Исполняющая среда с параллелизмом для C++ помогает создавать надежные, масштабируемые, быстро реагирующие параллельные приложения. Она повышает уровень абстракции, чтобы пользователю не приходилось управлять подробностями инфраструктуры, связанными с параллелизмом. Ее также можно использовать для указания политик планирования, соответствующих требованиям качества обслуживания приложений. Эти ресурсы помогут вам начать работу с исполняющей средой с параллелизмом.
Справочную документацию см. в разделе Справочник.
Исполняющая среда с параллелизмом интенсивно использует возможности C++11 и соответствует более современному стилю программирования на C++. Дополнительные сведения см. в статье Добро пожаловать обратно в C++.
Выбор возможности среды выполнения с параллелизмом
| Обзор | Объясняет, почему важна среда выполнения с параллелизмом и описывает ее основные компоненты. |
| Сравнение с другими моделями параллелизма | Показывает характеристики среды выполнения с параллелизмом в сравнении с другими моделями параллелизма, например пулом потоков Windows и OpenMP, чтобы использовать ту модель параллелизма, которая лучше всего соответствует требованиям приложения. |
| Переход от OpenMP к среде выполнения с параллелизмом | Здесь OpenMP сравнивается с исполняющей средой с параллелизмом, и предоставляются примеры способов миграции существующего кода OpenMP для использования исполняющей среды с параллелизмом. |
| Библиотека параллельных шаблонов | Здесь представлены общие сведения о работе с PPL, предоставляющей параллельные циклы, задачи и контейнеры. |
| библиотеку асинхронных агентов | Здесь приводятся способы использования асинхронных агентов и функций передачи сообщений, позволяющих встроить в приложения потоки данных и обеспечить конвейерную обработку задач. |
| Планировщик заданий | Содержит описание планировщика задач, который позволяет точно настроить производительность ваших приложений для настольных систем, использующих исполняющую среду с параллелизмом. |
Параллелизм задач в PPL
Параллелизм данных в PPL
Отмена задач и параллельных алгоритмов
| Отмена в библиотеке параллельных шаблонов | Здесь описывается роль отмены в PPL, включая способы создания запросов отмены и реагирования на них. |
| Практическое руководство. Использование отмены для прерывания параллельного цикла |
Python. Параллелизм и асинхронность
Приложения универсальной платформы Windows
| Создание асинхронных операций на C++ для приложений UWP | Описываются некоторые ключевые моменты, которые следует учитывать при использовании среды выполнения с параллелизмом для создания асинхронных операций в приложении UWP. |
| Пошаговое руководство. Подключение с помощью задач и HTTP-запросов XML | Показано, как объединить задачи PPL с IXMLHTTPRequest2 интерфейсами и для IXMLHTTPRequest2Callback отправки HTTP-запросов GET и POST в веб-службу в приложении UWP. |
| Примеры приложений среда выполнения Windows | Содержит загружаемые примеры кода и демонстрационные приложения для среда выполнения Windows. |
Программирование потоков данных в библиотеке асинхронных агентов
Обработка и отладка исключений
| Обработка исключений | Здесь описана работа с исключениями в среде выполнения с параллелизмом. |
| Средства диагностики параллельного выполнения | Описывает способы оптимизации приложений и наиболее эффективного использования среды выполнения с параллелизмом. |
Настройка производительности
| Средства диагностики параллельного выполнения | Описывает способы оптимизации приложений и наиболее эффективного использования среды выполнения с параллелизмом. |
| Экземпляры планировщика |
Основы многопоточности. Конкурентное и Параллельное исполнения задач. В чем разница?
Дополнительные ресурсы
| Шаблоны асинхронного программирования и советы по Hilo (приложения Магазина Windows на C++ и XAML) | Узнайте, как мы использовали среду выполнения с параллелизмом для реализации асинхронных операций в Hilo, приложении среда выполнения Windows на C++ и XAML. |
| Блог Parallel Programming in Native Code | Содержит дополнительные подробные статьи о параллельном программировании в среде выполнения с параллелизмом. |
| Форум Parallel Computing in C++ and Native Code | Позволяет участвовать в обсуждениях сообщества о среде выполнения с параллелизмом. |
| Параллельное программирование | Описывает модель параллельного программирования, доступную в платформа .NET Framework. |
Источник: learn.microsoft.com
Параллелизм уровня программ
О параллелизме на уровне программы имеет смысл говорить в двух случаях. Во-первых, когда в программе могут быть выделены независимые участки, которые допустимо выполнять параллельно. Примером такого вида параллелизма можег служить программа робота. Пусть имеется робот, запрограммированный на обнаружение электрических розеток, когда уровень напряжения в его аккумуляторах падает. Когда робот находит одну из розеток, он включается в нее на подзарядку В процесс вовлечены три подсистемы робота: зрение, манипуляция и движение Каждая подсистема управляется своим процессором, то есть подсистемы при выполнении разных действий способны работать параллельно.
Движение к розетке
Подключение к розетке
Подсистемы достаточно независимы при ведущей роли системы зрения. Возможен также и центральный процессор — «мозг». Это пример параллелизма программ, в котором разные задачи выполняются единовременно для достижения общей цели.
Второй тип параллелизма программ возможен в пределах отдельного программного цикла, если в нем отдельные итерации не зависят друг от друга. Программный параллелизм может быть реализован за счет большого количества процессоров или множества функциональных блоков. В качестве примера рассмотрим следующий фрагмент кода:
For I:=1 to N do A(I):=B(I) + C(I)
Общая форма параллелизма на уровне программ проистекает из разбиения программируемых данных на подмножества. Это разделение называют декомпозицией области (domain decomposition), а параллелизм, возникающий при этом, носит название параллелизма данных. Подмножества данных назначаются разным вычислительным процессам, и называется этот процесс распределением данных (data distribution). Процессоры выделяются определенным процессам либо по инициативе программы, либо в процессе работы операционной системой. На каждом процессоре может выполняться более чем один процесс.
Параллелизм уровня команд
Параллелизм на уровне команд имеет место, когда обработка нескольких команд или выполнение различных этапов одной и той же команды может перекрываться во времени. Разработчики вычислительной техники издавна прибегали к методам, известным под общим названием «совмещения операций», при котором аппаратура ВМ в любой момент времени выполняет одновременно более одной операции. Этот общий принцип включает в себя два понятия: параллелизм и конвейеризацию. Хотя у них много общего и их зачастую трудно различать на практике, термины вти отражают два принципиально различных подхода.
В первом варианте совмещение операций достигается за счет того , что в составе вычислительной системы отдельные устройства присутствуют в нескольких копиях. Так, в состав процессора может входить несколько АЛУ, и высокая производительность обеспечивается за счет одновременной работы всех этих АЛУ. Второй подход был описан ранее.
Источник: studfile.net
Параллелизм, многопоточность, асинхронность: разница и примеры применения (.NET, C#)
Многие начинающие специалисты путают многопоточное, асинхронное и параллельное программирование. На первый взгляд, может показаться, что это одно и то же — но нет. Давайте разберёмся, сколько программных моделей используют C#-разработчики и в чём их отличия. Материал подготовлен совместно с Алексеем Гришиным, ведущим разработчиком DD Planet.
Существует несколько концепций: синхронное/асинхронное программирование и однопоточные/многопоточные приложения. Причём первая программная модель может работать в однопоточной или многопоточной среде. То есть приложение может быть: синхронным однопоточным, синхронным многопоточным и асинхронным многопоточным.
Отдельной концепцией считается параллелизм, который является подмножеством многопоточного типа приложений. Рассмотрим особенности каждой программной модели подробнее.
Синхронная модель
Потоку назначается одна задача, и начинается её выполнение. Заняться следующей задачей можно только тогда, когда завершится выполнение первой. Эта модель не предполагает приостановку одной задачи, чтобы выполнить другую.
Однопоточность
Система в одном потоке работает со всеми задачами, выполняя их поочерёдно.
Однопоточная синхронная система
Многопоточность
В этом случае речь о нескольких потоках, в которых выполнение задач идет одновременно и независимо друг от друга.
Многопоточная синхронная система
Пример такого концепта — одновременная разработка веб- и мобильного приложений и серверной части, при условии соблюдения архитектурных «контрактов».
DevOps Engineer Иннотех , , можно удалённо , По итогам собеседования
Использование нескольких потоков выполнения — один из способов обеспечить возможность реагирования приложения на действия пользователя при одновременном использовании процессора для выполнения задач между появлением или даже во время появления событий пользователя.
Асинхронность
Характеристики асинхронного кода:
- обрабатывает больше запросов сервера, предоставляя потокам возможность обрабатывать больше запросов во время ожидания результата от запросов ввода-вывода;
- делает пользовательский интерфейс быстрым, выделяя потоки для обработки действий в пользовательском интерфейсе во время ожидания запросов ввода-вывода, передавая затратные по времени операции другим ядрам ЦП.
Если у системы много потоков, то их асинхронная работа выглядит примерно так:
Многопоточная асинхронная система
Конструкция async/await
Для работы с асинхронными вызовами в C# необходимы два ключевых слова:
- async — используется в заголовке метода;
- await — вызывающий метод содержит одно или несколько таких выражений.
Они используются вместе для создания асинхронного метода. У асинхронных методов могут быть следующие типы возвращаемых значений:
- Task для асинхронного метода, который выполняет операцию, но не возвращает значение;
- Task для асинхронного метода, возвращающего значение;
- void для обработчика событий;
- начиная с версии 7.0 в языке C# поддерживаются любые типы с доступным методом GetAwaiter;
- начиная с версии 8.0 в языке C# поддерживается интерфейс IAsyncEnumerable для асинхронного метода, который возвращает асинхронный поток.
Сама конструкция async/await появилась в C# 5.0 с выходом .NET Framework 4.5 и отчасти представляет собой синтаксический сахар. Механизм async/await не имеет реализации в CLR и разворачивается компилятором в сложную конструкцию на IL. Но эта конструкция — не сахар вокруг тасок, а отдельный механизм, использующий класс Task для переноса состояния исполняемой части кода.
Пример асинхронного метода:
using System; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace FactorialApp < class Program < static void Factorial() < int result = 1; for (int i = 1; i Thread.Sleep(8000); Console.WriteLine($»Факториал равен «); > // определение асинхронного метода static async void FactorialAsync() < Console.WriteLine(«Начало метода FactorialAsync»); // выполняется синхронно await Task.Run(() =>Factorial()); // выполняется асинхронно Console.WriteLine(«Конец метода FactorialAsync»); > static void Main(string[] args) < FactorialAsync(); // вызов асинхронного метода Console.WriteLine(«Введите число: «); int n = Int32.Parse(Console.ReadLine()); Console.WriteLine($»Квадрат числа равен «); Console.Read(); > > >
Результат асинхронного вычисления факториала
Этот пример приведён лишь для наглядности, особого смысла делать логику вычисления факториала асинхронной нет. Опять же, для имитации долгой работы мы использовали задержку на 8 секунд с помощью методы Thread.Sleep(). Цель была показать: асинхронная задача, которая может выполняться долгое время, не блокирует основной поток — в этом случае метод Main(), и мы можем вводить и обрабатывать данные, продолжая работу с ним.
Параллелизм
Эта программная модель подразумевает, что задача разбивается на несколько независимых подзадач, которые можно выполнить параллельно, а затем объединить результаты. Примером такой задачи может быть Parallel LINQ:
IEnumerable yourData = GetYourData(); var result = yourData.AsParallel() // начинаем обрабатывать параллельно .Select(d => d.CalcAmount()) // Вычисляем параллельно .Where(amount => amount > 0) .ToArray(); // Возвращаемся к синхронной модели
Обзор архитектуры параллельного программирования в .NET
Еще один пример — вычисление среднего значения двумерного массива, когда каждый отдельный поток может подсчитать сумму своей строки, а потом объединить результат и вычислить среднее.
Однако не стоит забывать, что не все задачи поддаются распараллеливанию. Например, описанная выше задача по вычислению факториала, в которой на каждом последующем этапе нужен результат предыдущего.
Какую программную модель выбрать?
Перечисленные программные модели должны применяться в зависимости от задач. Их можно использовать как отдельно во всём приложении, так и сочетать между собой. Главное, чтобы приложение было максимально эффективным и удовлетворяло требования пользователя.
Если речь идет о сложных многопользовательских приложениях, то стремиться стоит к использованию асинхронной модели, так как важна интерактивность и отзывчивость интерфейса. Взаимодействие с пользователем в активном режиме всегда должно быть максимально эффективным, даже если в фоновом режиме в то же время выполняются другие задачи. Издержки асинхронности, например, на переключение исполняемого контекста, в таком случае нивелируются за счет общей эффективности приложения.
В разработке простых приложений, к примеру, парсера документа, необходимости в асинхронности, или даже многопоточности, может и не быть.
Источник: tproger.ru