MICO Поддерживает и распределенное, и параллельное программирование.
Содержит эффективные средства поддержки агентно-ориентированного и мультиагентного программирования
POSIX Поддерживает параллельную обработку данных в одном приложении на
уровне функций или объектов. Позволяет воспользоваться преимуществами SMP- и МРР-конфигурации
В то время как языки со встроенной поддержкой параллелизма ограничены применением конкретных моделей, С++-разработчик волен смешивать различные модели параллельного программирования. При изменении структуры приложения C++-разработчик в случае необходимости выбирает другие библиотеки, соответствующие новому сценарию работы.
Среды для параллельного и распределенного программирования
Наиболее распространенными средами для параллельного и распределенного программирования являются кластеры, SMP- и МРР-компьютеры.
Кластеры — это коллекции, состоящие из нескольких компьютеров, объединенных сетью для создания единой логической системы. С точки зрения приложения такая группа компьютеров выглядит как один виртуальный компьютер. Под MPP-конфигурацией (Massively Parallel Processors — процессоры с массовым параллелизмом) понимается один компьютер, содержащий сотни процессоров, а под SMP-конфигурацией (symmetric multiprocessor — симметричный мультипроцессор) — единая система, в которой тесно связанные процессоры совместно используют общую память и информационный канал. SMP-процессоры разделяют общие ресурсы и являются объектами управления одной операционной системы. Поскольку эта книга представляет собой введение в параллельное и распределенное программирование, нас будут интересовать небольшие кластеры, состоящие из 8-32 процессоров, и многопроцессорные компьютеры с двумя-четырьмя процессорами. И хотя многие рассматриваемые здесь методы можно использовать в MPP- или больших SMP-средах, мы в основном уделяем внимание системам среднего масштаба.
Резюме
В этой книге представлен архитектурный подход к параллельному и распределенному программированию. При этом акцент ставится на определении естественного параллелизма в самой задаче и ее решении, который закрепляется в программной модели решения. Мы предлагаем использовать объектно-ориентированные методы, которые бы позволили справиться со сложностью параллельного и распределенного программирования, и придерживаемся следующего принципа:
Проблемы параллельного и распределенного программирования