На первом этапе определяются массивы, которые могут быть распределены между узлами (распределенные данные). Эти массивы специфицируются DVM-директивами отображения данных. Остальные переменные (распределяемые по умолчанию) отображаются по одному экземпляру на каждый узел (размноженные данные). Распределение данных определяет множество локальных или собственных переменных для каждого узла. Распределив по узлам данные, пользователь должен обеспечить и распределение вычислений по узлам. При этом должно выполняться правило собственных вычислений: на каждом узле выполняются только те операторы присваивания, которые изменяют значения переменных, размещенных на данном узле. В свою очередь, на узле эти вычисления могут быть распределены между нитями средствами OpenMP.

Основным методом распределения вычислений по узлам является явное задание пользователем распределения между узлами витков цикла. При этом каждый виток такого цикла полностью выполняется на одном узле. Выполнение по правилу собственных вычислений операторов вне распределенного параллельного цикла обеспечивается автоматически компилятором, однако это требует существенных накладных расходов.

На следующем этапе необходимо организовать доступ к удаленным данным, которые могут потребоваться при вычислении значений собственных переменных. [4]

1.3.1 Преимущества DVM/OpenMP

Во-первых, DVM/OpenMP является достаточно высокоуровневым языком параллельного программирования, что придает удобство процессу написания параллельных программ.

Во-вторых, DVM/OpenMP-программа – это последовательная программа, снабженная директивами-псевдокомментариями, задающими распределение данных и вычислений. Директивы не видны обычному компилятору. Таким образом программа, написанная на Fortran-DVM/OpenMP может использоваться сразу в четырех качествах:

· Последовательная программа на языке Fortran

· Параллельная Fortran-OpenMP программа для мультипроцессора

· Параллельная Fortran-DVM программа для кластера

· Параллельная Fortran-DVM/OpenMP программа для SMP-кластера

Соответственно, для однопроцессорной системы, мультипроцессора, кластера и SMP-кластера достаточно поддерживать всего одну версию программы.

1.4 Актуальность работы

Работа посвящена написанию системы автоматизации распараллеливания программ. Автоматическое распараллеливание последовательных программ предполагает преобразование существующих последовательных программ в параллельный код. В качестве языка параллельного программирования выбран DVM/OpenMP.

Данное направление является весьма востребованным по следующим причинам:

- Распараллеливание готовой программы требует от программиста тщательного анализа ее кода (подчас, чужого), что делает процесс распараллеливания достаточно сложным, и подчас приводит к неудовлетворительным результатам. К тому же, в процессе распараллеливания могут быть допущены ошибки. Если бы распараллеливание осуществлялось автоматически, то появление новых ошибок было бы исключено.

- Распараллеливание уже готовых последовательных программ является очень востребованным, особенно в области научного программирования, где за многолетнюю историю жизни языка Fortran была написано огромное количество программ, не потерявших свою актуальность. Таким образом отпала бы необходимость писать все эти программы заново, но уже в параллельном варианте, и появилась бы возможность использовать старые наработки.

- Для различных конфигураций системы и разного размера входных данных, оптимальное распределение вычислений может также отличаться. Человек не всегда способен учесть такие факторы Автоматический распараллеливатель же учитывает конфигурацию кластера при формировании программы, и для нового кластера может формировать наиболее оптимальный код.

Постановка задачи

1.5 Структура "Системы автоматизации распараллеливания"

Данная дипломная работа посвящена разработке блока экспериментальной системы автоматизации распараллеливания, поэтому сначала ознакомимся с её структурой:

Рисунок 1. Экспериментальная система автоматизации распараллеливания

Пользователь создает последовательную программу на языке Fortran. Программа, поступая в систему автоматизации распараллеливания, проходит анализ, на основании которого формируется База данных. В Базу данных входят: дерево циклов; описания массивов, описание использования массивов в циклах; специальные пользовательские комментарии и прочее.

Пользуясь информацией из Базы данных, DVM/OpenMP-эксперт формирует варианты распределения вычислений и данных, и ищет наилучший вариант. Для поиска требуется информация о количестве вычислительных узлов, их производительности, а также латентности вычислительно сети. Далее, База данных подается на вход Генератору, который формирует параллельный код на языке Fortran-DVM/OpenMP. Код программы на выходе системы не изменяется, в него лишь добавляются директивы OpenMP и DVM.

1.6 Цель работы " DVM/OpenMP-эксперт"

К моменту написания работы, Система автоматизации распараллеливания содержала блок, именуемый DVM-экспертом. DVM-эксперт, пользуясь результатами анализа программы, распараллеливает программу на языке Fortran-DVM. Целью дипломной работы является доработка DVM-эксперта до DVM/OpenMP-эксперта.

DVM/OpenMP-эксперт, пользуясь результатами анализа, распараллеливает программу на языке Fortran-DVM/OpenMP и заносит информацию о полученной параллельной программе в Базу данных.

Предыдущие решения "систем автоматизации распараллеливания на SMP-кластер"

В настоящее время имеется только одна развивающаяся система автоматизированного распараллеливания для кластеров – Parawise (системы FORGE Magic/DM и BERT77 уже не развиваются и не поддерживаются). Только для нее имеется информация о применимости для реальных Fortran-приложений и эффективности выполнения распараллеленных программ.

1.7 Система Parawise

Система Parawise является коммерческой системой, созданной компанией Parallel Software Products совместно с NASA Ames на базе системы CAPTools, разработанной в Лондонском университете Гринвича в середине 90-х годов. [3]

Общая схема процесса получения параллельной программы из последовательной состоит из следующих этапов:

o Системе Parawise подаётся на вход программа на языке FORTRAN (F77/F90/F95).

o Пользователь выбирает способы анализа данной программы.

o Parawise анализирует программу и формирует вопросы, на которые пользователь обязан дать ответ для успешного распараллеливания.

o Пользователь следует по построенному системой графу зависимостей, отвечает на поставленные вопросы и участвует в выборе варианта распределения массивов.