什麼是平行程式設計

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前言 & 概述

本篇文章將會說明什麼是「平行程式設計」(Parallel Programming),並說明其與原來的 (非平行) 程式設計模式有何不同。此外,我們也會了解為什麼需要用到平行程式設計。

單線程程式設計

在了解「平行程式設計」(Parallel Programming) 之前,我們需要先回顧一下原始的 (非平行) 程式設計。

我們從小到大在寫程式時,通常是以「單線程」(Single-Thread) 的角度在撰寫的;也就是說,我們在寫 Code 時,通常是預期處理器會「由上而下」的「一行一行」執行我們的 Code,也就是 Serial Computing 的概念。

更具體來說,在更早的年代,大概是電腦還處於單核心的遠古時期,軟體工程師在寫程式時,通常會將「問題」分解為一系列的「指令」,並預期這些指令會 one-by-one 的被處理器執行。(如下圖所示)

即使現今隨便的一台電腦上就有 4 個或 8 個以上的 core,但是因為我們都是以「單線程」(Single-Thread) 的角度在寫程式,使得在「同一時間」永遠只有 1 個 core 在執行我們的程式,其餘的 core 的運算資源就被閒置,而白白浪費了!

平行化程式設計

平行程式設計 (Parallel Programming) 則是則是在寫 Code 階段加入一些特別的技術,使得程式可以在「同一時間」被多個 core 執行。進行平行程式設計時,軟體工程師通常會將問題拆分成「多組」一系列的「指令」,並把每一組指令交付給一個 core 來執行。

進行平行程式設計時,我們將不同組的指令交給不同的 core 執行,必須先確保不同組的指令之間不具有「相依性」。也就是說,不可以一定要先執行完某一組的指令才能執行另外一組。


「同一時間」執行的概念

在前面的解釋中,我們提到 Parallel Programming 可以使得程式在「同一時間」被許多 core 執行。然而,在資訊工程中針對「同一時間」的執行又分成很多種。

  • Concurrent Computing
    指的是一個 Program 被拆成很多小的 Task,每一個 Task 都是處於「處理中」的狀態,但是其實這些 Task 並不是「同時」正在被執行,而是以「穿插」(Interleave) 的方式在執行。舉例來說,Task A 與 Task B 都是處於正在被執行的階段,然而 core 是執行完 Task A 的某一部份時,切換到執行 Task B。
  • Parallel Computing
    指的是一個 Program 被拆成很多小的 Task,每一個 Task 都是處於「處理中」的狀態,但是這些 Task 理論上是「同時」正在被執行。
  • Distributed Computing
    上述的兩種 Computing 都是在「一台電腦」上所發生的。Distributed Computing 則是「多台電腦」的分散運算。以下圖為例,在 Parallel Computing 中,通常是「一台電腦」中有多個 Processor,這些 Processor 會有共用 Memory 進行溝通。在 Distributed Computing 中,則是有「多台電腦」(每一台電腦可以視為一個 node),每一個 node 中都有自己的 Processor 與 Memory,不同的 node 透過 Network 來溝通。

為什麼需要平行程式設計

對於 Parallel Programming 有概念後,我們接下來說明為什麼需要這個技術呢!

  • 縮短程式執行時間
    最直覺的原因就是可以縮短程式的執行時間。將原來的問題拆分成很多 Task。以 Concurrent 或是 Parallel Computing 理論上會比 Serial Computing 來得更快速 (需視問題性質而定)。更短的執行時間,也許能夠為公司帶來更多的收入。
  • 應用程式的需要
    在 Big Data 的世代,每天產生的資料量已經遠超過過去數十年的累積。有些應用程式需要載入大量的資料,我們無法將這些資料都載入一台電腦的 Memory 中,透過 Distributed Computing,就可以將資料分散道不同的 Node 上。
  • 硬體架構的改變
    在以前,電腦大多僅有一顆核心 (Single Core)。提升程式運算效能的方法就是提高 Core 的 Clock Rate。伴隨著物理上的限制,我們無法再大幅提升單個 Core 的 Clock Rate,因此開始朝著 Multi-Core 的方向前進。現今的電腦中,大多搭載 4 個或 8 個以上的 Core,如果程式是以非平行化、單線程的方式設計的,那麼將會使得許多硬體資源閒置,就浪費了這些硬體資源。因此,必須透過 Parallel Programming 的方式,使得每個 Core 都可以發會最大的效能。

結語

在本篇文章中,我們介紹了 Parallel Programming 的基本概念,與原來單線程程式設計的差別,以及為什麼需要用到 Parallel Programming。下一篇文章,我們將會透過一個簡單的例子,說明 Parallel Programming 的運作方式。

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緯緯道來研究所學生,主修資訊工程,熱衷於深度學習與機器學習。初期先以基本的程式教學為主,希望我的文章能夠幫助到你!(https://linktr.ee/johnnyhwu)
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