CC BY
5УДК 004 Аманова Ай., Атаев С., Аталов М.
Аманова Ай.
преподаватель,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Атаев С.
студент,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Аталов М.
студент,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
ПРОЕКТИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ И РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ОБРАБОТКИ
Аннотация: в этой статье рассматриваются аспекты разработки компиляторов и интерпретаторов для языков программирования. Компиляторы преобразуют исходный код программы в машинный код, который может быть немедленно выполнен процессором. В отличие от них, интерпретаторы исполняют программу построчно, переводя каждую строку в машинный код и выполняя её сразу.
Процесс создания компилятора или интерпретатора включает решение множества задач, таких как анализ и синтаксический разбор исходного кода, генерация машинного кода, оптимизация кода и разработка документации. Также важно обеспечить совместимость компиляторов и интерпретаторов с различными операционными системами и архитектурами процессоров.
Ключевые слова: оценивание, разработка программного обеспечения, технологии, способ, исследование.
Растущие требования к вычислительным задачам расширяют пределы традиционных вычислений. Для использования потенциала многопроцессорных систем и открытия новых возможностей мы погружаемся в сложный мир параллельных и распределённых алгоритмов. Эта статья отправляется в изучение этой захватывающей области, исследуя ключевые принципы, вызовы и увлекательные достижения, которые определяют эту динамично развивающуюся сферу.
От последовательных операций к параллельным координациям: сила совместной работы.
Представьте себе сложную задачу, такую как прогнозирование погоды или моделирование сворачивания белка, которую традиционно решает один процессор, как одинокий музыкант, исполняющий мелодию. Параллельные алгоритмы, в свою очередь, представляют собой симфонию процессоров, каждый из которых выполняет свою роль, совместно решая задачу одновременно, что значительно ускоряет её решение. Точно так же распределённые алгоритмы делят задачу между процессорами, расположенными в разных местах, подобно оркестру, выступающему в разных точках, но добивающемуся гармоничного результата.
Ткань решений: разбиение и взаимодействие.
Суть параллельных и распределённых алгоритмов заключается в разбиении задачи на более мелкие независимые части, каждая из которых обрабатывается отдельным процессором. Это требует внимательного анализа зависимостей данных и протоколов взаимодействия, чтобы обеспечить эффективное сотрудничество и избежать узких мест. Коммуникация становится связующим звеном между процессорами, позволяя им обмениваться данными и синхронизировать свои действия, подобно дирижёру, координирующему работу оркестра.
Баланс между эффективностью и гармонией: решение задач.
Несмотря на огромные возможности, параллельные и распределённые алгоритмы представляют собой сложные задачи. Оптимизация нагрузки
обеспечивает, чтобы процессоры не перегружались и не простаивали, поддерживая равномерное распределение работы. Траты на синхронизацию, затраты на связь и координацию требуют внимательной оптимизации, чтобы предотвратить замедление общих вычислений. Паттерны доступа к памяти, особенно в распределённых системах, требуют тщательного планирования для минимизации перемещения данных и повышения эффективности.
Вперёд к новым горизонтам: исследование современных вызовов. Область параллельных и распределённых алгоритмов непрерывно эволюционирует. Новые архитектуры, такие как гетерогенные вычислительные системы с различными процессорами, требуют алгоритмов, которые используют их уникальные возможности. Растущий объём данных требует масштабируемых решений, способных эффективно обрабатывать огромные наборы данных в распределённых системах. Алгоритмы машинного обучения также выигрывают от распараллеливания и распределения, что способствует более быстрому обучению и повышению точности.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Simon, Herbert A. The Sciences of the Artificial. 3rd Edition. MIT Press, 1996;
2. Bar-Yam, Yaneer. Complexity Rising: From Human Beings to Global Civilization. Complexity Books, 2002;
3. Epstein, Joshua M. Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling. Princeton University Press, 2006;
4. Dorneich, Michael, and Jörn Donges. The World in a Complex System: A Treatise on the Science of Complex Systems. De Gruyter, 2019
Amanova Ay., Ataev S., Atalov M.
Amanova Ay.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Ataev S.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Atalov M.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
DESIGNING ALGORITHMS FOR PARALLEL AND DISTRIBUTED PROCESSING
Abstract: article discusses aspects of the development of compilers and interpreters for programming languages. Compilers convert the source code of a program into machine code that can be executed immediately by the processor. In contrast, interpreters execute a program line by line, translating each line into machine code and executing it immediately.
The process of creating a compiler or interpreter involves solving many tasks, such as analyzing and parsing source code, generating machine code, optimizing code, and developing documentation. It is also important to ensure compatibility of compilers and interpreters with various operating systems and processor architectures.
Keywords: evaluation, software development, technology, method, research.
