இணை கணினி மயமாக்கல்: OpenMP மற்றும் MPI பற்றிய ஒரு ஆழமான பார்வை

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், கணக்கீட்டு சக்திக்கான தேவை தொடர்ந்து அதிகரித்து வருகிறது. அறிவியல் உருவகப்படுத்துதல்கள் முதல் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் வரை, பல செயலிகளுக்கு பரந்த அளவிலான தரவுகளைச் செயலாக்க அல்லது சிக்கலான கணக்கீடுகளைச் செய்ய வேண்டியுள்ளது. இணை கணினி மயமாக்கல் ஒரு சிக்கலை சிறிய துணை சிக்கல்களாகப் பிரிப்பதன் மூலம் ஒரு சக்திவாய்ந்த தீர்வை வழங்குகிறது, அவற்றை ஒரே நேரத்தில் தீர்க்க முடியும், இதனால் செயல்படுத்தும் நேரம் கணிசமாகக் குறைகிறது. இணை கணினி மயமாக்கலுக்கான பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இரண்டு முன்னுதாரணங்கள் OpenMP மற்றும் MPI ஆகும். இந்தக் கட்டுரை இந்த தொழில்நுட்பங்கள், அவற்றின் பலம் மற்றும் பலவீனங்கள், மற்றும் நிஜ உலகப் பிரச்சனைகளைத் தீர்க்க அவற்றை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பது பற்றிய விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது.

இணை கணினி மயமாக்கல் என்றால் என்ன?

இணை கணினி மயமாக்கல் என்பது ஒரு கணக்கீட்டு நுட்பமாகும், இதில் பல செயலிகள் அல்லது கோர்கள் ஒரே நேரத்தில் ஒரு சிக்கலைத் தீர்க்க வேலை செய்கின்றன. இது தொடர்ச்சியான கணினி மயமாக்கலுக்கு முரணானது, அங்கு அறிவுறுத்தல்கள் ஒன்றன் பின் ஒன்றாக செயல்படுத்தப்படுகின்றன. ஒரு சிக்கலை சிறிய, சுயாதீனமான பகுதிகளாகப் பிரிப்பதன் மூலம், இணை கணினி மயமாக்கல் ஒரு தீர்வைக் கண்டுபிடிப்பதற்குத் தேவையான நேரத்தை வியத்தகு முறையில் குறைக்க முடியும். இது போன்ற கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான பணிகளுக்கு குறிப்பாகப் பயனளிக்கிறது:

• அறிவியல் உருவகப்படுத்துதல்கள்: வானிலை வடிவங்கள், திரவ இயக்கவியல், அல்லது மூலக்கூறு இடைவினைகள் போன்ற இயற்பியல் நிகழ்வுகளை உருவகப்படுத்துதல்.
• தரவு பகுப்பாய்வு: போக்குகள், வடிவங்கள், மற்றும் நுண்ணறிவுகளை அடையாளம் காண பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் செயலாக்குதல்.
• இயந்திர கற்றல்: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் சிக்கலான மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல்.
• படம் மற்றும் வீடியோ செயலாக்கம்: பெரிய படங்கள் அல்லது வீடியோ ஸ்ட்ரீம்களில் பொருள் கண்டறிதல் அல்லது வீடியோ குறியாக்கம் போன்ற செயல்பாடுகளைச் செய்தல்.
• நிதி மாதிரியாக்கம்: நிதிச் சந்தைகளை பகுப்பாய்வு செய்தல், டெரிவேடிவ்களை விலை நிர்ணயம் செய்தல், மற்றும் இடர் மேலாண்மை செய்தல்.

OpenMP: பகிரப்பட்ட நினைவக அமைப்புகளுக்கான இணை நிரலாக்கம்

OpenMP (Open Multi-Processing) என்பது ஒரு API (Application Programming Interface) ஆகும், இது பகிரப்பட்ட நினைவக இணை நிரலாக்கத்தை ஆதரிக்கிறது. இது முதன்மையாக பல கோர்கள் அல்லது செயலிகளைக் கொண்ட ஒற்றை கணினியில் இயங்கும் இணை செயலிகளை உருவாக்கப் பயன்படுகிறது. OpenMP ஒரு ஃபோர்க்-ஜாயின் மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது, இதில் மாஸ்டர் த்ரெட் குறியீட்டின் இணைப் பகுதிகளைச் செயல்படுத்த ஒரு த்ரெட் குழுவை உருவாக்குகிறது. இந்த த்ரெட்கள் ஒரே நினைவக இடத்தைப் பகிர்ந்து கொள்கின்றன, இது தரவை எளிதாக அணுகவும் மாற்றவும் அனுமதிக்கிறது.

OpenMP-யின் முக்கிய அம்சங்கள்:

• பகிரப்பட்ட நினைவக முன்னுதாரணம்: த்ரெட்கள் பகிரப்பட்ட நினைவக இடங்களில் படிப்பதன் மூலமும் எழுதுவதன் மூலமும் தொடர்பு கொள்கின்றன.
• வழிமுறை அடிப்படையிலான நிரலாக்கம்: OpenMP, இணைப் பகுதிகள், லூப் மறுசெய்கைகள், மற்றும் ஒத்திசைவு வழிமுறைகளைக் குறிப்பிட கம்பைலர் வழிமுறைகளை (pragmas) பயன்படுத்துகிறது.
• தானியங்கி இணைப்படுத்தல்: கம்பைலர்கள் சில லூப்கள் அல்லது குறியீட்டுப் பகுதிகளை தானாக இணைப்படுத்த முடியும்.
• பணி திட்டமிடல்: OpenMP கிடைக்கும் த்ரெட்களில் பணிகளைத் திட்டமிடுவதற்கான வழிமுறைகளை வழங்குகிறது.
• ஒத்திசைவு ப்ரிமிடிவ்கள்: OpenMP, தரவு நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்கும், ரேஸ் கண்டிஷன்களைத் தவிர்ப்பதற்கும் லாக்குகள் மற்றும் பேரியர்கள் போன்ற பல்வேறு ஒத்திசைவு ப்ரிமிடிவ்களை வழங்குகிறது.

OpenMP வழிமுறைகள்:

OpenMP வழிமுறைகள் என்பவை செயலியை இணைப்படுத்துவதில் கம்பைலருக்கு வழிகாட்ட மூலக் குறியீட்டில் செருகப்படும் சிறப்பு அறிவுறுத்தல்கள் ஆகும். இந்த வழிமுறைகள் பொதுவாக #pragma omp என்று தொடங்கும். மிகவும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் சில OpenMP வழிமுறைகள் பின்வருமாறு:

• #pragma omp parallel: ஒரு இணைப் பகுதியை உருவாக்குகிறது, அங்கு குறியீடு பல த்ரெட்களால் செயல்படுத்தப்படுகிறது.
• #pragma omp for: ஒரு லூப்பின் மறுசெய்கைகளை பல த்ரெட்களில் விநியோகிக்கிறது.
• #pragma omp sections: குறியீட்டை சுயாதீனமான பிரிவுகளாகப் பிரிக்கிறது, ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு த்ரெட்டால் செயல்படுத்தப்படுகிறது.
• #pragma omp single: குழுவில் உள்ள ஒரே ஒரு த்ரெட்டால் மட்டுமே செயல்படுத்தப்படும் குறியீட்டின் ஒரு பகுதியைக் குறிப்பிடுகிறது.
• #pragma omp critical: ஒரு நேரத்தில் ஒரே ஒரு த்ரெட்டால் மட்டுமே செயல்படுத்தப்படும் குறியீட்டின் ஒரு முக்கியமான பகுதியைக் குறிப்பிடுகிறது, இது ரேஸ் கண்டிஷன்களைத் தடுக்கிறது.
• #pragma omp atomic: பகிரப்பட்ட மாறிகளுக்கான ஒரு அணு புதுப்பிப்பு வழிமுறையை வழங்குகிறது.
• #pragma omp barrier: குழுவில் உள்ள அனைத்து த்ரெட்களையும் ஒத்திசைக்கிறது, எல்லா த்ரெட்களும் தொடர்வதற்கு முன் குறியீட்டில் ஒரு குறிப்பிட்ட புள்ளியை அடைவதை உறுதி செய்கிறது.
• #pragma omp master: மாஸ்டர் த்ரெட்டால் மட்டுமே செயல்படுத்தப்படும் குறியீட்டின் ஒரு பகுதியைக் குறிப்பிடுகிறது.

OpenMP-க்கு எடுத்துக்காட்டு: ஒரு லூப்பை இணைப்படுத்துதல்

ஒரு வரிசையின் உறுப்புகளின் கூட்டுத்தொகையைக் கணக்கிடும் ஒரு லூப்பை இணைப்படுத்த OpenMP-ஐப் பயன்படுத்தும் ஒரு எளிய எடுத்துக்காட்டைக் கருத்தில் கொள்வோம்:

#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;
}

இந்த எடுத்துக்காட்டில், #pragma omp parallel for reduction(+:sum) என்ற வழிமுறை கம்பைலருக்கு லூப்பை இணைப்படுத்தவும், sum மாறியின் மீது ஒரு குறைப்புச் செயல்பாட்டைச் செய்யவும் சொல்கிறது. reduction(+:sum) என்ற விதி ஒவ்வொரு த்ரெட்டுக்கும் sum மாறியின் சொந்த உள்ளூர் நகல் இருப்பதையும், இந்த உள்ளூர் நகல்கள் லூப்பின் முடிவில் ஒன்றாகச் சேர்க்கப்பட்டு இறுதி முடிவை உருவாக்குவதையும் உறுதி செய்கிறது. இது ரேஸ் கண்டிஷன்களைத் தடுக்கிறது மற்றும் கூட்டுத்தொகை சரியாகக் கணக்கிடப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

OpenMP-யின் நன்மைகள்:

• பயன்படுத்த எளிது: OpenMP அதன் வழிமுறை அடிப்படையிலான நிரலாக்க மாதிரிக்கு நன்றி, கற்றுக்கொள்வதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது.
• படிப்படியான இணைப்படுத்தல்: தற்போதுள்ள தொடர் குறியீட்டை OpenMP வழிமுறைகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் படிப்படியாக இணைப்படுத்தலாம்.
• போர்ட்டபிளிட்டி: OpenMP பெரும்பாலான முக்கிய கம்பைலர்கள் மற்றும் இயக்க முறைமைகளால் ஆதரிக்கப்படுகிறது.
• அளவிடுதன்மை: OpenMP ஒரு மிதமான எண்ணிக்கையிலான கோர்களைக் கொண்ட பகிரப்பட்ட நினைவக அமைப்புகளில் நன்றாக அளவிட முடியும்.

OpenMP-யின் தீமைகள்:

• வரையறுக்கப்பட்ட அளவிடுதன்மை: OpenMP விநியோகிக்கப்பட்ட நினைவக அமைப்புகளுக்கோ அல்லது அதிக அளவு இணைத்தன்மை தேவைப்படும் செயலிகளுக்கோ மிகவும் பொருத்தமானது அல்ல.
• பகிரப்பட்ட நினைவக வரம்புகள்: பகிரப்பட்ட நினைவக முன்னுதாரணம் தரவுப் பந்தயங்கள் மற்றும் கேச் ஒத்திசைவு சிக்கல்கள் போன்ற சவால்களை அறிமுகப்படுத்தலாம்.
• பிழைத்திருத்தத்தின் சிக்கலானது: OpenMP செயலிகளை பிழைதிருத்துவது நிரலின் ஒரே நேரத்தியல்பு காரணமாக சவாலானது.

MPI: விநியோகிக்கப்பட்ட நினைவக அமைப்புகளுக்கான இணை நிரலாக்கம்

MPI (Message Passing Interface) என்பது செய்தி அனுப்பும் இணை நிரலாக்கத்திற்கான ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட API ஆகும். இது முதன்மையாக கணினிகளின் கிளஸ்டர்கள் அல்லது சூப்பர் கம்ப்யூட்டர்கள் போன்ற விநியோகிக்கப்பட்ட நினைவக அமைப்புகளில் இயங்கும் இணை செயலிகளை உருவாக்கப் பயன்படுகிறது. MPI-ல், ஒவ்வொரு செயல்முறைக்கும் அதன் சொந்த தனிப்பட்ட நினைவக இடம் உள்ளது, மேலும் செயல்முறைகள் செய்திகளை அனுப்புவதன் மூலமும் பெறுவதன் மூலமும் தொடர்பு கொள்கின்றன.

MPI-யின் முக்கிய அம்சங்கள்:

• விநியோகிக்கப்பட்ட நினைவக முன்னுதாரணம்: செயல்முறைகள் செய்திகளை அனுப்புவதன் மூலமும் பெறுவதன் மூலமும் தொடர்பு கொள்கின்றன.
• வெளிப்படையான தொடர்பு: நிரலாளர்கள் செயல்முறைகளுக்கு இடையில் தரவு எவ்வாறு பரிமாறிக்கொள்ளப்படுகிறது என்பதை வெளிப்படையாகக் குறிப்பிட வேண்டும்.
• அளவிடுதன்மை: MPI ஆயிரக்கணக்கான அல்லது மில்லியன் கணக்கான செயலிகளுக்கு அளவிட முடியும்.
• போர்ட்டபிளிட்டி: MPI மடிக்கணினிகள் முதல் சூப்பர் கம்ப்யூட்டர்கள் வரை பரந்த அளவிலான தளங்களால் ஆதரிக்கப்படுகிறது.
• தொடர்பு ப்ரிமிடிவ்களின் செழுமையான தொகுப்பு: MPI புள்ளி-க்கு-புள்ளி தொடர்பு, கூட்டுத் தொடர்பு, மற்றும் ஒரு-பக்கத் தொடர்பு போன்ற செழுமையான தொடர்பு ப்ரிமிடிவ்களை வழங்குகிறது.

MPI தொடர்பு ப்ரிமிடிவ்கள்:

MPI செயல்முறைகள் தரவைப் பரிமாறிக் கொள்ள அனுமதிக்கும் பல்வேறு தொடர்பு ப்ரிமிடிவ்களை வழங்குகிறது. மிகவும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் சில ப்ரிமிடிவ்கள் பின்வருமாறு:

• MPI_Send: ஒரு குறிப்பிட்ட செயல்முறைக்கு ஒரு செய்தியை அனுப்புகிறது.
• MPI_Recv: ஒரு குறிப்பிட்ட செயல்முறையிலிருந்து ஒரு செய்தியைப் பெறுகிறது.
• MPI_Bcast: ஒரு செயல்முறையிலிருந்து மற்ற எல்லா செயல்முறைகளுக்கும் ஒரு செய்தியை ஒளிபரப்புகிறது.
• MPI_Scatter: ஒரு செயல்முறையிலிருந்து மற்ற எல்லா செயல்முறைகளுக்கும் தரவை விநியோகிக்கிறது.
• MPI_Gather: எல்லா செயல்முறைகளிலிருந்தும் தரவை ஒரு செயல்முறைக்குச் சேகரிக்கிறது.
• MPI_Reduce: எல்லா செயல்முறைகளிலிருந்தும் தரவின் மீது ஒரு குறைப்புச் செயல்பாட்டை (எ.கா., கூட்டுத்தொகை, பெருக்கல், அதிகபட்சம், குறைந்தபட்சம்) செய்கிறது.
• MPI_Allgather: எல்லா செயல்முறைகளிலிருந்தும் தரவை எல்லா செயல்முறைகளுக்கும் சேகரிக்கிறது.
• MPI_Allreduce: எல்லா செயல்முறைகளிலிருந்தும் தரவின் மீது ஒரு குறைப்புச் செயல்பாட்டைச் செய்து, முடிவை எல்லா செயல்முறைகளுக்கும் விநியோகிக்கிறது.

MPI-க்கு எடுத்துக்காட்டு: ஒரு வரிசையின் கூட்டுத்தொகையைக் கணக்கிடுதல்

பல செயல்முறைகளில் ஒரு வரிசையின் உறுப்புகளின் கூட்டுத்தொகையைக் கணக்கிட MPI-ஐப் பயன்படுத்தும் ஒரு எளிய எடுத்துக்காட்டைக் கருத்தில் கொள்வோம்:

#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;
}

இந்த எடுத்துக்காட்டில், ஒவ்வொரு செயல்முறையும் தனக்கு ஒதுக்கப்பட்ட வரிசையின் பகுதியின் கூட்டுத்தொகையைக் கணக்கிடுகிறது. பின்னர் MPI_Reduce செயல்பாடு எல்லா செயல்முறைகளிலிருந்தும் உள்ளூர் கூட்டுத்தொகைகளை ஒரு உலகளாவிய கூட்டுத்தொகையாக இணைக்கிறது, இது செயல்முறை 0-ல் சேமிக்கப்படுகிறது. இந்த செயல்முறை பின்னர் இறுதி முடிவை அச்சிடுகிறது.

MPI-யின் நன்மைகள்:

• அளவிடுதன்மை: MPI மிக அதிக எண்ணிக்கையிலான செயலிகளுக்கு அளவிட முடியும், இது உயர் செயல்திறன் கணினி மயமாக்கல் செயலிகளுக்குப் பொருத்தமானதாக ஆக்குகிறது.
• போர்ட்டபிளிட்டி: MPI பரந்த அளவிலான தளங்களால் ஆதரிக்கப்படுகிறது.
• நெகிழ்வுத்தன்மை: MPI ஒரு செழுமையான தொடர்பு ப்ரிமிடிவ்களை வழங்குகிறது, இது நிரலாளர்களுக்கு சிக்கலான தொடர்பு வடிவங்களைச் செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது.

MPI-யின் தீமைகள்:

• சிக்கலானது: MPI நிரலாக்கம் OpenMP நிரலாக்கத்தை விட சிக்கலானதாக இருக்கலாம், ஏனெனில் நிரலாளர்கள் செயல்முறைகளுக்கு இடையேயான தொடர்பை வெளிப்படையாக நிர்வகிக்க வேண்டும்.
• கூடுதல் சுமை: செய்தி அனுப்புதல் கூடுதல் சுமையை அறிமுகப்படுத்தலாம், குறிப்பாக சிறிய செய்திகளுக்கு.
• பிழைத்திருத்தத்தின் சிரமம்: MPI செயலிகளை பிழைதிருத்துவது நிரலின் விநியோகிக்கப்பட்ட தன்மை காரணமாக சவாலானது.

OpenMP எதிராக MPI: சரியான கருவியைத் தேர்ந்தெடுத்தல்

OpenMP மற்றும் MPI-க்கு இடையேயான தேர்வு செயலியின் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் அடிப்படை வன்பொருள் கட்டமைப்பைப் பொறுத்தது. ஒவ்வொரு தொழில்நுட்பத்தையும் எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதற்கான முக்கிய வேறுபாடுகள் மற்றும் சுருக்கம் இங்கே:

அம்சம்	OpenMP	MPI
நிரலாக்க முன்னுதாரணம்	பகிரப்பட்ட நினைவகம்	விநியோகிக்கப்பட்ட நினைவகம்
இலக்கு கட்டமைப்பு	பல-கோர் செயலிகள், பகிரப்பட்ட நினைவக அமைப்புகள்	கணினிகளின் கிளஸ்டர்கள், விநியோகிக்கப்பட்ட நினைவக அமைப்புகள்
தொடர்பு	மறைமுகமான (பகிரப்பட்ட நினைவகம்)	வெளிப்படையான (செய்தி அனுப்புதல்)
அளவிடுதன்மை	வரையறுக்கப்பட்ட (மிதமான எண்ணிக்கையிலான கோர்கள்)	உயர் (ஆயிரக்கணக்கான அல்லது மில்லியன் கணக்கான செயலிகள்)
சிக்கலானது	ஒப்பீட்டளவில் பயன்படுத்த எளிதானது	மிகவும் சிக்கலானது
வழக்கமான பயன்பாட்டு வழக்குகள்	லூப்களை இணைப்படுத்துதல், சிறிய அளவிலான இணை செயலிகள்	பெரிய அளவிலான அறிவியல் உருவகப்படுத்துதல்கள், உயர் செயல்திறன் கணினி மயமாக்கல்

OpenMP-ஐப் பயன்படுத்தவும், எப்போது:

• நீங்கள் ஒரு மிதமான எண்ணிக்கையிலான கோர்களைக் கொண்ட பகிரப்பட்ட நினைவக அமைப்பில் பணிபுரிகிறீர்கள்.
• நீங்கள் தற்போதுள்ள தொடர் குறியீட்டை படிப்படியாக இணைப்படுத்த விரும்புகிறீர்கள்.
• உங்களுக்கு ஒரு எளிய மற்றும் பயன்படுத்த எளிதான இணை நிரலாக்க API தேவை.

MPI-ஐப் பயன்படுத்தவும், எப்போது:

• நீங்கள் ஒரு கணினிகளின் கிளஸ்டர் அல்லது ஒரு சூப்பர் கம்ப்யூட்டர் போன்ற விநியோகிக்கப்பட்ட நினைவக அமைப்பில் பணிபுரிகிறீர்கள்.
• நீங்கள் உங்கள் செயலியை மிக அதிக எண்ணிக்கையிலான செயலிகளுக்கு அளவிட வேண்டும்.
• செயல்முறைகளுக்கு இடையேயான தொடர்பின் மீது உங்களுக்கு நுணுக்கமான கட்டுப்பாடு தேவை.

கலப்பின நிரலாக்கம்: OpenMP மற்றும் MPI-ஐ இணைத்தல்

சில சந்தர்ப்பங்களில், OpenMP மற்றும் MPI-ஐ ஒரு கலப்பின நிரலாக்க மாதிரியில் இணைப்பது நன்மை பயக்கும். இந்த அணுகுமுறை சிக்கலான கட்டமைப்புகளில் உகந்த செயல்திறனை அடைய இரண்டு தொழில்நுட்பங்களின் பலங்களையும் பயன்படுத்த முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் ஒரு கிளஸ்டரில் உள்ள பல முனைகளில் வேலையைப் விநியோகிக்க MPI-ஐப் பயன்படுத்தலாம், பின்னர் ஒவ்வொரு முனைக்குள்ளும் கணக்கீடுகளை இணைப்படுத்த OpenMP-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.

கலப்பின நிரலாக்கத்தின் நன்மைகள்:

• மேம்பட்ட அளவிடுதன்மை: MPI முனை-இடைப்பட்ட தொடர்பைக் கையாளுகிறது, அதே நேரத்தில் OpenMP முனை-உள் இணைத்தன்மையை மேம்படுத்துகிறது.
• அதிகரித்த வளப் பயன்பாடு: கலப்பின நிரலாக்கம் பகிரப்பட்ட நினைவகம் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட நினைவக இணைத்தன்மை இரண்டையும் பயன்படுத்துவதன் மூலம் கிடைக்கும் வளங்களை சிறப்பாகப் பயன்படுத்த முடியும்.
• மேம்பட்ட செயல்திறன்: OpenMP மற்றும் MPI-யின் பலங்களை இணைப்பதன் மூலம், கலப்பின நிரலாக்கம் தனியாக எந்தவொரு தொழில்நுட்பத்தையும் விட சிறந்த செயல்திறனை அடைய முடியும்.

இணை நிரலாக்கத்திற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

நீங்கள் OpenMP அல்லது MPI-ஐப் பயன்படுத்தினாலும், திறமையான மற்றும் பயனுள்ள இணை நிரல்களை எழுத உங்களுக்கு உதவும் சில பொதுவான சிறந்த நடைமுறைகள் உள்ளன:

• உங்கள் சிக்கலைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்: உங்கள் குறியீட்டை இணைப்படுத்துவதற்கு முன், நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் சிக்கலைப் பற்றி நன்கு புரிந்துகொண்டிருப்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். குறியீட்டின் கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான பகுதிகளை அடையாளம் கண்டு, அவற்றை எவ்வாறு சிறிய, சுயாதீனமான துணை சிக்கல்களாகப் பிரிக்கலாம் என்பதைத் தீர்மானிக்கவும்.
• சரியான அல்காரிதத்தைத் தேர்வுசெய்க: அல்காரிதம் தேர்வு உங்கள் இணை நிரலின் செயல்திறனில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். இயல்பாகவே இணைப்படுத்தக்கூடிய அல்லது இணைச் செயல்பாட்டிற்கு எளிதாக மாற்றியமைக்கக்கூடிய அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• தொடர்பைக் குறைக்கவும்: த்ரெட்கள் அல்லது செயல்முறைகளுக்கு இடையேயான தொடர்பு இணை நிரல்களில் ஒரு பெரிய தடையாக இருக்கலாம். பரிமாறிக்கொள்ள வேண்டிய தரவின் அளவைக் குறைக்க முயற்சி செய்யுங்கள் மற்றும் திறமையான தொடர்பு ப்ரிமிடிவ்களைப் பயன்படுத்துங்கள்.
• பணிச்சுமையை சமநிலைப்படுத்துங்கள்: பணிச்சுமை எல்லா த்ரெட்கள் அல்லது செயல்முறைகளிலும் சமமாக விநியோகிக்கப்படுவதை உறுதிசெய்யுங்கள். பணிச்சுமையில் உள்ள ஏற்றத்தாழ்வுகள் செயலற்ற நேரத்திற்கு வழிவகுக்கும் மற்றும் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனைக் குறைக்கும்.
• தரவுப் பந்தயங்களைத் தவிர்க்கவும்: சரியான ஒத்திசைவு இல்லாமல் பல த்ரெட்கள் அல்லது செயல்முறைகள் பகிரப்பட்ட தரவை ஒரே நேரத்தில் அணுகும்போது தரவுப் பந்தயங்கள் ஏற்படுகின்றன. தரவுப் பந்தயங்களைத் தடுக்கவும், தரவு நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்தவும் லாக்குகள் அல்லது பேரியர்கள் போன்ற ஒத்திசைவு ப்ரிமிடிவ்களைப் பயன்படுத்துங்கள்.
• உங்கள் குறியீட்டை சுயவிவரப்படுத்தி மேம்படுத்துங்கள்: உங்கள் இணை நிரலில் செயல்திறன் தடைகளை அடையாளம் காண சுயவிவரக் கருவிகளைப் பயன்படுத்துங்கள். தொடர்பைக் குறைத்தல், பணிச்சுமையை சமநிலைப்படுத்துதல், மற்றும் தரவுப் பந்தயங்களைத் தவிர்ப்பதன் மூலம் உங்கள் குறியீட்டை மேம்படுத்துங்கள்.
• முழுமையாக சோதிக்கவும்: உங்கள் இணை நிரல் சரியான முடிவுகளைத் தருகிறதா என்பதையும், அது பெரிய எண்ணிக்கையிலான செயலிகளுக்கு நன்றாக அளவிடுகிறதா என்பதையும் உறுதிப்படுத்த முழுமையாக சோதிக்கவும்.

இணை கணினி மயமாக்கலின் நிஜ உலகப் பயன்பாடுகள்

இணை கணினி மயமாக்கல் பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சித் துறைகளில் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இங்கே சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

• வானிலை முன்னறிவிப்பு: எதிர்கால வானிலை நிலைகளை கணிக்க சிக்கலான வானிலை வடிவங்களை உருவகப்படுத்துதல். (எடுத்துக்காட்டு: இங்கிலாந்து மெட் அலுவலகம் வானிலை மாதிரிகளை இயக்க சூப்பர் கம்ப்யூட்டர்களைப் பயன்படுத்துகிறது.)
• மருந்து கண்டுபிடிப்பு: சாத்தியமான மருந்து வேட்பாளர்களை அடையாளம் காண பெரிய மூலக்கூறுகளின் நூலகங்களை ஸ்கேன் செய்தல். (எடுத்துக்காட்டு: Folding@home, ஒரு விநியோகிக்கப்பட்ட கணினித் திட்டம், நோய்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் புதிய சிகிச்சைகளை உருவாக்குவதற்கும் புரத மடிப்பை உருவகப்படுத்துகிறது.)
• நிதி மாதிரியாக்கம்: நிதிச் சந்தைகளை பகுப்பாய்வு செய்தல், டெரிவேடிவ்களை விலை நிர்ணயம் செய்தல், மற்றும் இடர் மேலாண்மை செய்தல். (எடுத்துக்காட்டு: உயர் அதிர்வெண் வர்த்தக அல்காரிதம்கள் சந்தைத் தரவைச் செயலாக்கவும், விரைவாக வர்த்தகங்களைச் செய்யவும் இணை கணினி மயமாக்கலைச் சார்ந்துள்ளன.)
• காலநிலை மாற்ற ஆராய்ச்சி: சுற்றுச்சூழலில் மனித நடவடிக்கைகளின் தாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்ள பூமியின் காலநிலை அமைப்பை மாதிரியாக்குதல். (எடுத்துக்காட்டு: காலநிலை மாதிரிகள் எதிர்கால காலநிலை காட்சிகளைக் கணிக்க உலகெங்கிலும் உள்ள சூப்பர் கம்ப்யூட்டர்களில் இயக்கப்படுகின்றன.)
• விண்வெளிப் பொறியியல்: விமானம் மற்றும் விண்கலங்களைச் சுற்றியுள்ள காற்றின் ஓட்டத்தை உருவகப்படுத்தி அவற்றின் வடிவமைப்பை மேம்படுத்துதல். (எடுத்துக்காட்டு: நாசா புதிய விமான வடிவமைப்புகளின் செயல்திறனை உருவகப்படுத்த சூப்பர் கம்ப்யூட்டர்களைப் பயன்படுத்துகிறது.)
• எண்ணெய் மற்றும் எரிவாயு ஆய்வு: சாத்தியமான எண்ணெய் மற்றும் எரிவாயு இருப்புக்களை அடையாளம் காண நில அதிர்வுத் தரவைச் செயலாக்குதல். (எடுத்துக்காட்டு: எண்ணெய் மற்றும் எரிவாயு நிறுவனங்கள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும், நிலத்தடியின் விரிவான படங்களை உருவாக்கவும் இணை கணினி மயமாக்கலைப் பயன்படுத்துகின்றன.)
• இயந்திர கற்றல்: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் சிக்கலான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல். (எடுத்துக்காட்டு: ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் GPUs (கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகள்) மீது இணை கணினி மயமாக்கல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்திப் பயிற்றுவிக்கப்படுகின்றன.)
• வானியற்பியல்: விண்மீன் திரள்கள் மற்றும் பிற வான் பொருட்களின் உருவாக்கம் மற்றும் பரிணாமத்தை உருவகப்படுத்துதல். (எடுத்துக்காட்டு: அண்டவியல் உருவகப்படுத்துதல்கள் பிரபஞ்சத்தின் பெரிய அளவிலான கட்டமைப்பைப் படிக்க சூப்பர் கம்ப்யூட்டர்களில் இயக்கப்படுகின்றன.)
• பொருள் அறிவியல்: குறிப்பிட்ட பண்புகளுடன் புதிய பொருட்களை வடிவமைக்க அணு அளவில் பொருட்களின் பண்புகளை உருவகப்படுத்துதல். (எடுத்துக்காட்டு: ஆராய்ச்சியாளர்கள் தீவிர நிலைமைகளின் கீழ் பொருட்களின் நடத்தையை உருவகப்படுத்த இணை கணினி மயமாக்கலைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.)

முடிவுரை

சிக்கலான பிரச்சனைகளைத் தீர்ப்பதற்கும், கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான பணிகளை விரைவுபடுத்துவதற்கும் இணை கணினி மயமாக்கல் ஒரு அவசியமான கருவியாகும். OpenMP மற்றும் MPI ஆகியவை இணை நிரலாக்கத்திற்கான மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இரண்டு முன்னுதாரணங்கள், ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன. OpenMP பகிரப்பட்ட நினைவக அமைப்புகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது மற்றும் ஒப்பீட்டளவில் பயன்படுத்த எளிதான நிரலாக்க மாதிரியை வழங்குகிறது, அதே நேரத்தில் MPI விநியோகிக்கப்பட்ட நினைவக அமைப்புகளுக்கு ஏற்றது மற்றும் சிறந்த அளவிடுதன்மையை வழங்குகிறது. இணை கணினி மயமாக்கலின் கொள்கைகள் மற்றும் OpenMP மற்றும் MPI-யின் திறன்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் இந்த தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி உயர் செயல்திறன் கொண்ட செயலிகளை உருவாக்க முடியும், அவை உலகின் மிகவும் சவாலான சில பிரச்சனைகளைச் சமாளிக்க முடியும். கணக்கீட்டு சக்திக்கான தேவை தொடர்ந்து வளரும்போது, வரும் ஆண்டுகளில் இணை கணினி மயமாக்கல் இன்னும் முக்கியத்துவம் பெறும். இந்த நுட்பங்களைத் தழுவுவது புதுமைகளின் முன்னணியில் இருப்பதற்கும் பல்வேறு துறைகளில் உள்ள சிக்கலான சவால்களைத் தீர்ப்பதற்கும் முக்கியமானது.

மேலும் ஆழமான தகவல்கள் மற்றும் பயிற்சிகளுக்கு OpenMP அதிகாரப்பூர்வ வலைத்தளம் (https://www.openmp.org/) மற்றும் MPI மன்றம் வலைத்தளம் (https://www.mpi-forum.org/) போன்ற வளங்களை ஆராய்வதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.