W Cat - Описание языка PascalABC.NET Страница 37
- Категория: Детская литература / Детская образовательная литература
- Автор: W Cat
- Год выпуска: неизвестен
- ISBN: нет данных
- Издательство: неизвестно
- Страниц: 101
- Добавлено: 2019-02-06 11:37:39
W Cat - Описание языка PascalABC.NET краткое содержание
Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «W Cat - Описание языка PascalABC.NET» бесплатно полную версию:PascalABC.NET — это язык программирования Паскаль нового поколения, включающий классический Паскаль, большинство возможностей языка Delphi, а также ряд собственных расширений. Он реализован на платформе Microsoft.NET и содержит все современные языковые средства: классы, перегрузку операций, интерфейсы, обработку исключений, обобщенные классы и подпрограммы, сборку мусора, лямбда-выражения, средства параллельного программирования.PascalABC.NET является мультипарадигменным языком: на нем можно программировать в структурном, объектно-ориентированном и функциональном стилях.PascalABC.NET — это также простая и мощная интегрированная среда разработки, поддерживающая технологию IntelliSense, содержащая средства автоформатирования, встроенный отладчик и встроенный дизайнер форм.
W Cat - Описание языка PascalABC.NET читать онлайн бесплатно
Изменяет расширение файла с именем name на newext
function FileExists(name: string): boolean;
Возвращает True, если файл с именем name существует
function DiskFree(diskname: string): int64;
Возвращает свободное место в байтах на диске с именем diskname
function DiskSize(diskname: string): int64;
Возвращает размер в байтах на диске с именем diskname
function DiskFree(disk: integer): int64;
Возвращает свободное место в байтах на диске disk. disk=0 - текущий диск, disk=1 - диск A: , disk=2 - диск B: и т.д.
function DiskSize(disk: integer): int64;
Возвращает размер в байтах на диске disk. disk=0 - текущий диск, disk=1 - диск A: , disk=2 - диск B: и т.д.
OpenMP
OpenMP: обзор
OpenMP – открытый стандарт для распараллеливания программ на многопроцессорных системах с общей памятью (например, на многоядерных процессорах). OpenMP реализует параллельные вычисления с помощью многопоточности: главный поток создает набор подчиненных потоков, и задача распределяется между ними.
OpenMP представляет собой набор директив компилятора, которые управляют процессом автоматического выделения потоков и данными, требуемыми для работы этих потоков.
В системе PascalABC.NET реализованы следующие элементы OpenMP:
* Конструкции для создания и распределения работы между потоками (директивы parallel for и parallel sections)
* Конструкции для синхронизации потоков (директива critical)
Директивы имеют следующий вид:
{$omp directive-name [опция[[,] опция]...]}
Здесь $omp означает то, что это директива OpenMP, directive-name – имя директивы, например parallel, после чего могут быть опции. Директива относится к тому оператору, перед которым она находится.
Примеры использования OpenMP находятся в папке Samples/OMPSamples
Ниже приводится описание директив.
Директива parallel for
Редукция в директиве parallel for
Параллельные секции и директива parallel sections
Синхронизация и директива critical
Директива parallel for
Директива parallel for обеспечивает распараллеливание следующего за ней цикла.
{$omp parallel for}
for var i: integer:=1 to 10 do
тело цикла
Здесь будет создано несколько потоков и разные итерации цикла будут распределены по этим потокам. Количество потоков, как правило, совпадает с количеством ядер процессора, но в некоторых случаях могут быть отличия, например, если поток ожидает ввод данных от пользователя, могут создаваться дополнительные потоки, чтобы по возможности задействовать все доступные ядра.
Все переменные, описанные вне параллельного цикла, будут разделяемыми, то есть, если в теле цикла есть обращение к таким переменным, все потоки будут обращаться к одной и той же ячейке памяти. Все переменные, объявленные внутри цикла, будут частными, то есть у каждого потока будет своя копия этой переменной.
Опция private позволяет переменные, описанные вне цикла, сделать частными. Опция записывается так:
{$omp parallel for private(список переменных)}
Список переменных – одна или несколько переменных через запятую.
var a,b: integer;
{$omp parallel for private(a, b)}
for var i: integer:=1 to 10 do
a := ...
В этом случае переменные a и b будут частными, и присваивание этим переменным в одном потоке не будет влиять на другие потоки.
Ограничение: счетчики распараллеливаемого цикла и вложенных циклов должны быть объявлены в заголовке цикла.
Не все циклы можно распараллеливать. Если на разных итерациях происходит обращение к одной и той же переменной и при этом ее значение меняется – распараллеливание такого цикла приведет к ошибкам, при разных запусках могут получаться разные результаты в зависимости от того, в каком порядке происходили обращения к этой переменной.
{$omp parallel for}
for var i:=1 to 2 do
a[i] := a[i+1];
Здесь на первой итерации происходит чтение второго элемента массива, а на второй итерации – запись этого же элемента. Если первая итерация выполнится раньше второй – в первый элемент массива запишется значение из второго, а если позже – то из третьего элемента массива.
var a:integer;
{$omp parallel for}
for var i:=1 to 10 do
begin
a := i;
... := a; //к этому моменту a может быть изменено другим потоком
end;
Значение переменной a после этого цикла может быть любым в диапазоне от 1 до 10.
Наиболее эффективно распараллеливаются циклы, каждая итерация которых выполняется достаточно долго. Если тело цикла состоит из небольшого количества простых операторов, затраты на создание потоков и распределение нагрузки между ними могут превысить выигрыш от параллельного выполнения цикла.
Пример параллельного перемножения матриц
Перемножение матриц - классический пример иллюстрации параллельности. Вычисление различных элементов матрицы происходит независимо, поэтому не надо предусматривать никаких средств синхронизации.
uses Arrays;
procedure ParallelMult(a,b,c: array [,] of real; n: integer);
begin
{$omp parallel for }
for var i:=0 to n-1 do
for var j:=0 to n-1 do
begin
c[i,j]:=0;
for var l:=0 to n-1 do
c[i,j]:=c[i,j]+a[i,l]*b[l,j];
end;
end;
procedure Mult(a,b,c: array [,] of real; n: integer);
begin
{$omp parallel for }
for var i:=0 to n-1 do
for var j:=0 to n-1 do
begin
c[i,j]:=0;
for var l:=0 to n-1 do
c[i,j]:=c[i,j]+a[i,l]*b[l,j];
end;
end;
const n = 400;
begin
var a := Arrays.CreateRandomRealMatrix(n,n);
var b := Arrays.CreateRandomRealMatrix(n,n);
var c := new real[n,n];
ParallelMult(a,b,c,n);
writeln('Параллельное перемножение матриц: ',Milliseconds,' миллисекунд');
var d := Milliseconds;
Mult(a,b,c,n);
writeln('Непараллельное перемножение матриц: ',Milliseconds-d,' миллисекунд');
end.
Редукция в директиве parallel for
Часто в цикле накапливается значение некоторой переменной, перед циклом эта переменная инициализируется, а на каждой итерации к ней добавляется некоторое значение или умножается на некоторое значение. Эта переменная должна быть объявлена вне цикла, а значит, будет общей. В таком случае возможны ошибки при параллельном выполнении:
var a: integer:=0;
{$omp parallel for}
for var i:integer:=1 to 100 do
a := a+1;
Два потока могут считать старое значение, затем первый поток прибавит единицу и запишет в переменную a, затем второй поток прибавит единицу к старому значению и запишет результат в переменную a. При этом изменения, сделанные первым потоком, будут потеряны. Правильная работа программы возможна при некоторых запусках, но возможны и ошибки.
Опция reduction позволяет обеспечить правильное накопление результата:
{$omp parallel for reduction(действие : список переменных)}
При этом все переменные из списка будут объявлены частными, таким образом, разные потоки будут работать со своими экземплярами переменных. Эти экземпляры будут инициализированы в зависимости от действия, а в конце цикла новое значение переменной будет получено из значения этой переменной до цикла и всех частных копий применением действия из опции.
var a: integer := 1;
{$omp parallel for reduction(+:a)}
for var i: integer:=1 to 2 do
a := a+1;
Здесь начальное значение переменной a – единица, для действия + локальные копии будут инициализированы нулями, будет выполнено две итерации и у каждого потока локальная копия переменной a примет значение 1. После завершения цикла к начальному значению (1) будут прибавлены обе локальные копии, и результирующее значение переменной a будет равно 3, так же как и при последовательном выполнении.
В таблице приведены допустимые операторы редукции и значения, которыми инициализируются локальные копии переменной редукции:
Оператор раздела reduction
Инициализированное значение
+
0
*
1
-
0
and (побитовый)
~0 (каждый бит установлен)
or (побитовый)
0
xor (побитовый)
0
and (логический)
true
or (логический)
false
Параллельные секции и директива parallel sections
Директива parallel sections обеспечивает параллельное выполнение нескольких операторов, простых или составных.
{$omp parallel sections}
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.