Архитектура параллельных вычислений

isPrime = (n % primes[j] != 0);

return isPrime;

    }

Async Sieve(handlerint[]() getNatPack, channel (int[]) sendPrimesPack)

{

// Получаем первый пакет из входного  потока и

        // извлекаем из него подпакет простых чисел

int[] head = SynchronousSieve((int[])getNatPack());

// Посылаем пакет простых чисел  в выходной поток

sendPrimesPack(head );

// Фильтруем оставшиеся пакеты  входного потока

        // относительно пакета head

if ( head.Length != 0 )

{

New CSieve().Sieve( inter,sendPrimesPack);

filter ( head, getNatPack, cout );

        }

    }

Handler inter int[]()  &channel cout ( int[] p) {

return ( x );

    }

// Фильтрацияпотоков

void filter(int[] head, handler int[] () getNatPack, channel (int[]) cfiltered)

    {

int[] al =   (int[])Array.CreateInstance(typeof(int),Config.MAX_LEN);

int ind = 0;

// Для каждого пакета из входного  потока

for( int[] p; (p = (int[])getNatPack() ).Length != 0;)

        {

// Выбираем простые числа, формируя  новый пакет

for(int i = 0; i <p.Length&& p[i]!=0; i++)

            {

if(isPrime(p[i],head))

{

al[ind++] = p[i]; 

// Если пакет заполнен, то посылаем  его

                    // в поток отфильтрованных пакетов

if(ind == Config.MAX_LEN)

{

ind = 0;

cfiltered (al);

al = (int[])Array.CreateInstance(typeof(int),Config.MAX_LEN);

}

                }

            }

        }

// Посылаем последний пакет в  поток

        // отфильтрованных пакетов

if(al[0] != 0) cfiltered (al);

// Посылаем маркер конца потока  пакетов      

cfiltered(new int [ 0 ] );

    }

Class Eratosthenes2   {

public static void Main(String[] args) {

   Eratosthenes2 er2 = new Eratosthenes2();

CSievecsieve = new CSieve();

// Запускаемметод Sieve

csieve.Sieve( er2.getNatPack, er2.sendPrimePack);

int[] al =   (int[])Array.CreateInstance(typeof(int),Config.MAX_LEN);

// Создаем поток пакетов натуральных  чисел

for (inti = 2; i<= Config.N; i++)

{

intind = (i-2)%Config.MAX_LEN;

al[ind] = i;

if(ind == Config.MAX_LEN - 1)

            {

                er2.Nats ( al );

al = (int[])Array.CreateInstance(typeof(int),Config.MAX_LEN);

            }

        }

if(al[0] != 0)

er2.Nats(al);

        er2.Nats ( newint [ 0 ] );

int[] p;

// Распечатываем результирующие пакеты  простых чисел

while (( p = (int[])er2.getPrimePack()).Length != 0)

Config.print(p);

}

Handler getNatPackint[]()  &channel Nats ( int[]p ) {             

return( p );

}

Handler getPrimePackint[]() &channel sendPrimePack( int[]p ) {     

return( p );

 }

} 

3.5.4 Обход бинарного дерева

   Если  структура данных задачи организована в виде дерева, то его обработку  легко распараллелить путем обработки  каждого поддерева отдельном async- (movable-) методом.

         Предположим, что  мы имеем следующее определение  бинарного дерева в виде класса BinTree. Тогда просуммировать значения, находящиеся в узлах такого дерева (и, в общем случае, произвести более сложную обработку) можно с помощью следующей программы, структура которой, по существу, совпадает со структурой предыдущей программы Fib.  

Class BinTree {

   Public BinTree left;

   Public BinTree right;

   Public int value; 

   public BinTree( int depth ) {

   value = 1;

   if ( depth <= 1 ) {

   left = null;

   right = null;

       }

   else {

   left = new BinTree( depth – 1 );

   right = new BinTree( depth – 1 );

       }

     }

}

public class SumBinTree {

   public static void Main( String[] args ) {

   int depth = System.Convert.ToInt32( args [0] );

   SumBinTreesbt = new SumBinTree();

   BinTreebtree = newBinTree( depth );

   sbt.Sum(btree, sbt.c );

   Console.WriteLine( “Sum = “ + sbt.Get() );

   }

     // Определениеканалаиобработчика

   handler Get int() &channel c( int x )

     {

   return ( x );

     }

   // Определениеasync-метода

   Public async Sum( BinTreebtree, channel (int) c ) {

   if ( btree.left == null )  // Деревоестьлист

   c ( btree.value );

   else {

   new SumBinTree().Sum( btree.left,  c1 );

   new SumBinTree().Sum( btree.right, c2 );

   c(Get2() );

       }

     }

   // Определение связки  из двух  каналов и обработчика

   handler Get2 int() &channel с1( int x )

   &channel с2(int y )

     {

   return ( x + y );

   }

} 

3.6 Пример работающей программы 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение 

      С развитием вычислительной техники  стало возможным решить ряд задач, возникающих в процессе жизнедеятельности, облегчить, ускорить, повысить качество результата.

      Навыки  параллельного программирования необходимы любому профессиональному программисту. Параллельное программирование требует тщательной отработки взаимодействия между потоками управления. Некоторые участки кода необходимо ограждать от одновременного использования двумя различными потоками, дабы не нарушить целостность изменяемых структур данных или логику работы с внешними ресурсами.

      Задачи  параллельного программирования, то есть оптимального планирования загрузки исполнительных устройств, составляют особый класс задач исследования операций. Это задачи высокой сложности, и методы их точного решения не могут быть положены в основу специального программного обеспечения вычислительной системы, требующего сверхвысокой оперативности. Однако при расчете, обосновании  и сопровождении сложных проектов, при мониторинге строительства, эти задачи решаются, составляя основу оперативного планирования, допускающего, ради точности результатов, повышенную трудоемкость.