Введение. 
Оптимизация параллельного программного кода

Термин параллельное программирование означает достаточно широкую область, которая связана с организацией расчетов на вычислительных системах, состоящих из нескольких процессорных устройств. К таким системам относятся многоядерные процессоры, многопроцессорные машины с общей памятью, высокопроизводительные вычислительные кластеры с распределенной памятью или гибридной архитектурой.

Параллельным вычислениям в последнее время уделяется большое внимание. Виной тому научно-технический прогресс, требующий проведения очень энергои времяемких процессов. Параллельное исполнение вычислительных алгоритмов многократно ускоряет время выполнения задачи, чего и требовалось достичь. Каждый год требуются всё более и более емкие расчеты и ответ должен быть получен быстрее, чем получался ранее.

В настоящее время имеются различные стандарты интерфейса обмена данными в параллельном программировании: MPI, OpenMP, OpenACC [2] и т. д. Стандартом программирования называют библиотеку функций, необходимых для использования вычислительной мощи параллельных систем. Для каждого стандарта существуют различные реализации, позволяющие использовать распараллеливание максимально эффективно в той или иной системе. Например Intel MPI, реализация стандарта MPI, работает гораздо лучше с системами, основанными на продуктах Intel.

Так называемое, распараллеливание исполняемого кода, само по себе, может не дать нам необходимый результат, если не будет оптимизирован. Оптимизация требовалась для линейных вычислений, оптимизация требуется и для параллельных вычислений.

Сокращение времени исполнения программного кода — задача, невыполнимая без его оптимизации.

Цель: Сократить время исполнения параллельного программного кода, используя средства оптимизации.

Задачи:

• 1. Изучить средства и методы оптимизации;
• 2. Использую до-программные методы оптимизации подготовить фундамент для выполнения последующих процедур;
• 3. Сократить время исполнения параллельного программного кода, используя программные методы;
• 3.1. Используя ключи оптимизации компилятора GCC, оптимизировать программный код
• 3.2. Получить удовлетворительные результаты;

Результаты будут считаться удовлетворительными, если скорость исполнения программы после оптимизации будет меньше, чем до оптимизации.

В качестве платформы для исследований будет применятся Вычислительный кластер ДВФУ, с установленным на нём GCC компилятором. От сюда и вытекает выбор основного метода оптимизации в виде использования флагов и ключей соответствующего компилятора.