalüüs: suurte andmekogumite töötlemine trendide, mustrite ja arusaamade tuvastamiseks.
• Masinõpe: keerukate mudelite treenimine massiivsetel andmekogumitel.
• Pildi- ja videotöötlus: operatsioonide teostamine suurtel piltidel või videovoogudel, näiteks objektituvastus või video kodeerimine.
• Finantsmodelleerimine: finantsturgude analüüsimine, tuletisinstrumentide hinnastamine ja riskide juhtimine.

OpenMP: Paralleelprogrammeerimine jagatud mäluga süsteemidele

OpenMP (Open Multi-Processing) on API (rakendusliides), mis toetab jagatud mäluga paralleelprogrammeerimist. Seda kasutatakse peamiselt paralleelrakenduste arendamiseks, mis töötavad ühel masinal mitme tuuma või protsessoriga. OpenMP kasutab hargnemise-ühinemise (fork-join) mudelit, kus pealõim (master thread) loob lõimede meeskonna koodi paralleelsete piirkondade täitmiseks. Need lõimed jagavad sama mälu, mis võimaldab neil andmetele hõlpsasti juurde pääseda ja neid muuta.

OpenMP peamised omadused:

• Jagatud mälu paradigma: lõimed suhtlevad jagatud mälukohtade lugemise ja kirjutamise kaudu.
• Direktiividel põhinev programmeerimine: OpenMP kasutab kompilaatori direktiive (pragmasid) paralleelsete piirkondade, tsükli iteratsioonide ja sünkroniseerimismehhanismide määramiseks.
• Automaatne paralleelistamine: kompilaatorid saavad teatud tsükleid või koodipiirkondi automaatselt paralleelistada.
• Tööülesannete ajastamine: OpenMP pakub mehhanisme ülesannete jaotamiseks saadaolevate lõimede vahel.
• Sünkroniseerimisprimitiivid: OpenMP pakub mitmesuguseid sünkroniseerimisprimitiive, nagu lukud ja barjäärid, et tagada andmete järjepidevus ja vältida võidujookse (race conditions).

OpenMP direktiivid:

OpenMP direktiivid on spetsiaalsed juhised, mis lisatakse lähtekoodi, et suunata kompilaatorit rakenduse paralleelistamisel. Need direktiivid algavad tavaliselt koodiga #pragma omp. Mõned kõige sagedamini kasutatavad OpenMP direktiivid on:

• #pragma omp parallel: loob paralleelse piirkonna, kus koodi täidavad mitu lõime.
• #pragma omp for: jaotab tsükli iteratsioonid mitme lõime vahel.
• #pragma omp sections: jagab koodi iseseisvateks sektsioonideks, millest igaüht täidab erinev lõim.
• #pragma omp single: määrab koodilõigu, mida täidab ainult üks lõim meeskonnast.
• #pragma omp critical: määratleb kriitilise koodilõigu, mida täidab korraga ainult üks lõim, vältides võidujookse.
• #pragma omp atomic: pakub aatomi värskendusmehhanismi jagatud muutujatele.
• #pragma omp barrier: sünkroniseerib kõik meeskonna lõimed, tagades, et kõik lõimed jõuavad enne jätkamist teatud koodipunkti.
• #pragma omp master: määrab koodilõigu, mida täidab ainult pealõim.

OpenMP näide: tsükli paralleelistamine

Vaatleme lihtsat näidet OpenMP kasutamisest tsükli paralleelistamiseks, mis arvutab massiivi elementide summa:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <omp.h>

int main() {
  int n = 1000000;
  std::vector<int> arr(n);
  std::iota(arr.begin(), arr.end(), 1); // Täidame massiivi väärtustega 1 kuni n

  long long sum = 0;

  #pragma omp parallel for reduction(+:sum)
  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    sum += arr[i];
  }

  std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;

  return 0;
}

Selles näites ütleb direktiiv #pragma omp parallel for reduction(+:sum) kompilaatorile, et ta paralleelistaks tsükli ja teostaks muutuja sum peal redutseerimisoperatsiooni. Klausel reduction(+:sum) tagab, et igal lõimel on oma lokaalne koopia muutujast sum ja et need lokaalsed koopiad liidetakse tsükli lõpus kokku, et saada lõpptulemus. See hoiab ära võidujooksud ja tagab, et summa arvutatakse õigesti.

OpenMP eelised:

• Kasutuslihtsus: OpenMP on tänu oma direktiivipõhisele programmeerimismudelile suhteliselt lihtne õppida ja kasutada.
• Järkjärguline paralleelistamine: olemasolevat järjestikkoodi saab paralleelistada järk-järgult, lisades OpenMP direktiive.
• Porditavus: OpenMP-d toetab enamik suuremaid kompilaatoreid ja operatsioonisüsteeme.
• Skaleeritavus: OpenMP suudab hästi skaleeruda jagatud mäluga süsteemides, kus on mõõdukas arv tuumasid.

OpenMP puudused:

• Piiratud skaleeritavus: OpenMP ei sobi hästi hajussüsteemidele või rakendustele, mis nõuavad suurt paralleelsusastet.
• Jagatud mälu piirangud: jagatud mälu paradigma võib tekitada väljakutseid, nagu andmete võidujooksud ja vahemälu sidususe probleemid.
• Silumise keerukus: OpenMP rakenduste silumine võib olla keeruline programmi samaaegse olemuse tõttu.

MPI: Paralleelprogrammeerimine hajussüsteemidele

MPI (Message Passing Interface) on standardiseeritud API sõnumiedastusel põhinevaks paralleelprogrammeerimiseks. Seda kasutatakse peamiselt paralleelrakenduste arendamiseks, mis töötavad hajussüsteemides, näiteks arvutiklastrites või superarvutites. MPI-s on igal protsessil oma privaatne mäluruum ja protsessid suhtlevad sõnumeid saates ja vastu võttes.

MPI peamised omadused:

• Hajusmälu paradigma: protsessid suhtlevad sõnumeid saates ja vastu võttes.
• Selgesõnaline suhtlus: programmeerijad peavad selgelt määrama, kuidas andmeid protsesside vahel vahetatakse.
• Skaleeritavus: MPI suudab skaleeruda tuhandete või isegi miljonite protsessoriteni.
• Porditavus: MPI-d toetab lai valik platvorme, alates sülearvutitest kuni superarvutiteni.
• Rikkalik suhtlusprimitiivide komplekt: MPI pakub rikkalikku komplekti suhtlusprimitiive, nagu punktist-punkti suhtlus, kollektiivne suhtlus ja ühepoolne suhtlus.

MPI suhtlusprimitiivid:

MPI pakub mitmesuguseid suhtlusprimitiive, mis võimaldavad protsessidel andmeid vahetada. Mõned kõige sagedamini kasutatavad primitiivid on:

• MPI_Send: saadab sõnumi määratud protsessile.
• MPI_Recv: võtab vastu sõnumi määratud protsessilt.
• MPI_Bcast: edastab sõnumi ühest protsessist kõigile teistele protsessidele.
• MPI_Scatter: jaotab andmed ühest protsessist kõigile teistele protsessidele.
• MPI_Gather: kogub andmed kõigilt protsessidelt ühele protsessile.
• MPI_Reduce: teostab redutseerimisoperatsiooni (nt summa, korrutis, maksimum, miinimum) kõigi protsesside andmetel.
• MPI_Allgather: kogub andmed kõigilt protsessidelt kõigile protsessidele.
• MPI_Allreduce: teostab redutseerimisoperatsiooni kõigi protsesside andmetel ja jaotab tulemuse kõigile protsessidele.

MPI näide: massiivi summa arvutamine

Vaatleme lihtsat näidet MPI kasutamisest massiivi elementide summa arvutamiseks mitme protsessi peale:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <mpi.h>

int main(int argc, char** argv) {
  MPI_Init(&argc, &argv);

  int rank, size;
  MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
  MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

  int n = 1000000;
  std::vector<int> arr(n);
  std::iota(arr.begin(), arr.end(), 1); // Täidame massiivi väärtustega 1 kuni n

  // Jaotame massiivi iga protsessi jaoks tükkideks
  int chunk_size = n / size;
  int start = rank * chunk_size;
  int end = (rank == size - 1) ? n : start + chunk_size;

  // Arvutame lokaalse summa
  long long local_sum = 0;
  for (int i = start; i < end; ++i) {
    local_sum += arr[i];
  }

  // Redutseerime lokaalsed summad globaalseks summaks
  long long global_sum = 0;
  MPI_Reduce(&local_sum, &global_sum, 1, MPI_LONG_LONG, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

  // Prindime tulemuse protsessil (rank) 0
  if (rank == 0) {
    std::cout << "Sum: " << global_sum << std::endl;
  }

  MPI_Finalize();

  return 0;
}

Selles näites arvutab iga protsess talle määratud massiivi osa summa. Seejärel ühendab funktsioon MPI_Reduce kõigi protsesside lokaalsed summad globaalseks summaks, mis salvestatakse protsessile 0. See protsess prindib seejärel lõpptulemuse.

MPI eelised:

• Skaleeritavus: MPI suudab skaleeruda väga suure hulga protsessoriteni, mis teeb selle sobivaks kõrgjõudlusega andmetöötluse rakendustele.
• Porditavus: MPI-d toetab lai valik platvorme.
• Paindlikkus: MPI pakub rikkalikku komplekti suhtlusprimitiive, mis võimaldavad programmeerijatel rakendada keerukaid suhtlusmustreid.

MPI puudused:

• Keerukus: MPI programmeerimine võib olla keerukam kui OpenMP programmeerimine, kuna programmeerijad peavad selgesõnaliselt haldama protsessidevahelist suhtlust.
• Lisakulu: sõnumiedastus võib tekitada lisakulu, eriti väikeste sõnumite puhul.
• Silumise raskus: MPI rakenduste silumine võib olla keeruline programmi hajusa olemuse tõttu.

OpenMP vs. MPI: õige tööriista valimine

Valik OpenMP ja MPI vahel sõltub rakenduse spetsiifilistest nõuetest ja aluseks olevast riistvaraarhitektuurist. Siin on kokkuvõte peamistest erinevustest ja sellest, millal kumbagi tehnoloogiat kasutada:

Omadus	OpenMP	MPI
Programmeerimisparadigma	Jagatud mälu	Hajusmälu
Sihtarhitektuur	Mitmetuumalised protsessorid, jagatud mäluga süsteemid	Arvutiklastrid, hajussüsteemid
Suhtlus	Kaudne (jagatud mälu)	Selgesõnaline (sõnumiedastus)
Skaleeritavus	Piiratud (mõõdukas arv tuumasid)	Kõrge (tuhanded või miljonid protsessorid)
Keerukus	Suhteliselt lihtne kasutada	Keerukam
Tüüpilised kasutusjuhud	Tsüklite paralleelistamine, väikesemahulised paralleelrakendused	Suuremahulised teaduslikud simulatsioonid, kõrgjõudlusega andmetöötlus

Kasutage OpenMP-d, kui:

• Töötate jagatud mäluga süsteemis, kus on mõõdukas arv tuumasid.
• Soovite olemasolevat järjestikkoodi järk-järgult paralleelistada.
• Vajate lihtsat ja kergesti kasutatavat paralleelprogrammeerimise API-d.

Kasutage MPI-d, kui:

• Töötate hajussüsteemis, näiteks arvutiklastris või superarvutis.
• Peate oma rakendust skaleerima väga suurele hulgale protsessoritele.
• Vajate peeneteralist kontrolli protsessidevahelise suhtluse üle.

Hübriidprogrammeerimine: OpenMP ja MPI kombineerimine

Mõnel juhul võib olla kasulik kombineerida OpenMP-d ja MPI-d hübriidprogrammeerimise mudelis. See lähenemine võib ära kasutada mõlema tehnoloogia tugevusi, et saavutada keerukatel arhitektuuridel optimaalne jõudlus. Näiteks võite kasutada MPI-d töö jaotamiseks klastri mitme sõlme vahel ja seejärel kasutada OpenMP-d arvutuste paralleelistamiseks iga sõlme sees.

Hübriidprogrammeerimise eelised:

• Parem skaleeritavus: MPI haldab sõlmedevahelist suhtlust, samas kui OpenMP optimeerib sõlmesisest paralleelsust.
• Suurenenud ressursside kasutamine: hübriidprogrammeerimine saab paremini ära kasutada olemasolevaid ressursse, kasutades nii jagatud mälu kui ka hajussüsteemide paralleelsust.
• Parem jõudlus: kombineerides OpenMP ja MPI tugevusi, võib hübriidprogrammeerimine saavutada parema jõudluse kui kumbki tehnoloogia eraldi.

Paralleelprogrammeerimise parimad tavad

Olenemata sellest, kas kasutate OpenMP-d või MPI-d, on olemas mõned üldised parimad tavad, mis aitavad teil kirjutada tõhusaid ja efektiivseid paralleelprogramme:

• Mõistke oma probleemi: enne koodi paralleelistamise alustamist veenduge, et teil on hea arusaam probleemist, mida proovite lahendada. Tuvastage koodi arvutusmahukad osad ja määrake, kuidas neid saab jagada väiksemateks, iseseisvateks alamprobleemideks.
• Valige õige algoritm: algoritmi valik võib oluliselt mõjutada teie paralleelprogrammi jõudlust. Kaaluge algoritmide kasutamist, mis on olemuselt paralleelistatavad või mida saab hõlpsasti kohandada paralleelseks täitmiseks.
• Minimeerige suhtlust: lõimede või protsesside vaheline suhtlus võib olla paralleelprogrammide peamine pudelikael. Püüdke minimeerida vahetatavate andmete hulka ja kasutage tõhusaid suhtlusprimitiive.
• Tasakaalustage töökoormust: veenduge, et töökoormus on ühtlaselt jaotatud kõigi lõimede või protsesside vahel. Töökoormuse tasakaalustamatus võib põhjustada jõudeaega ja vähendada üldist jõudlust.
• Vältige andmete võidujookse: andmete võidujooksud tekivad siis, kui mitu lõime või protsessi pääsevad samaaegselt jagatud andmetele juurde ilma nõuetekohase sünkroniseerimiseta. Kasutage andmete võidujooksu vältimiseks ja andmete järjepidevuse tagamiseks sünkroniseerimisprimitiive, nagu lukud või barjäärid.
• Profileerige ja optimeerige oma koodi: kasutage profileerimisvahendeid, et tuvastada oma paralleelprogrammi jõudluse pudelikaelad. Optimeerige oma koodi, vähendades suhtlust, tasakaalustades töökoormust ja vältides andmete võidujookse.
• Testige põhjalikult: testige oma paralleelprogrammi põhjalikult, et tagada selle korrektsete tulemuste andmine ja hea skaleerumine suurema arvu protsessoritega.

Paralleelarvutamise reaalsed rakendused

Paralleelarvutamist kasutatakse paljudes rakendustes erinevates tööstusharudes ja uurimisvaldkondades. Siin on mõned näited:

• Ilmaennustus: keerukate ilmamustrite simuleerimine tulevaste ilmastikutingimuste ennustamiseks. (Näide: Ühendkuningriigi Met Office kasutab ilmamudelite käivitamiseks superarvuteid.)
• Ravimiarendus: suurte molekulikogumite skriinimine potentsiaalsete ravimikandidaatide tuvastamiseks. (Näide: Folding@home, hajussüsteemide projekt, simuleerib valkude voltimist, et mõista haigusi ja arendada uusi ravimeetodeid.)
• Finantsmodelleerimine: finantsturgude analüüsimine, tuletisinstrumentide hinnastamine ja riskide juhtimine. (Näide: kõrgsagedusliku kauplemise algoritmid tuginevad paralleelarvutamisele, et kiiresti töödelda turuandmeid ja sooritada tehinguid.)
• Kliimamuutuste uurimine: Maa kliimasüsteemi modelleerimine, et mõista inimtegevuse mõju keskkonnale. (Näide: kliimamudeleid käitatakse superarvutites üle maailma, et ennustada tulevasi kliimastsenaariume.)
• Lennundus- ja kosmosetehnika: õhuvoolu simuleerimine lennukite ja kosmosesõidukite ümber, et optimeerida nende disaini. (Näide: NASA kasutab superarvuteid uute lennukidisainide jõudluse simuleerimiseks.)
• Nafta ja gaasi uuringud: seismiliste andmete töötlemine potentsiaalsete nafta- ja gaasivarude tuvastamiseks. (Näide: nafta- ja gaasiettevõtted kasutavad paralleelarvutamist suurte andmekogumite analüüsimiseks ja maapõue üksikasjalike piltide loomiseks.)
• Masinõpe: keerukate masinõppemudelite treenimine massiivsetel andmekogumitel. (Näide: süvaõppe mudeleid treenitakse GPU-del (graafikaprotsessoritel), kasutades paralleelarvutamise tehnikaid.)
• Astrofüüsika: galaktikate ja teiste taevakehade tekke ja evolutsiooni simuleerimine. (Näide: kosmoloogilisi simulatsioone käitatakse superarvutites, et uurida universumi suuremahulist struktuuri.)
• Materjaliteadus: materjalide omaduste simuleerimine aatomitasandil, et kujundada uusi spetsiifiliste omadustega materjale. (Näide: teadlased kasutavad paralleelarvutamist materjalide käitumise simuleerimiseks äärmuslikes tingimustes.)

Kokkuvõte

Paralleelarvutamine on hädavajalik tööriist keerukate probleemide lahendamiseks ja arvutusmahukate ülesannete kiirendamiseks. OpenMP ja MPI on kaks kõige laialdasemalt kasutatavat paralleelprogrammeerimise paradigmat, millest kummalgi on oma tugevused ja nõrkused. OpenMP sobib hästi jagatud mäluga süsteemidele ja pakub suhteliselt lihtsasti kasutatavat programmeerimismudelit, samas kui MPI on ideaalne hajussüsteemidele ja pakub suurepärast skaleeritavust. Mõistes paralleelarvutamise põhimõtteid ning OpenMP ja MPI võimekust, saavad arendajad neid tehnoloogiaid kasutada suure jõudlusega rakenduste loomiseks, mis suudavad lahendada maailma kõige keerulisemaid probleeme. Kuna nõudlus arvutusvõimsuse järele kasvab jätkuvalt, muutub paralleelarvutamine lähiaastatel veelgi olulisemaks. Nende tehnikate omaksvõtmine on ülioluline, et püsida innovatsiooni esirinnas ja lahendada keerukaid väljakutseid erinevates valdkondades.

Kaaluge ressursside, näiteks OpenMP ametliku veebisaidi (https://www.openmp.org/) ja MPI Foorumi veebisaidi (https://www.mpi-forum.org/) uurimist põhjalikuma teabe ja õpetuste saamiseks.