По мере развития компьютеров меняется
По мере развития компьютеров меняется и программирование. В последние несколько лет начался переход от последовательных к параллельным вычислениям в процессорах, используемых в большинстве серверов, персональных и мобильных компьютеров. Этот переход означает конец замечательного 30-летнего периода, в котором достижения полупроводниковой технологии и компьютерной архитектуры позволяли ежегодно повышать производительность последовательных процессоров на 40-50%. Постоянный рост производительности шел на пользу всему программному обеспечению, и этот прогресс являлся ключевым фактором, влиявшим на распространение программного обеспечения во всех областях современной жизни. Эта замечательная эпоха подошла к концу, когда практические ограничения на рассеяние мощности микропроцессоров сделали невозможным постоянное повышение тактовой частоты, и ограниченный параллелизм на уровне команд перестал оправдывать непрерывно возрастающую сложность архитектур процессоров. Эра закончилась не потому, что перестал действовать закон Мура. Технология полупроводников все еще в состоянии удваивать число транзисторов в кристалле через каждые два года. Однако теперь это все возрастающее количество транзисторов приводит к увеличению числа независимых процессоров на кристалле, а не ускоряет работу отдельного процессора. Результирующая архитектура компьютера, получившая название многоядерной, состоит в том, что на кристалле располагается несколько независимых процессоров (ядер), которые общаются через общую основную память. Сегодня общераспространенными являются двухядерные кристаллы, на рынок поступают черырехядерные процессоры, и имеются все основания полагать, что в течение ряда поколений кристаллов число ядер будет продолжать удваиваться. С одной стороны, хорошо, что пиковая производительность многоядерного компьютера удваивается при каждом удвоении числа ядер. С другой стороны, для достижения этой производительности требуется, чтобы программа распараллеливалась и масштабировалась при возрастании числа процессоров.
Сегодня существует не так уж много программ, способных к эффективному распараллеливанию. Частично это объясняется тем, что у большинства программистов не было доступа к параллельным компьютерам, распространенность которых была ограничена прикладными областями с крупными, естественным образом параллельными рабочими нагрузками. Параллельные компьютеры использовались, главным образом, для выполнения вычислений огромного масштаба. Поскольку основным течением было последовательное программирование, в большинстве существующих языков программирования, библиотек, паттернов проектирования и учебных курсов проблемы параллельного программирования просто не затрагивались. Очевидно, эта ситуация должна измениться до того, как программисты в массовом порядке начнут писать параллельные программы для многоядерных процессоров. Основная проблема состоит в том, чтобы найти лучшие абстракции для выражения параллельных вычислений и написания параллельных программ. Параллельному программированию свойственны все трудности последовательного программирования, но к ним добавляется трудная проблема координации взаимодействия параллельно выполняемых задач. Сегодня в большинстве параллельных программ используются низкоуровневые программные конструкции, которые являются всего лишь тонкой облицовкой используемых аппаратных средств. В чисто этих конструкций входят потоки управления (thread), представляющие собой абстрактные процессоры, и явная синхронизация (например, блокировки, семафоры и мониторы) для координации выполнения потоков. Опыт прошлых лет показывает, что параллельные программы, написанные с использованием этих конструкций, трудно разрабатывать, кодировать, отлаживать, сопровождать, и, в добавление ко всему этому, они часто не очень хорошо работают. Транзакционная память (transactional memory, TM), предложенная Ломе (Lomet) [19] и впервые практически реализованная Херлихи (Herlihy) и Моссом (Moss) [13], – это новая программная конструкция, обеспечивающая высокоуровневую абстракцию для написания параллельных программ.В последние несколько лет она привлекает значительный интерес, поскольку транзакции в течение долгого времени используются в системах баз данных для изоляции параллельных активностей. TM предоставляет механизм, позволяющий частям программы выполняться в изоляции, не обращая внимания на другие параллельно выполняемые задачи. Программист может обосновывать корректность кода внутри транзакции и не вынужден заботиться в сложных взаимодействиях с другими, параллельно выполняемыми частями транзакции. TM обеспечивает многообещающий, но еще не проверенный механизм для совершенствования параллельного программирования.
