» » Параллельное программирование » Страница 6

 

Блокировки работают не так уж медленно

Автор: admin от 27-09-2016, 14:05, посмотрело: 349

Блокировки в общем и мьютексы, как их частная реализация, имеют давнюю историю неправильной оценки скорости их работы. Ещё в 1986-ом году в одной из Usenet-конференций Matthew Dillon написал: «Большинство людей ошибочно уяснили себе, что блокировки работают медленно». Сегодня, спустя многие годы, можно констатировать, что ничего не изменилось.

Действительно, блокировки могут работать медленно на некоторых платформах, или в сверх-конкурентном коде. И, если вы разрабатываете многопоточное приложение, то вполне возможно, что рано или поздно натолкнётесь на ситуацию, когда какая-нибудь одна блокировка будет съедать очень много ресурсов (скорее всего из-за ошибки в коде, приводящей к слишком частому её вызову). Но всё это частные случаи, не имеющие в общем случае отношения к утверждению «блокировки работают медленно». Как мы увидим ниже, код с блокировками может работать весьма производительно.

Одна из причин заблуждений о скорости работы блокировок состоит в том, что многие программисты не отличают понятия «легковесный мьютекс» и «мьютекс, как объект ядра ОС». Всегда используйте легковесные мьютексы. К примеру, если вы программируете на С++ под Windows, то ваш выбор это критические секции.

Блокировки работают не так уж медленноВторой причиной заблуждений могут служить, как это ни парадоксально, бенчмарки. К примеру, далее в этой статье мы будем измерять производительность блокировок под высокой нагрузкой: каждый поток будет требовать блокировку для выполнения любого действия, а сами блокировки будут очень короткими (и, в результате, очень частыми). Это нормально для эксперимента, но такой способ написания кода — это не то, что вам нужно в реальном приложении.

Категория: Программирование, Системное администрирование, Веб-разработка, Windows

 

Логика сознания. Часть 7. Самоорганизация пространства контекстов

Автор: admin от 26-09-2016, 04:05, посмотрело: 247

Логика сознания. Часть 7. Самоорганизация пространства контекстов
Ранее мы говорили о том, что любая информация имеет как внешнюю форму так и внутренний смысл. Внешняя форма — это то, что именно мы, например, увидели или услышали. Смысл — это то, какую интерпретацию этому мы дали. И внешняя форма, и смысл могут быть описаниями, составленными из определенных понятий.

Было показано, что если описания удовлетворяют ряду условий, то давать им интерпретацию можно, просто заменяя понятия исходного описания на другие понятия, применяя определенные правила.

Правила трактовки зависят от тех сопутствующих обстоятельств в которых мы пытаемся дать интерпретацию информации. Эти обстоятельства принято называть контекстом в котором трактуется информация.

Кора мозга состоит из нейронных миниколонок. Мы предположили, что каждая миниколонка коры — это вычислительный модуль, который работает со своим информационным контекстом. То есть каждая зона коры содержит миллионы независимых вычислителей смысла в которых одна и та же информация получает свою собственную трактовку.

Был показан механизм кодирования и хранения информации, который позволяет каждой миниколонке коры иметь свою полную копию памяти о всех предыдущих событиях. Наличие собственной полной памяти позволяет каждой миниколонке проверить насколько ее интерпретация текущей информации согласуется со всем предыдущим опытом. Те контексты в которых трактовка оказывается «похожа» на что-то ранее знакомое составляют набор смыслов, содержащихся в информации.

Категория: Программирование

 

Украинец подсказал британцу сделать вебинар для разработчиков IoT для сельского хозяйства. А мы поговорим о CPU внутри

Автор: admin от 22-09-2016, 10:50, посмотрело: 270

Пути технологии неисповедимы. Три месяца назад к нам в Silicon Valley приехал бизнесмен из Украины Александр Романишин. Я пошел с Александром на выставку для разработчиков IoT, где мы встретили Дэвида Гарольда из британской части Imagination Technologies (компании, которая спроектировала PowerVR GPU внутри Apple iPhone).

Александр увидел у Дэвида демо платы MIPS Creator ci40 для «умных ферм», и минут двадцать рассказывал Дэвиду, что все правительство Украины начиная с Порошенко лично желает в порядке нахождения экономического будущего страны скрестить электронные технологии и сельское хозяйство.

Дэвид воспринял все это максимально буквально и сегодня утром я получил от начальника Дэвида письмо, откуда узнал, что они в Великобритании сделали онлайн вебинар по использованию MIPS Creator ci40 для построения системы умной ирригации, и соратники Александра могут зарегистрироваться для этого семинара, который состоится в среду 28 сентября в 11 утра по Silicon Valley / в 21.00 по киевскому времени:

Украинец подсказал британцу сделать вебинар для разработчиков IoT для сельского хозяйства. А мы поговорим о CPU внутри

Украинец подсказал британцу сделать вебинар для разработчиков IoT для сельского хозяйства. А мы поговорим о CPU внутри


По этому поводу я хочу копнуть глубже внутрь чипа и рассказать про историю и особенности процессорного ядра в показываемом в вебинаре устройстве. Внутри MIPS Creator ci40 стоит чип на основе многопоточного двухядерного кластера MIPS interAptiv, продвинутого отпрыска ядра MIPS 24KEc. Последний сейчас переживает вторую молодость внутри только что вышедшего на рынок Omega2, Linux-компьютера ценой $5 размером с почтовую марку. Чем же MIPS interAptiv внутри MIPS Creator ci40 отличается от MIPS 24KEc внутри Omega2 с точки зрения микроахитектуры и как это задевает программиста?

Категория: Программирование, Веб-разработка

 

Как я начал писать сторонние проекты, чтобы набраться опыта

Автор: admin от 19-09-2016, 13:25, посмотрело: 269

Как я начал писать сторонние проекты, чтобы набраться опыта
(Поскольку люди спрашивали: Sublime Text 3 с «Spacegray Light» («платиново-серый светлый») из Materialize и гарнитура Ubuntu Mono Bold)

Как и большинство других студентов, обучавшихся по программе компьютерных наук в Калифорнийском университете в Сан-Диего, я в течение нескольких лет шёл через различные курсы просто «накатом». Я никогда не был ни хорошим, ни плохим по успеваемости, и мой средний балл был «не очень». Я любил курсы программирования с их чрезвычайно сложными заданиями; математический анализ же был мне не по душе.

В этом нетехническом посте я хотел бы (для разнообразия) поделиться моим опытом работы с проектами с открытым исходным кодом. Эти проекты оказали мне огромную помощь в дальнейшем при получении места для стажировки (в т.ч. в Amazon, которое превратилось позднее в постоянное рабочее место).

Если вы сейчас изучаете компьютерные науки или предполагаете делать это, то надеюсь, что вам будет полезен мой опыт.

Категория: Программирование, Веб-разработка

 

Запуск функций R на нескольких машинах

Автор: admin от 19-09-2016, 13:25, посмотрело: 215

Как мы показали в «Небольшом введении в параллельное программирование на R», одно из преимуществ R — легкость, с которой можно воспользоваться преимуществами параллельного программирования для ускорения вычислений. В этой статье мы расскажем, как перейти от запуска функций на нескольких процессорах или ядрах к запуску на нескольких машинах (с целью еще большего масштабирования и ускорения).

Сам по себе R не предназначен для параллельных вычислений. В нем нет множества параллельных конструкций, доступных пользователю. К счастью, задачи обработки данных, для решения которых мы чаще всего используем R, очень хорошо подходят для параллельного программирования, и есть ряд отличных библиотек, это использующих. Вот три основных пути воспользоваться преимуществами параллелизации, предоставляемой библиотеками:

  • Подключайте более мощные параллельные библиотеки, например, Intel BLAS (доступна под Linux, OS X и Windows как часть дистрибутива Microsoft R Open). Это позволит заменить уже используемые библиотеки их параллельными версиями, благодаря чему получите ускорение (на соответствующих задачах, например, связанных с линейной алгеброй в lm()/glm()).

  • Вынесите обработку задач моделирования из R во внешнюю библиотеку для параллелизации. Это стратегия, которую используют следующие системы: методы rx от RevoScaleR (теперь Microsoft Open R), методы h2o от h2o.ai, RHadoop.

  • Используйте утилиту parallel в R, чтобы запускать функции на других экземплярах R. Эта стратегия из «Небольшого введения в параллельное программирование на R» и ряда библиотек на основе parallel. Фактически это реализация удаленного вызова процедуры через сокет или сеть.


Рассмотрим подробнее третий подход.

Категория: Программирование

 

Syncookied — OpenSource ddos protection system

Автор: admin от 19-09-2016, 13:05, посмотрело: 493

Когда в нашей компании LTD BeGet встала задача прозрачной фильтрации атак на 4 уровне модели OSI, мы написали свое решение Syncookied. Данным решением мы бы хотели поделиться с Internet сообществом, так как на текущий момент аналогов ему мы не нашли (или мы о них не знаем). Есть платные решения на подобии Arbor, F5, SRX, но стоят они совершенно других денег и в них используются другие технологии защиты.

Почему для разработки мы выбрали язык Rust и фреймворк NetMap, с какими сложностями мы столкнулись в процессе — будет рассказано в этой статье.

GitHub: github.com/LTD-Beget/syncookied
GitHub модуль ядра: github.com/LTD-Beget/tcpsecrets
Страница проекта: beget.com/ru/articles/syncookied

Syncookied — OpenSource ddos protection system
Читать о Syncookied

Категория: Программирование, Информационная безопасность

 

Логика сознания. Часть 6. Кора мозга как пространство вычисления смыслов

Автор: admin от 19-09-2016, 08:00, посмотрело: 357

Логика сознания. Часть 6. Кора мозга как пространство вычисления смысловЧто такое информация, как найти скрытый в ней смысл, что вообще есть смысл? В большинстве толкований информацию сопоставляют с сообщением или с данными, используя эти слова как синонимы. Сообщение обычно подразумевает конкретную форму. Например, устная речь, текстовое послание, сигнал светофора и тому подобное. Термин «сообщение» чаще используют, когда  говорят об информации в связи с ее передачей. Под данными обычно подразумевают информацию, для которой определена форма ее хранения или передачи. Например, мы говорим о данных, когда упоминаем записи в базе данных, массивы в памяти компьютера, сетевые пакеты и тому подобное. Сам термин «информация» мы предпочитаем использовать, когда  нет необходимости заострять внимание на способе ее передачи или  форме представления.

Информация, чтобы быть использованной, должна получить интерпретацию. Например, красный сигнал светофора можно интерпретировать как запрет ехать, улыбку как сигнал хорошего расположения и тому подобное. Конкретная интерпретация называется смыслом информации. По крайней мере, такой трактовки придерживается международная организация по стандартизации: «knowledge concerning objects, such as facts, events, things, processes, or ideas, including concepts, that within a certain context has a particular meaning».

Категория: Программирование

 

Логика сознания. Часть 5. Смысловой подход к анализу информации

Автор: admin от 11-09-2016, 15:25, посмотрело: 448

Логика сознания. Часть 5. Смысловой подход к анализу информации
Известный всем тест Тьюринга говорит о том, что понять: мыслит машина или нет, можно по тому отличим ли мы ее в беседе от человека или нет. При этом подразумевается, что вестись будет не светская беседа, а, по сути, допрос с пристрастием в котором мы будем всячески пытаться загнать машину в тупик. Что мы при этом будем проверять? Только одно — понимает ли машина суть задаваемых нами вопросов. Пытается ли она, просто, формально манипулировать словами или она может правильно интерпретировать значения слов, используя при этом знания, полученные ранее в беседе, или, вообще, общеизвестные людям знания.

Пожалуй, во время теста не особо интересно спрашивать у машины: когда была Куликовская битва. Гораздо интереснее что она скажет, например, о том: зачем мы нажимаем сильнее на кнопки пульта, у которого садятся батарейки?

Различие человеческого мышления и большинства компьютерных алгоритмов связано с вопросом понимания смысла. Как правило, в компьютерную программу закладываются достаточно жесткие правила, которые определяют то, как программа воспринимает и интерпретирует входную информацию. С одной стороны, это ограничивает вольность общения с программой, но, с другой стороны, позволяет избежать ошибок, связанных с неправильной трактовкой нечетко сформулированных высказываний.

Категория: Программирование

 

Анатомия веб-сервиса

Автор: admin от 6-09-2016, 20:15, посмотрело: 314

Анатомия веб-сервиса


Анатомия веб-сервиса


Андрей Смирнов


Я попытаюсь залезть в «потроха» и «кишки» бэкенда веб-сервиса и расскажу, как это внутреннее устройство влияет на эффективность сервиса, а также на продукт, его характеристики, и как бы мы могли этим воспользоваться, чтобы наше приложение выдерживало большую нагрузку или работало бы быстрее.


Какую часть я называю веб-сервисом, бэкендом, application-сервером? В классической архитектуре это то, что стоит за http rеverse proxy или load-балансировщиком, а с другой стороны у него находятся база данных, memcached и др. Вот только об этом бэкенде и будет идти речь.

Категория: Программирование, Веб-разработка

 

Несколько примеров практического использования RxJava

Автор: admin от 4-09-2016, 12:45, посмотрело: 636

RxJava — это реализация ReactiveX для Java — библиотеки для асинхронной обработки потоков данных. Паттерн observable на стероидах, как они сами пишут. В интернете, в том числе на Хабре, есть много «введений в RxJava». Я хочу привести несколько примеров реальных задач. Они не очень сложные, но возможно кто-то увидит какие-то сходства со своими и задумается.

Собственно, задачи:

1. Простое клиентское TCP-соединение. Есть протокол поверх TCP/IP, нужно сформировать сообщение, подключиться к удаленному узлу, если еще не подключился, передать сообщение и прочитать ответ. Плюс обработка ошибок, проверка таймаутов, повтор отправки в случае неудачи. Жестких требований к производительности нет, трафик не большой.

2. Есть двигатель и некоторый датчик. Нужно произвести сканирование — пройтись двигателем по заданной траектории: послать двигатель к точке, дождаться, когда он к ней приедет, снять показания датчика, отобразить точку на графике (в GUI потоке), поехать к следующей точке…

3. Полученные после сканирования данные нужно обработать (условно длительный вычислительный процесс) и засунуть в pdf-отчет (условно длительный процесс ввода-вывода) вместе с изображением графика и данными введенными пользователем (GUI поток).
Решения с комментариями

Категория: Программирование