СЕМАНТИЧЕСКИЕ ОШИБКИ В ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММАХ ДЛЯ СИСТЕМ С РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ПАМЯТЬЮ И МЕТОДЫ ИХ ОБНАРУЖЕНИЯ СОВРЕМЕННЫМИ СРЕДСТВАМИ ОТЛАДКИ

Аннотация

В условиях постоянно растущего спроса на вычислительные ресурсы со стороны естественных, социальных и других наук все более остро ощущается потребность в качественном и удобном для исследователя программном обеспечении, позволяющем использовать данные ресурсы, предоставляемые вычислительными центрами. На сегодняшний день вычислительные кластеры, объединяющие множество узлов, каждый из которых обладает своей оперативной памятью - самый популярный вид архитектуры высокопроизводительных систем. Стандартом де-факто при программировании вычислительных кластеров является интерфейс MPI (Message Passing Interface), который очень сложен в использовании и требует со стороны программиста управления пересылками данных на низком уровне. Отладка MPI-приложений, где помимо ошибок последовательных программ могут появляться новые ошибки, обусловленные недетерминированным поведением независимых процессов, - очень трудоемкий процесс, для которого необходимо применение специальных инструментальных систем. Поэтому классификация ошибок параллельных программ и анализ методов, а также существующих программных средств отладки таких программ - крайне важная и актуальная в настоящее время задача.
In conditions of constantly increasing demand on computing resources from natural, social and other sciences need of qualitative and easy-to-use software for performing computations on these resources in data centers also increases. Computing clusters, which contain many nodes, each of which has its own operating memory, are the most popular architectural solutions for high performance systems today. MPI (Message Passing Interface) is a de-facto standard for programming computing clusters. MPI is very complex and requests managing of data transmitions between nodes in low level from programmer. Debugging of MPI applications is very hard process, because of new errors appearing from undeterministic behavior of independent processes. That is why applying special instrumental systems is essential for parallel debugging. So classification of errors in parallel applications and analysis of methods and existing debugging systems for these applications are extremely actual and important tasks nowdays.