Параллельное и распределенное программирование на С++ - Хьюз Камерон

// Листинг 6.4. Определение функции colorCombinations()

void colorCombinations(int TaskId,int Choices) {

int MessageId =1; char *Buffer; int Size; int N;

string Source(«blue purple green red yellow orange

silver gray "); Source.append(«pink black white brown light_green

aqua beige cyan "); Source.append(«olive azure magenta plum orchid violet

maroon lavender»); Source. append (" n**) ;

Buffer = new char[(Source.size() + 100)]; strcpy(Buffer,Source.c_str()); N = pvm_initsend(PvmDataDefault); pvm_pkint(&Choices,1,1); pvm_send(TaskId,MessageId); N = pvm_initsend(PvmDataDefault); pvm_pkbyte(Buffer,strlen(Buffer),1); pvm_send(TaskId,MessageId); delete Buffer;

}

В листингеб.З от м етьте два обращения к функции colorCombinations(). Каждое из них велит PVM-задаче перечислить различное количество сочетаний цветов: C(24,9) и C(24,12). Первал PVM-задача д олжна сгенерировать 1 307 504 цветовых сочетаний, а вторал — 2 704 156. Эту работу выполняет програм м а, заданнал в вызове функции pvm_spawn (). Каждый цвет представляется строкой. Следовательно, програ мм а pvm_generic_combination (с по м ощью функции colorCombinations()) генерирует сочетания цветов, используя в качестве входных данных набор строк. Но когда она орулует «рука м и» функции numericCombinations (), показанной в листинге 6.5, в качестве входных данных используется набор чисел с плавающей точкой. Код листинга 6.3 также содержит два вызова функции numericCombinations (). Первый генерирует C(7,4) сочетаний, а второй — C(7,3).

// Листинг 6.5. Использование PVM-задач для генерирования //   сочетаний чисел

void numericCombinations(int TaskId,int Choices) {

int MessageId = 2; int N;

double ImportantNumbers[7] =

{3.00e+8,6.67e-ll,1.99e+30,

6.2. Библио т ека PVM для языка С++ 229

1.67e-27,6.023e+23,6.63e-34,

3.14159265359}; N = pvm_initsend(PvmDataDefault); pvm_pkint(&Choices,1,1) ; pvm_send(TaskId,MessageId) ; N = pvm_initsend(PvmDataDefault); pvm_pkdouble (ImportantNumbers, 5,1) ; pvm_send(TaskId,MessageId) ;

}

В функции numericCombinations () из листинга 6.4 PVM-задача использует м ассив чисел с плаваю щ ей точкой, а не м ассив байтов, представл я ю щ их строки. Поэто м у функция colorCombinations() отправл я ет свои данные PVM-задача м с по м о щ ью вызовов таких функций:

pvrt_pkbyte(Buffer,strlen(Buffer) ,1) ; pvm_send(TaskId,MessageId) ;

А функция numericCombination( ) отправляет свои данные PVM-задача м таки м образом:

pvm_pkdouble (ImportantNumbers, 5,1) ; pvn_send(TaskId,MessageId) ;

Функция colorCombinations() в листинге6.4 создает строку названий цветов, азатем копирует ее в м ассив Buffer типа char. Этот м ассив затем упаковывается и отправляется PVM-задаче с помо щ ью функций pvm_pkbyte () и pvm_send (). Функция numericCombinations() в листинге6.5 создает массив типа double и отсылает его PVM-задаче с помо щ ью функций pvm_pkdouble () и pvm_send( ). Одна функция отправляет символьный массив, а другая — массив типа double. В обоих случалх PVM-задачи выполняют одну и туже программу pvm_generic_combination. Именно здесь нас выручает преиму щ ество использования С++-шаблонов. Одинаковые задачи благодаря этому могут работать не только с различными данными, но и с различными типами данных без изменения самого кода. Использование шаблонов в С++ позволяет сделать модель SPMD более гибкой и эффективной. Программе pvm_generic_combination практически безразлично, с какими типами данных ей придется работать. Использование контейнерных С++-классов позволяет генерировать любые комбинации векторов (vector<T>) объектов. Программа pvm_generic_combination «не знает», что она будет работать с двумя типами данных. В листин г е 6.6 представлен раздел кода из программы pvm_generic_combination.

// Листинг 6.6. Использование тега MessageId для //   распознания типов данных

pvm_bufinfo (N, &NumBytes, &MessageId, &Ptid) ; if(MessageId == 1){

vector<string> Source;

Buf = new char[NumBytes];

pvm_upkbyte(Buf, NumBytes,1);

strstream Buffer;

Buffer « Buf « ends,-

while(Buffer.good())

{

Buffer » Color;

if(!Buffer.eof()){

Source.push_back(Color);

}

}

generateCombinations<string>(Source, Ptid,Value); delete Buf;

}

if(MessageId == 2){

vector<double> Source; double *ImportantNumber; NumBytes = NumBytes / sizeof(double); ImportantNumber = new double[NumBytes]; pvm_upkdouble(ImportantNumber, NumBytes,1); copy(ImportantNumber,ImportantNumber +(NumBytes + 1), inserter(Source, Source.begin())); generateCombinations<double>(Source, Ptid,Value); delete ImportantNumber;

}

Здесь используется тег MessageId, позволяю щ ий распознать, с каким типом данных м ы работае м. Но в С++ воз м ожно более удачное решение. Если тег MessageId содержит число 1, значит, м ы работае м со строка м и. Следовательно, м ожно сделать сле-лую щ ее объявление: vector<string> Source;

Если тег MessageId содержит число 2, то м ы знае м, что должны работать с числа м и с плаваю щ ей точкой, и поэто м уделае м такое объявление: vector<double> Source;

Объявив, какого типа данные будет содержать вектор Source, остальную часть функции в програ мм е pvm_generic_combination можно легко обоб щ ить. В листин- r e 6.6 обратите вни м ание на то, что каждая инструкция if() вызывает функцию generateCombinations (), которая является шаблонной. Эта шаблоннал архитектура позво л яет достичь такой степени универсальности, которая распростра н яет сце н арии SPMD и MPMD на наши PVM-програ мм ы. Мы вер н е м ся к обсуждению нашей програм м ы pvm_generic_combination после расс м отрения базовых механизмов PVM-среды. Важно отметить, что контейнерные С++-классы, потоковые классы и шаблонные алгорит м ы значительно усиливают гибкость PVM-програ мм ирования, которую невозможно было бы так просто реализовать в других PVM-средах. Именно такая гибкость создает воз м ожности д л я построения высокоорганизованных и элегантных парал л е л ьных архитектур.

Реализация модели MPMD (MIMD) с помощью PVM-и С++-средств

В то время как м оде л ь SPMD испо л ьзует функцию pvm_spawn () д л я создания некоторого чис л а задач, выпо л няю щ их одну и ту же програ мм у, но на потенциально раз л ичных наборах данных и л и ресурсов, м оде л ь MPMD испо л ьзует функцию pvm_spawn () д л я создания задач, которые выпо л няют раз л ичные програм м ы на раз л ичных наборах данных. Как с помо щ ью одной С++-программы реализовать модель MPMD (на основе PVM-функций), показано в л истинге 6.7.

6.2. Библиотека PVM для языка С++ 231

// Листинг 6.7. Использование PVM для реализации //   MPMD-модели вычисления