Объект данных, распределенный по некоторой

Объект данных, распределенный по некоторой области вычислительного пространства, составляется из обычных (нераспределенных) объектов одного типа, размещенных в процессорных узлах этой области таким образом, что каждый процессорный узел содержит одну и только одну компоненту распределенного объекта. Например, объявление в строке 3 вводит целую переменную i, распределенную по сети w. Конструкция [w] представляет собой спецификатор распределения переменной. В данной программе используются спецификаторы распределения [*] и [host], соответствующие всему вычислительному пространству и хост-процессору соответственно, а также [w:I==1], выделяющий узел сети w с координатой I, равной 1. Отметим, что хост-процессор имеет в этой сети координату 0.

Оператор в строке 4 присваивает компоненте переменной i, расположенной на хост-процессоре, значение 0. Это локальное присваивание.

Присваивание в строке 5 является расширением присваивания языка С. Оно присваивает компоненте переменной i, расположенной на узле сети w с координатой I, равной 1, значение компоненты переменной i, расположенной на хост-процессоре. Это распределенное присваивание.

Компилятор транслирует текст исходной программы на mpC в ANSI C-программу с обращениями к функциям системы поддержки времени выполнения. Используется SPMD-модель целевого кода, когда все процессы, составляющие параллельную программу, выполняют одинаковый код.

Система поддержки времени выполнения управляет вычислительным пространством, которое отображается на некоторое число процессов, выполняющихся на целевой вычислительной машине с распределенной памятью (например, на сети ПК и рабочих станций), а также обеспечивает передачу сообщений. Она полностью инкапсулирует конкретный коммуникационный пакет (в настоящее время, подмножество MPI 1.1) и обеспечивает независимость компилятора от конкретной целевой платформы.

Содержание Назад Вперед

Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий