Programowanie równoległe!= współbieżne na platformie.net Framework 4.0

Transkrypt

1 Programowanie równoległe!= współbieżne na platformie.net Framework 4.0 Wojciech Grześkowiak Streszczenie: Parallel Extensions, to zbiór narzędzi do programowania równoległego, które stanowi nowość na platformie.net 4.0. Środowisko te w finalnej postaci pojawi się w roku 2010, ale dzięki wersjom beta juz dziś można poznać kluczowe funkcjonalności tego rozwiązania. Wprowadza ono nowy model programowania, oparty na równoległości, a nie współbieżności. Umożliwia pełne wykorzystanie wielordzeniowych i wieloprocesorowych maszyn. Keywords:.NET, wątki, współbieżność, paralelizm 1. Wstęp Kiedy ocenia się moc komputer, pierwszą rzeczą na jaką powinno się zwrócić uwagę jest częstotliwość procesora. Więcej znaczy lepiej. Producenci nie mogli jednak przyśpieszać procesorów w nieskończoność. Na drodze stanęła technologia, należało więc wymyśleć coś innego. Tak powstała idea procesorów wielordzeniowych, a programowanie na nie, określono mianem programowania równoległego. 2. Rynek procesorów W latach 90 w półświatku informatyków głośno krążyło pewne prawo. Sformułował je założyciel firmy Intel, Gordon Moore. Mówiło one że Liczba tranzystorów w układzie elektrycznym podwaja się co miesiące. Na tamte czasy prawo to pasowało idealnie. Postęp techniczny był niewyobrażalny. Coraz więcej tranzystorów potrafiono wcisnąć w jeden wafel krzemu, a jak wiadomo ich liczba decyduje o częstotliwości pracy układu. Im więcej się ich tam umieści, tym większą częstotliwość można osiągnąć. Z czasem dotarto do rozmiarów rzędu 0.45 nm.. To bardzo blisko rozmiarów atomu. Czy można jeszcze bardziej zmniejszyć wymiar technologiczny? Na dzień dzisiejszy nie wiadomo. Faktem jest, że szukano alternatywy, a poszukiwania nie trwały długo, bo odpowiedz wydawała się oczywista. Skoro nie można zwiększać prędkości procesorów, to zaproponowano że zamiast jednej jednostki umieści się dwie takie same. Pierwszy tą technologię wprowadził Intel tworząc rodzinę procesorów Core Duo. Ciekawostką jest fakt, że funkcjonowały także jednostki Core Solo, które tak naprawdę były ukrytymi Duo, z pracującym jednym rdzenie. Czemu tak? Proces

2 technologiczny w którym produkuje się procesory, jest bardzo skomplikowany i często dochodzi do uszkodzeń. Intel stwierdził że jeśli usterka nastąpi w jednym rdzeniu, to nie warto wyrzucać całej płytki do kosza. Wyłączał uszkodzony rdzeń i sprzedawał procesor pod inna nazwą. Kolejno pojawiły się także jednostki 4 rdzeniowe, a ostatnie z nich, wyposażone w technologie HT pozwalają na uruchamianie do 8 wątków jednocześnie. Są więc procesory wielordzeniowe. Co zyskano? Aby odpowiedzieć na to pytanie najlepiej posłużyć się wypowiedzią Dana Reeda z Microsoftu Różnica jest taka jak między szybkim sportowym autem, a autobusem szkolnym. Pierwszy szybko przewiezie dwie osoby, a drugi, choć trochę wolniej czterdzieści. Zauważyć należy, że jednostki wielordzeniowe nie są tak samo szybkie jak te jednordzeniowe., to ciągle jedna płytka i ciągle bardzo mało miejsca. Jaka będzie przyszlość? Analitycy z firmy Forrester Research przewidują, że już w 2012 roku rozbudowane zostaną procesory wyposażone w 64 rdzenie. Dan Reed ostrzega Już niedługo zabraknie programistów z doświadczeniem w tworzeniu aplikacji wykorzystujących przetwarzanie równoległe. To już ostatni dzwonek, aby przekonać młodych programistów o wartości przetwarzania równoległego dodaje.. 3. Równoległość, a współbieżność Zanim zostanie omówione rozwiązanie ParallelFX, należy zwrócić uwagę na często popełniany błąd. W tytule artykułu pojawia się nierówność: równoległe!= (różne od) współbieżne. Napisano tak podkreślić że są to dwie odrębne rzeczy. Współbieżność wykorzystywana jest aby nie blokować wątku interfejsu użytkownika, gdy wykonywana jest jakaś asynchroniczna operacja, lub gdy manipulowane jest I/O. Równoległość wykorzystywana jest w tych samych przypadkach, lecz dodatkowo można o wiele bardziej zwiększyć wydajność aplikacji, wykonując równolegle wiele rzeczy. Dokładniej mówiąc współbieżność odnosi się jedynie do pojedynczego rdzenia. To tam dzięki szeregowaniu powstaje złudny obraz równoległego wykonywania wątków. Równoległość bowiem odnosi się do wielu rdzeni, bo tylko tam można niezależnie i fizycznie w tym samym czasie, równolegle wykonywać kilka wątków. Dzięki temu znacząco zwiększamy wydajność aplikacji. Opisane na początku wydarzenia z rynku procesorów nie działy się tak dawno, 3 może 4 lata wstecz. Już wtedy firma Microsoft widziała w tym potencjał. Jej oddział badawcza, znany także jako Microsoft Research, zaczął pracować nad czymś co pozwoliłoby developerem w łatwy i przyjemny sposób tworzyć aplikację wykorzystując możliwość równoległego wykonywania kodu. I tak powstała biblioteka TPL, czyli Task Parallel Library, która stanowi fundament Parallel Extensions, lub jak kto woli ParallelFX. Biblioteka ta jest częścią nadchodzącej, kolejnej wersji, platformy.net Framework. 2

3 4. ParallelFX w praktyce Na samym początku należy pokazać przykład jak praktycznie wykorzystać zalety przetwarzania równoległego. Do tego celu posłużono się aplikacją która była dostarczona wraz z wersją CDP (Community Technology Preview) tejże biblioteki. Aplikacja o której mowa zajmuje się generowaniem realistycznych scen 3D wykorzystując dosyć ciężką technikę - śledzenia promieni, z ang. Ray Tracing. Maszyna testowa to: Core Quad (4x 2.2Ghz), 1GB RAM, Windows Server 2008 na Hyper-V. Ilość FPS Zużycie procesora Współbieżnie 0,7 26 % Równolegle 2,8 100% Przy pierwszym uruchomieniu, Menadżer zadań pokazał zużycie procesora w 26% co, jak na cztery rdzenie, świadczy o tym że wykorzystaliśmy tylko jeden z nich. Uruchomienie w trybie równoległym dało wzrost pracy do 100%, dzięki czemu wykorzystywano pełną moc maszyny. Odświeżanie obrazu (FPS) było wtedy prawie 4 razy szybsze. Najciekawszy jest w tym wszystkim fakt, iż na poziomie kodu sposób równoległy od współbieżnego różni się jedynie kilkunastoma znakami. Tak mało za tak wiele. 5. Imperatywny paralelizm Jak więc wygląda kod aplikacji wykorzystującej przetwarzanie równoległe. Aby to przedstawić posłużono się kolejnym przykładem zaczerpniętym z prezentacji Daniela Motha na konferencji PDC (Proffesiona Developer Conferension) w październiku 2008 roku [2]. Jest więc aplikacji, w której istnieje metoda, której zadaniem jest wykonać pewne obliczenia na każdym węźle dostarczonego do niej drzewa binarnego. Ciało metody jest jak na razie puste. Zadaniem jest napisanie tej metody w najlepszy możliwy sposób. using System; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace Tree class Program static void Main(string[] args) TNode root = TNode.CreateTree(12, 1); Stopwatch watch = Stopwatch.StartNew(); WalkTree(root); Console.WriteLine( String.Format("Elapsed = 0", watch.elapsedmilliseconds)); 3

4 public static void WalkTree(TNode node) /* To co musimy zaimplementować. */ public static int ProcessItem(int value) Thread.SpinWait( ); return value; class TNode public TNode LeftNode get; set; public TNode RightNode get; set; public int Value get; set; public static TNode CreateTree(int deep, int start) TNode root = new TNode(); root.value = start; if (deep > 0) root.leftnode = CreateTree(deep - 1, start + 1); root.rightnode = CreateTree(deep - 1, start + 1); return root; Pierwszym pomysłem jaki powinien nam do głowy, to rekurencja. W ten sposób tworzono drzewo w podobny sposób można je przeglądać. Funkcja tak zaimplementowana wygląda następująco public static void WalkTree(TNode node) if (node == null) return; WalkTree(node.LeftNode); WalkTree(node.RightNode); ProcessItem(node.Value); Mierzony zostanie czas takiej operacji. Maszyna testowa to: Core 2 Duo T7100 (2x1,8Ghz), 1GB RAM, Windows XP SP2 Uzyskany czas to ms.. Zużycie procesora w tym teście to jedynie 50% (tak pokazywał menadżer zadań). Czyli jak na dwa rdzenie, wykorzystywaliśmy tylko jeden z nich. Połowa mocy maszyny została nie wykorzystana. Błędem jest wykorzystanie jednego wątku. Skoro mamy procesor wielordzeniowy, to spróbujmy wykorzystać wiele wątków, wtedy wszystkie rdzenie powinny pracować. Funkcja implementująca te podejście wygląda następująco: 4

5 public static void WalkTree(TNode node) if (node == null) return; Thread left = new Thread((o) => WalkTree(node.LeftNode)); left.start(); Thread right = new Thread((o) => WalkTree(node.RightNode)); right.start(); left.join(); right.join(); ProcessItem(node.Value); Wykorzystano tu składnie Lambda, nowość w platformie.net 3.5. Użyto także metod join, aby rozwiązanie było funkcjonalnie porównywalne z rekurencją. Zmierzony czas to ms., czyli prawie dwa razy lepiej. Podczas testowania uruchomiony menadżer zadań wyglądał następująco: W 100% wykorzystywano moc procesora. Oto właśnie chodziło. I gdyby nie jeden problem, rozwiązanie wydawałoby się ideale. W czym rzecz? Do zastanowienia daje wykres zużycia pliku stronnicowego. Należało zadeklarować ponad 1GB pamięci. Dla każdego węzła tworzono wątek, węzłów w drzewie o wysokości 9 jest ponad tysiąc, a każdy wątek na zarządzanej platformie.net to 1MB pamięci, stąd właśnie owy 1GB. Co by się stało gdybym zwiększył wysokość drzewa np. do 11. Pojawił się wyjątek Out of memory exception, czyli brak pamięci. Jak widać rozwiązanie dobre dla małych zbiorów danych. Zauważyć należy dodatkowo że taka ilość wątków powodowała duży nakład związany z przełączania kontekstu. Wiele czasu tracono właśnie w taki sposób. Podsumowując, rozwiązanie kiepskie. Jak można zrobić to lepiej? Tutaj z pomocą przychodzi nam Parallel Extension. 5

6 Do takich celów właśnie stworzono tą bibliotekę. Kod funkcji wykorzystującej PX wygląda następująco: public static void WalkTree(TNode node) if (node == null) return; Task left = Task.Create((o) => WalkTree(node.LeftNode)); Task right = Task.Create((o) => WalkTree(node.RightNode)); left.wait(); right.wait(); ProcessItem(node.Value); Czy w kodzie tym są duże zmiany w porównaniu do wersji wielowątkowej? Nie. Słowo kluczowe Thread zastąpiono Task, a metodę Join, Wait i to tyle. Zmierzony czas to ms, czyli jedynie pół sekundy szybciej, czy to dużo? Co zysakno? Odpowiedź: pamięć. Podczas działania aplikacji, zarezerwowano jedynie 4 MB pamięci. I gdyby drzewo miało wysokość 11, czy 111, tyle samo pamięci zostałoby zajęte. Wracając jednak do czasów. Należy pamiętać że tresowana jest wersja CTP z czerwca Wiec jest to jeszcze naprawdę wczesna produkcja. Metoda fabrykująca zadania (Task) jest tutaj dość ciężka. Do twórców ParallelFx trafił dość duży feedback odnośnie tego problemu, naprawiono to, jednak nie wypuszczono kolejnej wersji CTP dodatku. Wypuszczono za to VisualStudio 2010 oraz.net 4.0 w wersji CTP. Wyniki z tej wersji przedstawione są poniżej. Dane pobrane z prezentacji Daniela Motha. Rekurencja Wątki Zadania.NET 4.0 CTP 15022ms 5801 ms 3918 ms Do końca artykuły zaprezentowane testy będą wykonywane na wersji CTP z czerwca

7 6. Zasada działania Podstawą kwestią jaką należy zrozumieć to sposób działania menadżera zadań, Parallel Extensions. Menadżer zadań można wyobrazić sobie w poniższy sposób. Jeśli dany jest procesor o N rdzeniach, to dla każdego takiego rdzenia tworzona jest grupa robocza (work group) zaznaczona na rysunku zieloną kropą. Każda taka grupa robocza posiada jednego aktywnego workera. Worker to czerwona kropa na obręczy doczepionej do grupy roboczej. Workerów może być więcej, ale tylko jeden może być aktywny. Worker wykonuje zadania na rdzeniu, do którego przypisana jest grupa robocza. Każda grupa robocza posiada własną kolejkę zadań (tak, tych zadań które tworzyliśmy w kodzie). Dodatkowo istnieje także globalna kolejka zadań. Aha, tak naprawdę każda grupa robocza to jeden wątek, niezależnie od ilości workerów w niej egzystujących. Tak więc na każdym rdzeniu mam jeden wątek, skojarzony z naszą aplikacja. Kiedy tworzone są pierwsze zadania, trafiają one do globalnej kolejki zadań. Z tamtą zostają one rozdzielone do poszczególnych kolejek grup roboczych. Podział ten nie musi być sprawiedliwy i może zależeć od aktualnego obciążenia rdzeni. Kiedy pracownik (worker) nie wykonuje żadnych zadań zagląda do kolejki swojej grup roboczej i pobiera z niej kolejne zadania do wykonania. Załóżmy że w przykładzie do każdej lokalnej kolejki trafiły jakieś zadania. Tak więc każdy pracownik bierze zadanie z kolejki i zaczyna je wykonywać. W tym momencie każdy rdzeń wykorzystywany jest w 100%. Czyli wykorzystywany jest cały potencjał maszyny. Co jednak jeśli pracownik skończył wykonywać swoje zadanie, a w kolejce jego grupy jest pusto? Pracownik, bardzo chce dalej pracować. Tak więc zagląda do globalnej kolejki z nadzieją że może znajdą się tam jakieś zadania do wykonania. Jeśli tak, pobiera je i zajmuje się ich wykonywaniem. Co jednak jeśli tam również jest pusto? Czy pracownik nie będzie pracował? Nie. Tu pojawia się mechanizm, z którego tak bardzo dumni są programiści i inżynierowie ParalleFX. Work Stealing, czyli kradzież pracy. 7

8 Pracownik przegląda wszystkie lokalne kolejki sąsiednich grup roboczych i jeśli są tam zadania, kradnie je. Co oczywiście ma skutek w tym, że znów wszystkie rdzenie pracują w 100%. Osiągnięto zatem równomierny rozkład pracy na wszystkie rdzenie procesora. Mechanizm jak najbardziej godny pochwały. W przykładzie o drzewie, zadania tworzyły kolejne zadania do wykonywania? Jeśli zadanie tworzy kolejne, to pracownik które wykonuje owo zadanie wrzuca je do lokalnej kolejki grupy roboczej. Czemu nie do globalnej? Bo to jest jego zadania, i nie chce się dzielić. Wrzuca je do kolejki która funkcjonuje jako LIFO, czyli last in first out. Zadanie które zostało stworzone jako ostatnie, będzie wykonywane jako następne, bo znajduje się na pierwszym miejscu kolejki. Z pewnością ma swoje dane jeszcze ciepłe w pamięci podręcznej rdzenia, wiec nie trzeba będzie ściągać ich z pamięci. Bardzo sprytnie. Co jednak z kolejnością zadań? Tu nie ma praktycznie żadnej kontroli. Zadania jakie tworzymy powinny być od siebie niezależne, więc ich kolejność wykonywania nie powinna mieć znaczenia. Wracając do menadżera zadań. Jak wiadomo pracownicy lubią kraść zadania innym. Kiedy to robią pobierają zadania ze szczytu kolejki, czyli nie z tego końca z którego pobiera je pracownik. Czemu tak? Skoro zadanie jest na końcu, to prawdopodobnie zostało stworzone dość dawno, a skoro tak, to dane dotyczące tego zadania nie znajdują się pewnie w cashu rdzenia na którym ustawiona jest grupa robocza od której kradniemy zadania. Tak więc nie trzeba będzie synchronizować się miedzy rdzeniami. Do omówienia został jeszcze jeden przypadek. W przykładzie zadania blokowały się czekając aż wykonają się inne. Do tego celu służy metoda Wait. Jak to wygląda w menadżerze? Kiedy zadanie się blokuje, to pracownik który je wykonywał zamraża się, a grupa robocza tworzy kolejnego pracownika, który staje się tym aktywnym i wykonuje zadania znajdujące się w kolejce lub kradnie je innym. Należy wspomnieć że tworzenie nowego pracownika nie wiąże się z tworzeniem nowego wątku. Cała grupa robocza oraz wszyscy jej pracownicy wykonują się w tym samym wątku. Kiedy zadanie może być kontynuowane, to zamrożony pracownik oddaje je aktywnemu, lub inny pracownik z innej grup roboczej kradnie je i wykonuje dalej. 7. Podsumowanie Parallel Extensions to z pewnością przyszłość jeżeli chodzi o programowanie aplikacji kierowanych na maszyny wieloprocesorowe lub wielordzeniowe. Podejście te stanowi godną alternatywę dla dotychczasowego, wielowątkowego modelu. Główną zaletą tej platformy nie jest szybkość przetwarzania żądań, ale zaoszczędzona pamięć, w porównaniu z rozwiązaniami tradycyjnymi. Do wydania wersji końcowej z pewnością minie jeszcze sporo czasu, pracownicy Microsoftu z pewnością dokładnie dopracują swój projekt i uczynią go bardziej przyjaznym dla programistów. 8

9 Literatura [1] Blog programistów tworzących Parallel Extensions, [2] Prezentacja Daniel a Moth a na Professional Developer Conference,