Lygiagretusis skaičiavimas: išsami „OpenMP“ ir MPI analizė

Šiuolaikiniame duomenimis grindžiamame pasaulyje skaičiavimo galios poreikis nuolat auga. Nuo mokslinių simuliacijų iki mašininio mokymosi modelių, daugeliui programų reikia apdoroti didžiulius duomenų kiekius arba atlikti sudėtingus skaičiavimus. Lygiagretusis skaičiavimas siūlo galingą sprendimą, padalijant problemą į mažesnes subproblemas, kurias galima spręsti vienu metu, taip žymiai sumažinant vykdymo laiką. Dvi plačiausiai naudojamos lygiagrečiojo skaičiavimo paradigmos yra „OpenMP“ ir MPI. Šiame straipsnyje pateikiama išsami šių technologijų, jų stiprybių bei silpnybių apžvalga ir kaip jas galima pritaikyti sprendžiant realaus pasaulio problemas.

Kas yra lygiagretusis skaičiavimas?

Lygiagretusis skaičiavimas yra skaičiavimo technika, kai keli procesoriai ar branduoliai vienu metu dirba spręsdami vieną problemą. Tai kontrastuoja su nuosekliuoju skaičiavimu, kai instrukcijos vykdomos viena po kitos. Padalijus problemą į mažesnes, nepriklausomas dalis, lygiagretusis skaičiavimas gali dramatiškai sumažinti laiką, reikalingą sprendimui gauti. Tai ypač naudinga skaičiavimo požiūriu intensyvioms užduotims, tokioms kaip:

• Mokslinės simuliacijos: fizinių reiškinių, tokių kaip orų modeliai, skysčių dinamika ar molekulinės sąveikos, modeliavimas.
• Duomenų analizė: didelių duomenų rinkinių apdorojimas, siekiant nustatyti tendencijas, modelius ir įžvalgas.
• Mašininis mokymasis: sudėtingų modelių mokymas su didžiuliais duomenų rinkiniais.
• Vaizdo ir vaizdo įrašų apdorojimas: operacijų atlikimas su dideliais vaizdais ar vaizdo įrašų srautais, pavyzdžiui, objektų aptikimas ar vaizdo kodavimas.
• Finansinis modeliavimas: finansų rinkų analizė, išvestinių finansinių priemonių kainodara ir rizikos valdymas.

„OpenMP“: lygiagretusis programavimas bendrosios atminties sistemoms

„OpenMP“ (Open Multi-Processing) yra API (programų programavimo sąsaja), palaikanti lygiagretųjį programavimą bendrojoje atmintyje. Ji pirmiausia naudojama kuriant lygiagrečias programas, veikiančias viename kompiuteryje su keliais branduoliais ar procesoriais. „OpenMP“ naudoja „fork-join“ modelį, kai pagrindinė gija sukuria gijų komandą, kuri vykdo lygiagrečias kodo sritis. Šios gijos dalijasi ta pačia atminties erdve, todėl gali lengvai pasiekti ir keisti duomenis.

Pagrindinės „OpenMP“ savybės:

• Bendrosios atminties paradigma: gijos bendrauja skaitydamos ir rašydamos į bendrosios atminties vietas.
• Direktyvomis pagrįstas programavimas: „OpenMP“ naudoja kompiliatoriaus direktyvas (pragmas), kad nurodytų lygiagrečias sritis, ciklo iteracijas ir sinchronizavimo mechanizmus.
• Automatinis paralelizavimas: kompiliatoriai gali automatiškai paralimizuoti tam tikrus ciklus ar kodo sritis.
• Užduočių planavimas: „OpenMP“ suteikia mechanizmus užduotims paskirstyti tarp galimų gijų.
• Sinchronizavimo primityvai: „OpenMP“ siūlo įvairius sinchronizavimo primityvus, tokius kaip užraktai ir barjerai, siekiant užtikrinti duomenų nuoseklumą ir išvengti lenktynių sąlygų.

„OpenMP“ direktyvos:

„OpenMP“ direktyvos yra specialios instrukcijos, įterpiamos į pradinį kodą, kad nukreiptų kompiliatorių paralizuojant programą. Šios direktyvos paprastai prasideda #pragma omp. Kai kurios iš dažniausiai naudojamų „OpenMP“ direktyvų:

• #pragma omp parallel: sukuria lygiagrečią sritį, kurioje kodą vykdo kelios gijos.
• #pragma omp for: paskirsto ciklo iteracijas kelioms gijoms.
• #pragma omp sections: padalija kodą į nepriklausomas sekcijas, kurių kiekvieną vykdo skirtinga gija.
• #pragma omp single: nurodo kodo sekciją, kurią vykdo tik viena komandos gija.
• #pragma omp critical: apibrėžia kritinę kodo sekciją, kurią vienu metu vykdo tik viena gija, taip užkertant kelią lenktynių sąlygoms.
• #pragma omp atomic: suteikia atominio atnaujinimo mechanizmą bendriems kintamiesiems.
• #pragma omp barrier: sinchronizuoja visas komandos gijas, užtikrinant, kad visos gijos pasiektų tam tikrą kodo tašką prieš tęsiant darbą.
• #pragma omp master: nurodo kodo sekciją, kurią vykdo tik pagrindinė gija.

„OpenMP“ pavyzdys: ciklo paralelizavimas

Panagrinėkime paprastą „OpenMP“ naudojimo pavyzdį, kai paralizuojamas ciklas, skaičiuojantis masyvo elementų sumą:

#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); // Fill array with values from 1 to 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;
}

Šiame pavyzdyje #pragma omp parallel for reduction(+:sum) direktyva nurodo kompiliatoriui paralizuoti ciklą ir atlikti redukcijos operaciją su sum kintamuoju. reduction(+:sum) sąlyga užtikrina, kad kiekviena gija turės savo vietinę sum kintamojo kopiją ir kad šios vietinės kopijos bus sudėtos ciklo pabaigoje, siekiant gauti galutinį rezultatą. Tai apsaugo nuo lenktynių sąlygų ir užtikrina, kad suma bus apskaičiuota teisingai.

„OpenMP“ privalumai:

• Naudojimo paprastumas: „OpenMP“ yra palyginti lengva išmokti ir naudoti dėl savo direktyvomis pagrįsto programavimo modelio.
• Laipsniškas paralelizavimas: esamą nuoseklųjį kodą galima laipsniškai paralizuoti pridedant „OpenMP“ direktyvas.
• Perkeliamumas: „OpenMP“ palaiko dauguma pagrindinių kompiliatorių ir operacinių sistemų.
• Mastelio keitimas: „OpenMP“ gali gerai veikti bendrosios atminties sistemose su vidutiniu branduolių skaičiumi.

„OpenMP“ trūkumai:

• Ribotas mastelio keitimas: „OpenMP“ nėra gerai pritaikyta paskirstytosios atminties sistemoms ar programoms, kurioms reikalingas didelis paralelizmo lygis.
• Bendrosios atminties apribojimai: bendrosios atminties paradigma gali sukelti iššūkių, tokių kaip duomenų lenktynės ir spartinančiosios atminties nuoseklumo problemos.
• Derinimo sudėtingumas: „OpenMP“ programų derinimas gali būti sudėtingas dėl programos lygiagretaus pobūdžio.

MPI: lygiagretusis programavimas paskirstytosios atminties sistemoms

MPI (Message Passing Interface) yra standartizuota API, skirta lygiagrečiajam programavimui perduodant pranešimus. Ji pirmiausia naudojama kuriant lygiagrečias programas, veikiančias paskirstytosios atminties sistemose, tokiose kaip kompiuterių klasteriai ar superkompiuteriai. Naudojant MPI, kiekvienas procesas turi savo privačią atminties erdvę, o procesai bendrauja siųsdami ir gaudami pranešimus.

Pagrindinės MPI savybės:

• Paskirstytosios atminties paradigma: procesai bendrauja siųsdami ir gaudami pranešimus.
• Aiškus bendravimas: programuotojai turi aiškiai nurodyti, kaip keičiamasi duomenimis tarp procesų.
• Mastelio keitimas: MPI gali būti pritaikyta tūkstančiams ar net milijonams procesorių.
• Perkeliamumas: MPI palaikoma įvairiose platformose, nuo nešiojamųjų kompiuterių iki superkompiuterių.
• Turtingas bendravimo primityvų rinkinys: MPI suteikia turtingą bendravimo primityvų rinkinį, pvz., „taškas-taškas“ bendravimą, kolektyvinį bendravimą ir vienpusį bendravimą.

MPI bendravimo primityvai:

MPI suteikia įvairių bendravimo primityvų, leidžiančių procesams keistis duomenimis. Kai kurie iš dažniausiai naudojamų primityvų:

• MPI_Send: siunčia pranešimą nurodytam procesui.
• MPI_Recv: gauna pranešimą iš nurodyto proceso.
• MPI_Bcast: transliuoja pranešimą iš vieno proceso visiems kitiems procesams.
• MPI_Scatter: paskirsto duomenis iš vieno proceso visiems kitiems procesams.
• MPI_Gather: surenka duomenis iš visų procesų į vieną procesą.
• MPI_Reduce: atlieka redukcijos operaciją (pvz., suma, sandauga, maks., min.) su duomenimis iš visų procesų.
• MPI_Allgather: surenka duomenis iš visų procesų į visus procesus.
• MPI_Allreduce: atlieka redukcijos operaciją su duomenimis iš visų procesų ir paskirsto rezultatą visiems procesams.

MPI pavyzdys: masyvo sumos skaičiavimas

Panagrinėkime paprastą MPI naudojimo pavyzdį, kai masyvo elementų suma skaičiuojama keliuose procesuose:

#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); // Fill array with values from 1 to n

  // Divide the array into chunks for each process
  int chunk_size = n / size;
  int start = rank * chunk_size;
  int end = (rank == size - 1) ? n : start + chunk_size;

  // Calculate the local sum
  long long local_sum = 0;
  for (int i = start; i < end; ++i) {
    local_sum += arr[i];
  }

  // Reduce the local sums to the global sum
  long long global_sum = 0;
  MPI_Reduce(&local_sum, &global_sum, 1, MPI_LONG_LONG, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

  // Print the result on rank 0
  if (rank == 0) {
    std::cout << "Sum: " << global_sum << std::endl;
  }

  MPI_Finalize();

  return 0;
}

Šiame pavyzdyje kiekvienas procesas apskaičiuoja jam priskirto masyvo gabalo sumą. Tada funkcija MPI_Reduce sujungia vietines sumas iš visų procesų į bendrą sumą, kuri saugoma 0-iniame procese. Šis procesas tada atspausdina galutinį rezultatą.

MPI privalumai:

• Mastelio keitimas: MPI gali būti pritaikyta labai dideliam procesorių skaičiui, todėl tinka didelio našumo skaičiavimo programoms.
• Perkeliamumas: MPI palaikoma įvairiose platformose.
• Lankstumas: MPI suteikia turtingą bendravimo primityvų rinkinį, leidžiantį programuotojams įgyvendinti sudėtingus bendravimo modelius.

MPI trūkumai:

• Sudėtingumas: MPI programavimas gali būti sudėtingesnis nei „OpenMP“ programavimas, nes programuotojai turi aiškiai valdyti bendravimą tarp procesų.
• Pridėtinės išlaidos: pranešimų perdavimas gali sukelti pridėtinių išlaidų, ypač mažiems pranešimams.
• Derinimo sudėtingumas: MPI programų derinimas gali būti sudėtingas dėl programos paskirstyto pobūdžio.

„OpenMP“ vs. MPI: tinkamo įrankio pasirinkimas

Pasirinkimas tarp „OpenMP“ ir MPI priklauso nuo konkrečių programos reikalavimų ir pagrindinės aparatinės įrangos architektūros. Štai pagrindinių skirtumų ir kada naudoti kiekvieną technologiją santrauka:

Savybė	„OpenMP“	MPI
Programavimo paradigma	Bendroji atmintis	Paskirstyta atmintis
Taikinio architektūra	Daugiabranduoliai procesoriai, bendrosios atminties sistemos	Kompiuterių klasteriai, paskirstytosios atminties sistemos
Bendravimas	Numanomas (bendra atmintis)	Aiškus (pranešimų perdavimas)
Mastelio keitimas	Ribotas (vidutinis branduolių skaičius)	Aukštas (tūkstančiai ar milijonai procesorių)
Sudėtingumas	Palyginti paprasta naudoti	Sudėtingesnis
Tipiniai naudojimo atvejai	Ciklų paralelizavimas, mažo masto lygiagrečios programos	Didelio masto mokslinės simuliacijos, didelio našumo skaičiavimas

Naudokite „OpenMP“, kai:

• Dirbate su bendrosios atminties sistema, turinčia vidutinį branduolių skaičių.
• Norite laipsniškai paralizuoti esamą nuoseklųjį kodą.
• Jums reikia paprastos ir lengvai naudojamos lygiagrečiojo programavimo API.

Naudokite MPI, kai:

• Dirbate su paskirstytosios atminties sistema, tokia kaip kompiuterių klasteris ar superkompiuteris.
• Jums reikia pritaikyti savo programą labai dideliam procesorių skaičiui.
• Jums reikalinga smulkiagrūdė bendravimo tarp procesų kontrolė.

Hibridinis programavimas: „OpenMP“ ir MPI derinimas

Kai kuriais atvejais gali būti naudinga derinti „OpenMP“ ir MPI hibridiniame programavimo modelyje. Šis požiūris gali išnaudoti abiejų technologijų stiprybes, siekiant optimalaus našumo sudėtingose architektūrose. Pavyzdžiui, galite naudoti MPI darbui paskirstyti tarp kelių klasterio mazgų, o tada naudoti „OpenMP“ skaičiavimams paralizuoti kiekviename mazge.

Hibridinio programavimo privalumai:

• Geresnis mastelio keitimas: MPI valdo bendravimą tarp mazgų, o „OpenMP“ optimizuoja paralelumą mazgo viduje.
• Padidintas išteklių panaudojimas: hibridinis programavimas gali geriau išnaudoti turimus išteklius, išnaudojant tiek bendrosios, tiek paskirstytosios atminties paralelumą.
• Padidintas našumas: derinant „OpenMP“ ir MPI stiprybes, hibridinis programavimas gali pasiekti geresnį našumą nei bet kuri technologija atskirai.

Geriausios lygiagrečiojo programavimo praktikos

Nepriklausomai nuo to, ar naudojate „OpenMP“, ar MPI, yra keletas bendrų geriausių praktikų, kurios gali padėti parašyti efektyvias ir veiksmingas lygiagrečias programas:

• Supraskite savo problemą: prieš pradėdami paralizuoti savo kodą, įsitikinkite, kad gerai suprantate problemą, kurią bandote išspręsti. Nustatykite skaičiavimo požiūriu intensyvias kodo dalis ir nuspręskite, kaip jas galima padalyti į mažesnes, nepriklausomas subproblemas.
• Pasirinkite tinkamą algoritmą: algoritmo pasirinkimas gali turėti didelės įtakos jūsų lygiagrečios programos našumui. Apsvarstykite galimybę naudoti algoritmus, kurie yra iš prigimties paralizuojami arba kuriuos galima lengvai pritaikyti lygiagrečiam vykdymui.
• Sumažinkite bendravimą: bendravimas tarp gijų ar procesų gali būti didelis kliuvinys lygiagrečiose programose. Stenkitės sumažinti duomenų, kuriais reikia keistis, kiekį ir naudokite efektyvius bendravimo primityvus.
• Subalansuokite darbo krūvį: užtikrinkite, kad darbo krūvis būtų tolygiai paskirstytas visoms gijoms ar procesams. Darbo krūvio disbalansas gali sukelti prastovas ir sumažinti bendrą našumą.
• Venkite duomenų lenktynių: duomenų lenktynės atsiranda, kai kelios gijos ar procesai vienu metu pasiekia bendrus duomenis be tinkamos sinchronizacijos. Naudokite sinchronizavimo primityvus, tokius kaip užraktai ar barjerai, kad išvengtumėte duomenų lenktynių ir užtikrintumėte duomenų nuoseklumą.
• Profiluokite ir optimizuokite savo kodą: naudokite profiliavimo įrankius, kad nustatytumėte našumo kliūtis savo lygiagrečioje programoje. Optimizuokite savo kodą mažindami bendravimą, balansuodami darbo krūvį ir vengdami duomenų lenktynių.
• Kruopščiai testuokite: kruopščiai išbandykite savo lygiagrečią programą, kad įsitikintumėte, jog ji duoda teisingus rezultatus ir gerai veikia su didesniu procesorių skaičiumi.

Realaus pasaulio lygiagrečiojo skaičiavimo taikymai

Lygiagretusis skaičiavimas naudojamas įvairiose srityse, įvairiose pramonės šakose ir tyrimų srityse. Štai keletas pavyzdžių:

• Orų prognozavimas: sudėtingų orų modelių modeliavimas, siekiant prognozuoti ateities oro sąlygas. (Pavyzdys: JK „Met Office“ naudoja superkompiuterius orų modeliams vykdyti.)
• Vaistų atradimas: didelių molekulių bibliotekų tikrinimas, siekiant nustatyti potencialius vaistų kandidatus. (Pavyzdys: „Folding@home“, paskirstytojo skaičiavimo projektas, simuliuoja baltymų lankstymąsi, kad suprastų ligas ir sukurtų naujas terapijas.)
• Finansinis modeliavimas: finansų rinkų analizė, išvestinių finansinių priemonių kainodara ir rizikos valdymas. (Pavyzdys: aukšto dažnio prekybos algoritmai remiasi lygiagrečiuoju skaičiavimu, kad greitai apdorotų rinkos duomenis ir vykdytų sandorius.)
• Klimato kaitos tyrimai: Žemės klimato sistemos modeliavimas, siekiant suprasti žmogaus veiklos poveikį aplinkai. (Pavyzdys: klimato modeliai vykdomi superkompiuteriuose visame pasaulyje, siekiant prognozuoti ateities klimato scenarijus.)
• Aviacijos ir kosmoso inžinerija: oro srauto aplink orlaivius ir erdvėlaivius modeliavimas, siekiant optimizuoti jų dizainą. (Pavyzdys: NASA naudoja superkompiuterius naujų orlaivių dizainų našumui simuliuoti.)
• Naftos ir dujų žvalgyba: seisminių duomenų apdorojimas, siekiant nustatyti potencialius naftos ir dujų telkinius. (Pavyzdys: naftos ir dujų bendrovės naudoja lygiagretųjį skaičiavimą dideliems duomenų rinkiniams analizuoti ir detaliems požemio vaizdams kurti.)
• Mašininis mokymasis: sudėtingų mašininio mokymosi modelių mokymas su didžiuliais duomenų rinkiniais. (Pavyzdys: giluminio mokymosi modeliai mokomi GPU (grafikos procesoriuose) naudojant lygiagrečiojo skaičiavimo technikas.)
• Astrofizika: galaktikų ir kitų dangaus objektų formavimosi ir evoliucijos modeliavimas. (Pavyzdys: kosmologinės simuliacijos vykdomos superkompiuteriuose, siekiant ištirti didelio masto visatos struktūrą.)
• Medžiagų mokslas: medžiagų savybių modeliavimas atominiame lygmenyje, siekiant sukurti naujas medžiagas su specifinėmis savybėmis. (Pavyzdys: tyrėjai naudoja lygiagretųjį skaičiavimą medžiagų elgesiui ekstremaliomis sąlygomis simuliuoti.)

Išvada

Lygiagretusis skaičiavimas yra esminis įrankis sprendžiant sudėtingas problemas ir pagreitinant skaičiavimo požiūriu intensyvias užduotis. „OpenMP“ ir MPI yra dvi plačiausiai naudojamos lygiagrečiojo programavimo paradigmos, kiekviena turinti savo stiprybių ir silpnybių. „OpenMP“ puikiai tinka bendrosios atminties sistemoms ir siūlo palyginti lengvai naudojamą programavimo modelį, o MPI idealiai tinka paskirstytosios atminties sistemoms ir užtikrina puikų mastelio keitimą. Suprasdami lygiagrečiojo skaičiavimo principus ir „OpenMP“ bei MPI galimybes, kūrėjai gali pasinaudoti šiomis technologijomis kurdami didelio našumo programas, kurios gali išspręsti kai kurias sudėtingiausias pasaulio problemas. Augant skaičiavimo galios poreikiui, lygiagretusis skaičiavimas ateinančiais metais taps dar svarbesnis. Šių technikų įsisavinimas yra labai svarbus norint išlikti inovacijų priešakyje ir spręsti sudėtingus iššūkius įvairiose srityse.

Norėdami gauti išsamesnės informacijos ir vadovų, apsvarstykite galimybę panagrinėti tokius išteklius kaip oficiali „OpenMP“ svetainė (https://www.openmp.org/) ir „MPI Forum“ svetainė (https://www.mpi-forum.org/).