должен естественно вписываться в работу, которая на м ечена для выполнения функцией, модулем или объектом.
Не самая удачная идея — попытаться директивно навязать параллелиз м програ мм е. Искусственно насаждае м ый параллелиз м является причиной фор м ирования гро м оздкой архитектуры, которая, как правило, трудна для пони м ания и поддержки и создает сложности при определении корректности програ мм ы. Поэто м у, если програ мм а использует PVM-задачи, они должны быть результато м естественного разбиения программы. Каждую PVM-задачу следует отнести к одной из функциональных категорий. Например, если м ы разрабатывае м приложение, которое содержит обработку данных на естественном языке (Natural Language Processing — NLP), м еханиз м речевого воспроизведения текста (text-to-speech engine — TTS-engine) как часть интерфейса пользователя и формирование логических выводов как часть выборки данных, то параллелизм (естественный для NLP-компонента) должен быть представлен в виде задач внутри NLP-модуля или объекта, который отвечает за NLP-обработку. Аналогично параллелизм внутри компонента фор м ирования логических выводов следует представить в виде задач, составляю щ их модуль (объект или оболочку) выборки данных, отвечаю щ ий за выборку данных. Другими словами, мы идентифицируем PVM-задачи там, где они логически вписываются в работу, выполняемую программой, а не просто разбиваем работу программы на набор некоторых об щ их PVM-задач.
Соблюдение первичности логики и вторичности параллелизма имеет несколько последствий для С++- программ. Это означает, что мы могли бы порождать PVM-задачи из функции main () или из функций, вызываемых из функции main () (и даже из других функций). Мы могли бы порождать PVM-задачи из методов, прина д лежащих объектам. Место порождения задач зависит от требований к параллельности, выдвигаемых соответствую щ ей функцией, модулем или объектом. В об щ ем случае PVM-задачи можно разделить на две категории: SPMD (производная от SIMD) и MPMD (производная от MIMD). В модели SPMD все задачи будут выполнять одинаковый набор инструкций, но на различных наборах данных. В модели MPMD все задачи будут выполнять различные наборы инструкций на различных наборах данных. Но какую бы модель мы не использовали (SPMD или MPMD), создание задач должно происходить в соответствую щ их областях программы. Некоторые возможные конфигурации для порождения PVM-задач показаны на рис. 6.4.
Реализация модели SPMD (SIMD) c помощью PVM-и С++-средств
Вариант 1 на рис. 6.4 представляет ситуацию, при которой функция main () порождает от 1 до N задач, причем каждая задача выполняет один и тот же набор инструкций, но на различных наборах данных. Су щ ествует несколько вариантов реализации этого сценария. В листинге 6.1 показана функция main (), которая вызывает функцию pvm_spawn().
// Листинг б.1. Вызов функции pvm_spawn() из // функции main()
int main(int argc, char *argv[]) {
int TaskId[10]; int TaskId2[5]; // 1-е порождение:
pvm_spawn(«set_combination»,NULL,0,'',10,TaskId);
// 2-е порождение:
pvm_spawn(«set_combination», argv, 0,'',5,TaskId2); //. . .
}
В листинге 6.1 при первом порождении создается 10 задач. Каждал задача будет выполнять один и тот же набор инструкций, содержа щ ихся в программе set_combination. При успешном выполнении функции pvm_spawn () массив TaskId будет содержать идентификаторы PVM-задач. Если про г ра мм а в листин г еб.1 имеет идентификатор TaskIds, то она может использовать функции pvm_send( ) для отправки данных, под г отовленных д л я обработки каждой про г раммой. Это воз м ожно б л а г одаря то м у, что функция pvm_send () содержит идентификатор задачи-получате л я.
 Рис. 6.4. Некоторые возможные конфигурации для порождения PVM-задач |
При второ м порождении (с м. листин г б.1) создается пять задач, но в это м случае каждой задаче с по м о щ ью пара м етра argv передается необходи м ал информация. Это — дополнительный способ передачи информации задачам при их запуске. Тем самы м сыновние задачи получают е щ е одну воз м ожность уникальны м образо м идентифицировать себя с по м о щ ью значений, получае м ых в пара м етре argv. В листин г е 6 .2, чтобы создать N задач, функция main () несколько раз (вместо одно г о) обра щ ается к функции pvm_spawn ().
// Листинг 6.2. Использование нескольких вызовов
// функции pvm_spawn() из функции main()
int main(int argc, char *argv[]) {
int Taskl; int Task2; int Task3; //.. .
pvm_spawn(«set_combination», NULL,1,«hostl»,l,&Taskl); pvm_spawn («sec_combination»,argv,1,«host2»,1, &Task2); pvm_spawn(«set_combination»,argv+ +,l,«host3»,l,&Task3); //. . .
}
Подход к созданию задач, продемонстрированный в листин г е 6.2, можно использовать в том случае, ко г да нужно, чтобы задачи выполнялись на конкретных компьютерах. В этом состоит одно из достоинств PVM-среды. Ведь про г рамме ино г да стоит воспользоваться преимуществами некоторых конкретных ресурсов конкретно г о компьютера, например, специальным математическим спецпроцессором, процессором графическо г о устройства вывода или какими-то дру г ими возможностями. В листин г е 6.2 обратите внимание на то, что каждый компьютер выпол н яет один и тот же набор инструкций, но все они получили при этом разные ар г ументы командной строки. Вариант 2 (см. рис. 6.4) представляет сценарий, в котором функция main( ) не порождает PVM-задачи. В
