Split (1)

train · 48.5k rows

text stringlengths 0 4.32k
Наиболее известными языками функционального программирования являются2
Ещё не полностью функциональные изначальные версии и Лиспа, и APL внесли особый вклад в создание и развитие функционального программирования. Более поздние версии Lisp, такие как Scheme, а также различные варианты APL поддерживали все свойства и концепции функционального языка3.
Как правило, интерес к функциональным языкам программирования, особенно чисто функциональным, был скорее научный, нежели коммерческий. Однако, такие примечательные языки как Erlang, OCaml, Haskell, Scheme после 1986 а также специфические R статистика, Wolfram символьная математика, J и K финансовый анализ, и XSLT XML находили применение в индустрии коммерческого программирования. Такие широко распространённые декларативные языки как SQL и LexYacc содержат некоторые элементы функционального программирования, например, не используют переменных. Языки работы с электронными таблицами также можно рассматривать как функциональные, потому что в ячейках электронных таблиц задаётся массив функций, как правило зависящих лишь от других ячеек, а при желании смоделировать переменные приходится прибегать к возможностям императивного языка макросов.
Лямбда-исчисление стало теоретической базой для описания и вычисления функций. Являясь математической абстракцией, а не языком программирования, оно составило базис почти всех языков функционального программирования на сегодняшний день. Сходное теоретическое понятие, комбинаторная логика, является более абстрактным, нежели λ-исчисления и было создано раньше. Эта логика используется в некоторых эзотерических языках, например в Unlambda. И λ-исчисление, и комбинаторная логика были разработаны для более ясного и точного описания принципов и основ математики4.
Первым функциональным языком был Лисп, созданный Джоном Маккарти в период его работы в Массачусетском технологическом институте в конце пятидесятых и реализованный, первоначально, для IBM 70070005. В Лиспе впервые введено множество понятий функционального языка, хотя при этом в языке применяется не только парадигма функционального программирования6. Дальнейшим развитием Лиспа стали такие языки как Scheme и Dylan.
Язык обработки информации Information Processing Languageангл., IPL иногда определяется как самый первый машинный функциональный язык7. Это язык ассемблерного типа для работы со списком символов. В нём было понятие генератора, который использовал функцию в качестве аргумента, а также, поскольку это язык ассемблерного уровня, он может позиционироваться как язык, имеющий функции высшего порядка. Однако, в целом IPL акцентирован на использование императивных понятий8.
Кеннет Айверсон разработал язык APL в начале шестидесятых, документировав его в своей книге A Programming Language ISBN 978-0-471-43014-89. APL оказал значительное влияние на язык FPангл., созданный Джоном Бэкусом. В начале девяностых Айверсон и Роджер Хуэйангл. создали преемника APL язык программирования J. В середине девяностых Артур Витниангл., ранее работавший с Айверсоном, создал язык K, который впоследствии использовался в финансовой индустрии на коммерческой основе.
В 1970-х годах в университете Эдинбурга Робин Милнер создал язык ML, а Дэвид Тернер начинал разработку языка SASL в университете Сент-Эндрюса и, впоследствии, язык Miranda в университете города Кент. В конечном итоге на основе ML были созданы несколько языков, среди которых наиболее известные Objective Caml и Standard ML. Также в семидесятых осуществлялась разработка языка программирования, построенного по принципу Scheme реализация не только функциональной парадигмы, получившего описание в известной работе Lambda Papers, а также в книге восемьдесят пятого года Structure and Interpretation of Computer Programs.
В 1972 году Пер Мартин-Лёф создал интуиционистскую теорию типов также называемую конструктивной. В этой теории функциональное программирование получило конструктивное доказательство того, что ранее было известно как зависимый тип. Это дало мощный толчок к развитию диалогового доказательства теорем и к последующему созданию множества функциональных языков.
Haskell был создан в конце 1980-х годов в попытке соединить множество идей, полученных в ходе исследования функционального программирования3.
Некоторые концепции и парадигмы специфичны для функционального программирования и в основном чужды императивному программированию включая объектно-ориентированное программирование. Тем не менее, языки программирования обычно представляют собой гибрид нескольких парадигм программирования, поэтому большей частью императивные языки программирования могут использовать какие-либо из этих концепций10.
Функции высших порядков это такие функции, которые могут принимать в качестве аргументов и возвращать другие функции.11. Математики такую функцию чаще называют оператором, например, оператор взятия производной или оператор интегрирования.
Функции высших порядков позволяют использовать карринг преобразование функции от пары аргументов в функцию, берущую свои аргументы по одному. Это преобразование получило своё название в честь Хаскелла Карри.
Чистыми называют функции, которые не имеют побочных эффектов ввода-вывода и памяти они зависят только от своих параметров и возвращают только свой результат. Чистые функции обладают несколькими полезными свойствами, многие из которых можно использовать для оптимизации кода
Благодаря мемоизации, если в дальнейшем функция вызывается с этими же аргументами, её результат может быть взят прямо из таблицы значений не вычисляясь иногда это называется принципом прозрачности ссылок. Мемоизация, ценой небольшого расхода памяти, позволяет существенно увеличить производительность и уменьшить порядок роста некоторых рекурсивных алгоритмов.
Хотя большинство компиляторов императивных языков программирования распознают чистые функции и удаляют общие подвыражения для вызовов чистых функций, они не могут делать это всегда для предварительно скомпилированных библиотек, которые, как правило, не предоставляют эту информацию. Некоторые компиляторы, такие как gcc, в целях оптимизации предоставляют программисту ключевые слова для обозначения чистых функций12. Fortran 95 позволяет обозначать функции как pure чистые13.
В функциональных языках цикл обычно реализуется в виде рекурсии. Строго говоря, в функциональной парадигме программирования нет такого понятия, как цикл. Рекурсивные функции вызывают сами себя, позволяя операции выполняться снова и снова. Для использования рекурсии может потребоваться большой стек, но этого можно избежать в случае хвостовой рекурсии. Хвостовая рекурсия может быть распознана и оптимизирована компилятором в код, получаемый после компиляции аналогичной итерации в императивном языке программирования.14 Стандарты языка Scheme требуют распознавать и оптимизировать хвостовую рекурсию. Оптимизировать хвостовую рекурсию можно путём преобразования программы в стиле использования продолжений при её компиляции, как один из способов.15
Рекурсивные функции можно обобщить с помощью функций высших порядков, используя, например, катаморфизм и анаморфизм или свёртка и развёртка16. Функции такого рода играют роль такого понятия как цикл в императивных языках программирования17.
Функциональные языки можно классифицировать по тому, как обрабатываются аргументы функции в процессе её вычисления. Технически различие заключается в денотационной семантике выражения.
К примеру, при строгом подходе к вычислению выражения
на выходе будет ошибка, так как в третьем элементе списка присутствует деление на ноль. При нестрогом подходе значением выражения будет 4, поскольку для вычисления длины списка значения его элементов, строго говоря, не важны и могут вообще не вычисляться. При строгом аппликативном порядке вычисления заранее подсчитываются значения всех аргументов перед вычислением самой функции. При нестрогом подходе нормальный порядок вычисления значения аргументов не вычисляются до тех пор, пока их значение не понадобится при вычислении функции18.
Как правило, нестрогий подход реализуется в виде редукции графа. Нестрогое вычисление используется по умолчанию в нескольких чисто функциональных языках, в том числе Miranda и Haskell19.
Принципиально нет препятствий для написания программ в функциональном стиле на языках, которые традиционно не считаются функциональными, точно так же, как программы в объектно-ориентированном стиле можно писать на структурных языках. Некоторые императивные языки поддерживают типичные для функциональных языков конструкции, такие как функции высшего порядка и списковые включения list comprehensions, что облегчает использование функционального стиля в этих языках, в частности, такой подход широко применяется в практике языка Python. Другим примером является язык Ruby, который имеет возможность создания как анонимных функций с использованием связанных переменных λ-объектов, так и возможность организации анонимных функций высшего порядка через блок с помощью конструкции yield. В языке Си указатели на функцию в качестве типов аргументов могут быть использованы для создания функций высшего порядка. Функции высшего порядка и отложенная списковая структура реализованы в библиотеках C. В языках Java версии 8 и выше и в C версии 3.0 и выше можно использовать λ-функции для написания программы в функциональном стиле.
Императивные программы имеют склонность акцентировать последовательности шагов для выполнения какого-то действия, а функциональные программы к расположению и композиции функций, часто не обозначая точной последовательности шагов. Простой пример двух решений одной задачи используется один и тот же язык Python иллюстрирует это.
Функциональная версия выглядит по-другому
В отличие от императивного стиля, описывающего шаги, ведущие к достижению цели, функциональный стиль описывает математические отношения между данными и целью.
Более точно, существует четыре ступени развития функционального стиля, в порядке убывания роли данных в программахисточник не указан 601 день
В первом случае вся структура программы определяется структурой данных, в последнем данные как таковые вообще отсутствуют в исходном коде, они лишь подразумеваются на входе. Некоторые языки поддерживают ряд стилей например, Haskell позволяет писать и в аппликативном, и в комбинаторном, и в бесточечном стилях.
Основной особенностью функционального программирования, определяющей как преимущества, так и недостатки данной парадигмы, является то, что в ней реализуется модель вычислений без состояний. Если императивная программа на любом этапе исполнения имеет состояние, то есть совокупность значений всех переменных, и производит побочные эффекты, то чисто функциональная программа ни целиком, ни частями состояния не имеет и побочных эффектов не производит. То, что в императивных языках делается путём присваивания значений переменным, в функциональных достигается путём передачи выражений в параметры функций. Непосредственным следствием становится то, что чисто функциональная программа не может изменять уже имеющиеся у неё данные, а может лишь порождать новые путём копирования или расширения старых. Следствием того же является отказ от циклов в пользу рекурсии.
Привлекательная сторона вычислений без состояний повышение надёжности кода за счёт чёткой структуризации и отсутствия необходимости отслеживания побочных эффектов. Любая функция работает только с локальными данными и работает с ними всегда одинаково, независимо от того, где, как и при каких обстоятельствах она вызывается. Невозможность мутации данных при пользовании ими в разных местах программы исключает появление труднообнаруживаемых ошибок таких, например, как случайное присваивание неверного значения глобальной переменной в императивной программе.
Поскольку функция в функциональном программировании не может порождать побочные эффекты, менять объекты нельзя как внутри области видимости, так и снаружи в отличие от императивных программ, где одна функция может установить какую-нибудь внешнюю переменную, считываемую второй функцией. Единственным эффектом от вычисления функции является возвращаемый ей результат, и единственный фактор, оказывающий влияние на результат это значения аргументов.
Таким образом, имеется возможность протестировать каждую функцию в программе, просто вычислив её от различных наборов значений аргументов. При этом можно не беспокоиться ни о вызове функций в правильном порядке, ни о правильном формировании внешнего состояния. Если любая функция в программе проходит модульные тесты, то можно быть уверенным в качестве всей программы. В императивных программах проверка возвращаемого значения функции недостаточна функция может модифицировать внешнее состояние, которое тоже нужно проверять, чего не нужно делать в функциональных программах20.
Традиционно упоминаемой положительной особенностью функционального программирования является то, что оно позволяет описывать программу в так называемом декларативном виде, когда жесткая последовательность выполнения многих операций, необходимых для вычисления результата, в явном виде не задаётся, а формируется автоматически в процессе вычисления функций. Это обстоятельство, а также отсутствие состояний даёт возможность применять к функциональным программам достаточно сложные методы автоматической оптимизации.
Ещё одним преимуществом функциональных программ является то, что они предоставляют широчайшие возможности для автоматического распараллеливания вычислений. Поскольку отсутствие побочных эффектов гарантировано, в любом вызове функции всегда допустимо параллельное вычисление двух различных параметров порядок их вычисления не может оказать влияния на результат вызова.
Недостатки функционального программирования вытекают из тех же самых его особенностей. Отсутствие присваиваний и замена их на порождение новых данных приводят к необходимости постоянного выделения и автоматического освобождения памяти, поэтому в системе исполнения функциональной программы обязательнымисточник не указан 1462 дня компонентом становится высокоэффективный сборщик мусора. Нестрогая модель вычислений приводит к непредсказуемому порядку вызова функций, что создаёт проблемы при вводе-выводе, где порядок выполнения операций важен. Кроме того, очевидно, функции ввода в своём естественном виде например, getchar из стандартной библиотеки языка Си не являются чистыми, поскольку способны возвращать различные значения для одних и тех же аргументов, и для устранения этого требуются определённые ухищрения.
Для преодоления недостатков функциональных программ уже первые языки функционального программирования включали не только чисто функциональные средства, но и механизмы императивного программирования присваивание, цикл, неявный PROGN были уже в Лиспе. Использование таких средств позволяет решить некоторые практические проблемы, но означает отход от идей и преимуществ функционального программирования и написание императивных программ на функциональных языках. В чистых функциональных языках эти проблемы решаются другими средствами, например, в языке Haskell ввод-вывод реализован при помощи монад концепции, позаимствованной из теории категорий.
</s_text>

<s_text>
Логическое программирование парадигма программирования, основанная на математической логике программы в ней задаются в форме логических утверждений и правил вывода. Наиболее известный язык логического программирования Пролог.
Первым языком логического программирования был язык Плэнер1, в котором была заложена возможность автоматического вывода результата из данных и заданных правил перебора вариантов совокупность которых называлась планом. Плэнер использовался для того, чтобы понизить требования к вычислительным ресурсам с использованием техники поиска с возвратом и обеспечить возможность вывода фактов, без активного использования стека. Затем был разработан Пролог, который не требовал плана перебора вариантов и был, в этом смысле, упрощением Плэнера.
От Плэнера также произошли логические языки программирования QA-4, Popler, Conniver и QLISP, а также язык Ether, не использующих метод поиска с возвратами1. Языки Mercury, Visual Prolog, Oz, Fril, Datalog основаны на Прологе.
Использование математической логики для представления и выполнения компьютерных программ также является особенностью лямбда-исчисления, разработанного Алонзо Чёрчем в 1930-х. Однако первое предложение использовать клаузальную форму логики для представления компьютерных программ было сделано Корделлом Гриномангл..2 При этом использовалась аксиоматизация подмножества LISP вместе с представлением отношения ввода-вывода для вычисления отношения путём моделирования выполнения программы в LISP. С другой стороны, язык программирования Absys использовал комбинацию уравнений и лямбда-исчисления в языке ассертивного программирования, который не накладывает никаких ограничений на порядок выполнения операций.3
</s_text>

<s_text>
В информатике параллелизм это свойство систем, при котором несколько вычислений выполняются одновременно, и при этом, возможно, взаимодействуют друг с другом. Вычисления могут выполняться на нескольких ядрах одного чипа с вытесняющим разделением времени потоков на одном процессоре, либо выполняться на физически отдельных процессорах. Для выполнения параллельных вычислений разработаны ряд математических моделей, в том числе сети Петри, исчисление процессов, модели параллельных случайных доступов к вычислениям и модели акторов.
Примечание В русскоязычной литературе нередко путаются термины параллелизм и конкурентностьисточник не указан 883 дня. Обаисточник не указан 883 дня термина означают одновременность процессов, но первый на физическом уровне параллельное исполнение нескольких процессов, нацеленное только на повышение скорости исполнения за счёт использования соответствующей аппаратной поддержки, а второй на логическом парадигма проектирования систем, идентифицирующая процессы как независимые, что в том числе позволяет их исполнять физически параллельно, но в первую очередь нацелено на упрощение написания многопоточных программ и повышение их устойчивости.
Поскольку вычисления в параллельных системах взаимодействуют друг с другом, число возможных путей выполнения может быть чрезвычайно велико, и результирующий итог может стать недетерминированным неопределенным. Параллельное использование общих ресурсов может стать одним из источников недетерминированности, приводящей к таким проблемам, как взаимная блокировка или фатальный недостаток ресурсов.1
Построение параллельных систем требует поиска надёжных методов координации выполняемых процессов, обмена данными, распределения памяти и планирования для минимизации времени отклика и увеличения пропускной способности.
Теория параллельных вычислений является активной областью исследований теоретической информатики. Одним из первых предложений в этом направлении была плодотворная работа Карла Адама Петри по сетям Петри в начале 1960-х. В последующие годы был разработан широкий спектр формализмов для моделирования и описания параллельных систем.
Сейчас разработано уже большое число формальных методов для моделирования и понимания работы параллельных систем, в том числе2
Некоторые из этих моделей параллелизма предназначены в первую очередь для логических умозаключений и описания спецификаций, тогда как другие могут быть использованы на протяжении всего цикла разработки, включая проектирование, внедрение, доказательство истинности результатов, тестирование и моделирование параллельных систем.
Распространение различных моделей параллелизма побудило некоторых исследователей разработать способы объединения этих теоретических моделей. Например, Ли и Санджованни-Винсентелли показали, что так называемую модель меченых сигналов можно использовать для создания общей основы для описания денотационной семантики различных моделей параллелизма,4 а Нильсен, Сассун и Винскль показали, что теория категорий может быть использована для обеспечения единого понимания различных моделей.5
Теорема представления параллелизма из модели актора обеспечивает достаточно общий способ описания параллельных систем, замкнутых в том смысле, что они не получают сообщений извне. Другие методы описания параллелизма, как, например, исчисление процессов, могут быть описаны через модель актора, используя двухфазный протокол фиксации.6 Математические обозначения, используемые для описания замкнутой системы S, обеспечивают в большей степени хорошее приближение, если они строятся на основе начального поведения, обозначаемого S, с использованием аппроксимирующей функции поведения progressionS.7 Тогда обозначения для S строятся следующим образом
Таким образом, S может быть математически выражена посредством всех его возможных поведений.
Чтобы обеспечить логические рассуждения о параллельных системах, можно использовать различные виды темпоральных логик8. Некоторые из них, как, например, линейная темпоральная логика или логика вычислительного дерева, позволяют делать утверждения о последовательности состояний, через которые параллельная система может пройти. Другие же, такие как логика действий вычислительного дерева, логика Хеннесси-Милнера или темпоральная логика действий Лэмпорта, строят свои утверждения от последовательности действий изменения состояний. Основное применение этих логик состоит в записи спецификаций для параллельных систем.1
В этом разделе будет использоваться два понятия параллельности, свойственные англоязычной литературе, поскольку речь пойдёт о сравнении их друг с другом. Термин Concurrency будет переводиться одновременность, а термин Parallelism будет переводиться параллелизм.
Одновременное программирование включает в себя языки программирования и алгоритмы, используемые для реализации одновременных систем. Одновременное программирование обычно считается более общим понятием, чем параллельное программирование, поскольку оно может включать произвольные динамические модели общения и взаимодействия, тогда как параллельные системы чаще всего реализуют заранее определённые и хорошо структурированные модели связей. Основными целями одновременного программирования являются корректность, эффективность, устойчивость. Одновременные системы, такие как операционные системы и системы управления базами данных предназначены прежде всего для работы в неопределённых условиях, в том числе с учётом автоматического восстановления после сбоя, они не должны неожиданно прекращать работу. Некоторые одновременные системы осуществляют работу в виде прозрачной одновременности, при которой одновременные вычислительные сущности могут конкурировать за использование одного и того же ресурса, но суть этой конкуренции скрыта для программиста.
Поскольку одновременные системы используют общие ресурсы, они обычно требуют наличие какого-либо арбитра, встроенного в их реализацию часто в базовое оборудование для управления доступом к этим ресурсам. Использование арбитров создаёт вероятность неопределённости в одновременных вычислениях, которая имеет большое значение для практики, в том числе для обеспечения корректности и эффективности. Например, арбитраж не исключает неограниченный индетерминизм, который связан с проблемой проверки моделей, являющейся причиной взрывного характера пространства состояний и может даже стать причиной образования модели с бесконечным числом состояний.
Некоторые одновременные модели программирования включают создание сопроцессов и детерминированной одновременности. В этих моделях потоки выполнения по управлению процессами явно отдают своё кванты времени либо системе, либо другому процессу.
</s_text>

<s_text>
Параллельные вычисления способ организации компьютерных вычислений, при котором программы разрабатываются как набор взаимодействующих вычислительных процессов, работающих параллельно одновременно. Термин охватывает совокупность вопросов параллелизма в программировании, а также создание эффективно действующих аппаратных реализаций. Теория параллельных вычислений составляет раздел прикладной теории алгоритмов1.
Существуют различные способы реализации параллельных вычислений. Например, каждый вычислительный процесс может быть реализован в виде процесса операционной системы, либо же вычислительные процессы могут представлять собой набор потоков выполнения внутри одного процесса ОС. Параллельные программы могут физически исполняться либо последовательно на единственном процессоре перемежая по очереди шаги выполнения каждого вычислительного процесса, либо параллельно выделяя каждому вычислительному процессу один или несколько процессоров находящихся рядом или распределённых в компьютерную сеть.
Основная сложность при проектировании параллельных программ обеспечить правильную последовательность взаимодействий между различными вычислительными процессами, а также координацию ресурсов, разделяемых между процессами.
В некоторых параллельных системах программирования передача данных между компонентами скрыта от программиста например, с помощью механизма обещаний, тогда как в других она должна указываться явно. Явные взаимодействия могут быть разделены на два типа
Параллельные системы, основанные на обмене сообщениями, зачастую более просты для понимания, чем системы с разделяемой памятью, и обычно рассматриваются как более совершенный метод параллельного программирования. Существует большой выбор математических теорий для изучения и анализа систем с передачей сообщений, включая модель акторов и различные виды исчислений процессов. Обмен сообщениями может быть эффективно реализован на симметричных мультипроцессорах как с разделяемой когерентной памятью, так и без неё.
У параллелизма с распределенной памятью и с передачей сообщений разные характеристики производительности. Обычно но не всегда, накладные расходы памяти на процесс и времени на переключение задач у систем с передачей сообщений ниже, однако передача самих сообщений более накладна, чем вызовы процедур. Эти различия часто перекрываются другими факторами, влияющими на производительность.
</s_text>

<s_text>
Распределённые вычисления способ решения трудоёмких вычислительных задач с использованием нескольких компьютеров, чаще всего объединённых в параллельную вычислительную систему1. Распределённые вычисления применимы также в распределённых системах управления2.
Последовательные вычисления в распределённых системах выполняются с учётом одновременного решения многих задач. Особенностью распределённых многопроцессорных вычислительных систем, в отличие от локальных суперкомпьютеров, является возможность неограниченного наращивания производительности за счёт масштабирования2. Слабосвязанные, гетерогенные вычислительные системы с высокой степенью распределения выделяют в отдельный класс распределённых систем грид.
Работы по распределённым вычислениям с весьма прикладной целью для военных нужд, а именно автоматизации процессов секретной связи и обработки разведывательной информации, велись интенсивно в США с 1960-х годов. Разработкой технологий распределённых вычислений и созданием распределённых информационных систем в Соединённых Штатах по заказу Агентства по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам США, видов вооружённых сил и служб агентств в структуре Министерства обороны США занимались исследовательские подразделения компаний и университетов3
В рамках проводившихся фундаментальных исследований, НИР и ОКР, разрабатывались соответствующие программно-аппаратные комплексы под уже существующие низкоуровневые машинно-ориентированные языки программирования, специальное программное обеспечение с криптографической защитой и т. д.3
В 1973 году Джон Шох и Джон Хапп из калифорнийского научно-исследовательского центра Xerox PARC написали программу, которая по ночам запускалась в локальную сеть PARC и заставляла работающие компьютеры выполнять вычисления4.
В 1977 году в НЭТИ НГТУ, Новосибирск на кафедре вычислительной техники под руководством В. И. Жираткова была разработана распределённая вычислительная система из трёх ЭВМ Минск-32 с оригинальным аппаратным и программным обеспечением, поддерживающим протоколы физического, канального и сетевого уровней, и обеспечивающим выполнение параллельных задач. Одна машина находилась на ВЦ НГТУ, а две другие на ВЦ Института Математики СО РАН. Связь между НГТУ и ИМ СО РАН обеспечивалась по радиоканалу с использованием направленных антенн. Система тестировалась при решении оптимизационных задач в области экономики с использованием крупноблочного распараллеливания.источник не указан 1699 дней
В 1978 году советский математик Виктор Глушков работал над проблемой макроконвейерных распределённых вычислений. Он предложил ряд принципов распределения работы между процессорами.2320 На базе этих принципов им была разработана ЭВМ ЕС-2701.
В 1988 году Арьен Ленстра и Марк Менес написали программу для факторизации длинных чисел. Для ускорения процесса программа могла запускаться на нескольких машинах, каждая из которых обрабатывала свой небольшой фрагмент4.
В 1994 году Дэвидом Джиди была предложена идея по организации массового проекта распределённых вычислений, который использует компьютеры добровольцев т. н. добровольные вычисления SETIHome5. Научный план проекта, который разработали Дэвид Джиди и Крейг Каснофф из Сиэтла был представлен на пятой международной конференции по биоастрономии в июле 1996 года6.
В январе 1996 года стартовал проект GIMPS по поиску простых чисел Мерсенна, также используя компьютеры простых пользователей как добровольную вычислительную сеть.
28 января 1997 года стартовал конкурс RSA Data Security на решение задачи взлома методом простого перебора 56-битного ключа шифрования информации RC5. Благодаря хорошей технической и организационной подготовке проект, организованный некоммерческим сообществом distributed.net, быстро получил широкую известность4.
17 мая 1999 года стартовал SETIhome на базе Grid, а в начале 2002 года завершилась разработка Калифорнийского Университета в Беркли открытой платформы BOINC Berkeley Open Infrastructure for Network Computing, разрабатываемой с апреля 2000 года первоначально для SETIHome, но первым на платформе BOINC стал проект Predictorhome запущенный 9 июня 2004 года.
Проблема распределения различных вычислительных задач в рамках распределённой системы относится к проблеме принятия решений в условиях неопределённости. Данная проблема рассматривается в теории принятия решений и в теории неопределённости.
Распределённая ОС, динамически и автоматически распределяя работы по различным машинам системы для обработки, заставляет набор сетевых машин обрабатывать информацию параллельно. Пользователь распределённой ОС, вообще говоря, не имеет сведений о том, на какой машине выполняется его работа1.
Распределённая ОС существует как единая операционная система в масштабах вычислительной системы. Каждый компьютер сети, работающей под управлением распределённой ОС, выполняет часть функций этой глобальной ОС. Распределённая ОС объединяет все компьютеры сети в том смысле, что они работают в тесной кооперации друг с другом для эффективного использования всех ресурсов компьютерной сети.
В результате сетевая ОС может рассматриваться как набор операционных систем отдельных компьютеров, составляющих сеть. На разных компьютерах сети могут выполняться одинаковые или разные ОС. Например, на всех компьютерах сети может работать одна и та же ОС UNIX. Более реалистичным вариантом является сеть, в которой работают разные ОС, например, часть компьютеров работает под управлением UNIX, часть под управлением NetWare, а остальные под управлением Windows NT и Windows 98. Все эти операционные системы функционируют независимо друг от друга в том смысле, что каждая из них принимает независимые решения о создании и завершении своих собственных процессов и управлении локальными ресурсами. Но в любом случае операционные системы компьютеров, работающих в сети, должны включать взаимно согласованный набор коммуникационных протоколов для организации взаимодействия процессов, выполняющихся на разных компьютерах сети, и разделения ресурсов этих компьютеров между пользователями сети.
Если операционная система отдельного компьютера позволяет ему работать в сети, и может предоставлять свои ресурсы в общее пользование иили использовать ресурсы других компьютеров сети, то такая операционная система отдельного компьютера также называется сетевой ОС.
Таким образом, термин сетевая операционная система используется в двух значениях как совокупность ОС всех компьютеров сети и как операционная система отдельного компьютера, способного работать в сети. Из этого определения следует, что такие операционные системы, как, например, Windows NT, NetWare, Solaris, HP-UX, являются сетевыми, поскольку все они обладают средствами, которые позволяют их пользователям работать в сети.
</s_text>

<s_text>
Многопроцессорность Мультипроцессорность, Многопроцессорная обработка, англ. Multiprocessing использование пары или большего количества физических процессоров в одной компьютерной системе.
Устройство называется многопроцессорным, если в его составе используется два или более физических процессора.
Операционная система или программа называется многопроцессорной, если способна распределять задачи между процессорами см. многопоточность.
Существует много вариантов данного понятия, и определение многопроцессорности может меняться в зависимости от контекста, главным образом в зависимости от того, как определены процессоры много ядер в одном кристалле, множество чипов в одном корпусе, множество корпусов в одном системном модуле и так далее.
Многопроцессорностью иногда называют выполнение множественных параллельных программных процессов в системе в противоположность выполнению одного процесса в любой момент времени. Однако термины многозадачность или мультипрограммирование являются более подходящими для описания этого понятия, которое осуществлено главным образом в программном обеспечении, тогда как многопроцессорная обработка является более соответствующей, чтобы описать использование множественных аппаратных процессоров. Система не может быть и многопроцессорной и мультипрограммированной, только одной из двух, или ни той и ни другой.
В многопроцессорной системе все центральные процессоры могут быть равными, или некоторые могут быть зарезервированы для особых целей. Комбинация конструктивных соображений программного обеспечения аппаратной и операционной системы определяет симметрию или отсутствие её в данной системе. Например, аппаратные или программные соображения могут потребовать, чтобы только один центральный процессор отвечал на все аппаратные прерывания, тогда как вся другая работа в системе может быть распределена одинаково среди процессоров или выполнение кода привилегированного режима может быть ограничено только одним процессором или определенным процессором, или только один процессор за один раз, тогда как код непривилегированного режима может быть выполнен на любой комбинации процессоров. Часто многопроцессорные системы проще проектировать, если введены такие ограничения, но они имеют тенденцию быть менее эффективными чем системы, в которых используются все центральные процессоры.

Subsets and Splits

No community queries yet

The top public SQL queries from the community will appear here once available.