Параллельное и распределенное программирование на С++

// Листинг 6.7. Использование PVM для реализации //   MPMD-модели вычисления

int main(int argc, char *argv[]) {

int Taskl[20]; int Task2[50]; int Task3[30]; //...

pvm_spawn («pvm_generic_combination», NULL, 1,

«hostl»,20,Taskl); pvm_spawn («generate_plans», argv, 0, "", 50, Task2) ; pvm_spawn(«agent_filters»,argv++,l, «host 3»,30,&Task3) ; //.. .

}

При выполнении кода, представленного в листинге 6.7, создается 100 задач. Первые 20 задач генерируют сочетания. Слелующие 50 по мере создания сочетаний генерируют планы на их основе. Последние 30 задач отфильтровывают самые удачные планы из набора планов, сгенерированного предыдущи м и 50 задачами. Уже только это краткое описание позволяет ощутить отличие модели MPMD от модели SPMD, в которой все программы, порожденные функцией pvm_spawn (), были одинаковы. Здесь же за работу, назначаемую PVM-задача м, «отвечают» програ мм ы pvm_generic_combination, generate_plans и agent_filters. Все эти задачи выполняются параллельно и работают с собственны м и набора м и данных, нес м отря на то что одни наборы являются результато м преобразования дру г их. Про г ра мм а pvm_generic_combination преобразует свой входной набор данных в набор, который зате м может использовать программа generate_plans. Программа generate_plans, в свою очередь, преобразует входной набор данных в набор, который может затем использовать программа agent_filters. Очевидно, что эти задачи должны обмениваться сообщениями. Эти сообщения представляют собой входную иуправляющую информацию, которая передается между процесса м и. Необходи м о также отметить, что в листинге 6.7 функция pvm_spawn () используется для размещения 20 задач pvm_generic_combination на компьютере с именем hostl. Задача generate_plans была размещена на 50 безымянных процессорах, но каждая из этих 50 задач получила при это м один и тот же аргу м ент ко м андной строки с по м ощью параметра argv. Задачи agent_filters также были направлены на конкретный ко м пьютер (с именем host 3), и каждая задача получила один и тот же аргумент командной строки посредством параметра argv. Этот пример — лишь еще одно подтверждение гибкости и мо щ и библиотеки PVM. Некоторые варианты реализации модели MPMD с использованием среды PVM показаны на рис. 6.5.

При желании мы можем воспользоваться преиму щ ествами конкрет н ых ресурсов конкретных компьютеров или же «положиться на судьбу» в виде «заказа» произвольных безымянных компьютеров. Мы можем также назначить рааличные виды работ различным задачам одновременно. На рис. 6.5 компьютер А представляет собой компьютер с массовым параллелизмом (МП-компьютер), а компьютер В осна щ ен некоторым количеством специализированных математических процессоров. Также отметьте, что PVM-среда в данном случае состоит из таких компьютеров, как PowerPCs, Spares, Crays и т.д. В одних случалх можно не беспокоиться о конкретных возможностях компьютеров в PVM-среде, а в дру г их требуется иной подход. Использование функции pvm_spawn () позволяет С++-программисту не указывать конкретный компьютер для решения задачи, когда это не важно. Но если вам известно, что компьютер осна щ ен специализированными средствами, то их можно эффективно использовать, определив соответствую щ ий параметр при вызове функции pvm_spawn ().

Рис. 6.5. Некоторые варианты модели MPMD доступны для реализации благодаря использованию среды PVM

§ 6.1. Обозначение сочетаний

Предположим, м ы хотели бы набрать команду програм м истов (в количестве восьми человек) из 24 кандидатов. Сколько различных ко м анд из восьми программистов можно было бы составить из этого числа кандидатов? Один из результатов, который следует из основного закона комбинаторики, говорит о том, что су щ ествуе т 735 471 различных команд, состоя щ их из восьми программистов, которые мот быть выбраны из 24 кандидатов. Обозначение C(n,r) читается как сочетание из n элементов по г(и означает количество ко м бинаций из n эле м ентов по r). Сочетание C(n,r) вычисляется по формуле:

6.3. Базовые механизмы PVM 233

n\

r\(n-r)\