Question

我是朱莉娅的新手，最近正在研究朱莉娅并行计算。在阅读相关文档后，我仍然不清楚朱莉娅的并行性的准确机制，包括宏\@sync和\@async。

以下是Julia v0.5 documentation中的pmap函数：

function pmap(f, lst)
    np = nprocs()  # determine the number of processes available
    n = length(lst)
    results = Vector{Any}(n)
    i = 1
    # function to produce the next work item from the queue.
    # in this case it's just an index.
    nextidx() = (idx=i; i+=1; idx)
    @sync begin
        for p=1:np
            if p != myid() || np == 1
                @async begin
                    while true
                        idx = nextidx()
                        if idx > n
                            break
                        end
                        results[idx] = remotecall_fetch(f, p, lst[idx])
                    end
                end
            end
        end
    end
    results
end

不同的两个处理器/工作人员是否可以同时呼叫nextidx()获得相同的idx = j？如果是，我觉得results[j]将被计算两次，result[j+1]将无法计算。

非常感谢。

更多调查结果：

function f1()
  i=1
  nextidx()=(idx=i;sleep(1);i+=1;idx)
  for p=1:2
    @async begin
      idx=nextidx()
      println(idx)
      end
  end
end
f1()

结果是1 1。通过这个，我发现两个任务调用函数nextidx()的时间段可能会重叠。所以我觉得在第一个代码中，如果np = 3（即两个工人），n的长度lst非常大，比如10 ^ 8，任务可以获得相同的索引。它可能只是因为时间上的巧合而发生，即两个任务在几乎相同的时间点采用表达式idx = i，因此代码不稳定。我是对的吗？

Answer 1

不，只要您正确安排工作。 pmap documentation指出主进程按顺序调度作业;只有并行执行是异步的。编码的pmap不需要线程锁定以确保正确的作业调度。将sleep添加到nextidx会故意破坏此功能并引入您观察到的竞争条件。假设所有进程共享状态 - 这是nextidx函数的目的 - 那么主进程将不会安排两次相同的作业。

Julia并行计算的并行

1 个答案: