Унифицированный параллельный C

Унифицированный параллельный C (UPC)
Парадигма	параллельный , передача сообщений , императивный ( процедурный ), структурированный
Разработано	Консорциум СКП
Стабильная версия	2022.10.0/28 октября 2022 г.
Дисциплина набора текста	статический , слабый , явный
ТЫ	Кросс-платформенный
Веб-сайт	только УПК .org
Основные реализации
	Clang UPC , GNU UPC , Компиляторы IBM XL UPC , HP UPC , Berkeley UPC , Michigan Tech MuPC , Cray UPC
Под влиянием
	C , AC, Split-C , параллельный препроцессор C

Unified Parallel C ( UPC ) — расширение языка программирования C , предназначенное для высокопроизводительных вычислений на крупномасштабных параллельных машинах , в том числе с общим глобальным адресным пространством ( SMP и NUMA ) и с распределенной памятью (например, кластерами ). Программисту предоставляется одно секционированное глобальное адресное пространство ; где общие переменные могут напрямую считываться и записываться любым процессором , но каждая переменная физически связана с одним процессором. UPC использует модель вычислений «одна программа и несколько данных» ( SPMD ), в которой степень параллелизма фиксируется во время запуска программы, обычно с одним потоком выполнения на процессор.

Чтобы выразить параллелизм, UPC расширяет ISO C 99 следующими конструкциями:

Явно параллельная модель выполнения
Общее адресное пространство ( shared квалификатор хранилища) с локальными частями потока (обычные переменные)
Примитивы синхронизации и модель согласованности памяти
Явные примитивы связи, например. г. upc_memput
управления памятью Примитивы

Язык UPC развился на основе опыта работы с тремя другими более ранними языками, которые предлагали параллельные расширения ISO C 99: AC, Split-C и препроцессор Parallel C (PCP). UPC — это не надмножество этих трех языков, а скорее попытка выделить лучшие характеристики каждого из них. UPC сочетает в себе преимущества программируемости парадигмы программирования с общей памятью и контроль над размещением данных и производительностью передачи сообщений парадигмы программирования .

См. также [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

Официальный веб-сайт
СКП в LBNL
UPC в GWU. Архивировано 8 июля 2012 г. в Wayback Machine.
ГНУ СКП
Учебное пособие по СКП (2003 г.)

v т Это Параллельные вычисления
General	Distributed computing Parallel computing Massively parallel Cloud computing High-performance computing Multiprocessing Manycore processor GPGPU Computer network Systolic array
Levels	Bit Instruction Thread Task Data Memory Loop Pipeline
Multithreading	Temporal Simultaneous (SMT) Simultaneous and heterogenous Speculative (SpMT) Preemptive Cooperative Clustered multi-thread (CMT) Hardware scout
Theory	PRAM model PEM model Analysis of parallel algorithms Amdahl's law Gustafson's law Cost efficiency Karp–Flatt metric Slowdown Speedup
Elements	Process Thread Fiber Instruction window Array
Coordination	Multiprocessing Memory coherence Cache coherence Cache invalidation Barrier Synchronization Application checkpointing
Programming	Stream processing Dataflow programming Models Implicit parallelism Explicit parallelism Concurrency Non-blocking algorithm
Hardware	Flynn's taxonomy SISD SIMD Array processing (SIMT) Pipelined processing Associative processing MISD MIMD Dataflow architecture Pipelined processor Superscalar processor Vector processor Multiprocessor symmetric asymmetric Memory shared distributed distributed shared UMA NUMA COMA Massively parallel computer Computer cluster Beowulf cluster Grid computer Hardware acceleration
APIs	Ateji PX Boost Chapel HPX Charm++ Cilk Coarray Fortran CUDA Dryad C++ AMP Global Arrays GPUOpen MPI OpenMP OpenCL OpenHMPP OpenACC Parallel Extensions PVM pthreads RaftLib ROCm UPC TBB ZPL
Problems	Automatic parallelization Deadlock Deterministic algorithm Embarrassingly parallel Parallel slowdown Race condition Software lockout Scalability Starvation
Category: Parallel computing