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Übungszettel 10
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Parallelismus & Nebenläufigkeit
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Issue 1
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Im Modul `Parallel` finden Sie eine Funktion, die Sie noch von Zettel 3 kennen.
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Zur Erinnerung: Die Funktion `nBesteEingaben` gibt Ihnen mit beliebiger numerischer Genauigkeit
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diejenigen Eingaben (4-Tupel, jeweils mit Werten aus [-10,10]) zurück, für die eine
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`komlizierteFunktion` maximal wird. Hierfür wird der komplizierten Funktion mithilfe von
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List-Applicative (kartesisches Produkt) eine lange, beliebig dichte Liste möglicher Eingabewerte
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zwischen `(-10,-10,-10,-10)` und `(10,10,10,10)` übergeben. Bei einem Abstand von 0.5 ergeben sich
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damit 41^4 = 2 825 761 Berechnungen. Diese lohnt es sich zu parallelisieren.
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Parallelisieren Sie die Funktion `nBesteEingaben`, mit mindestens drei verschiedenen Strategien für Listen aus
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[`Control.Parallel.Strategies`](https://hackage.haskell.org/package/parallel-3.2.1.1/docs/Control-Parallel-Strategies.html#v:evalList).
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Um ihre Parallelisierung zu testen, verwenden Sie die folgenden Terminalbefehle:
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```bash
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stack exec -- MainParallel1 +RTS -N1 -s
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stack exec -- MainParallel1 +RTS -N2 -s
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stack exec -- MainParallel1 +RTS -N4 -s
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stack exec -- MainParallel1 +RTS -N8 -s
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```
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`-Nx` steht hierbei für die Verwendung von x Kernen.
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Eine sinnvolle Parallelisierung erkennen Sie daran, dass die Berechnung schneller wird,
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je mehr echte Kerne Sie für zur Verfügung stellen.
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Notieren sie die Laufzeiten ihrer Versuche in einer Tabelle und geben sie den Speedup (`-N1`-Zeit/`-Nx`Zeit) an.
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Issue 2
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Sie werden bemerkt haben, dass der Speedup sich nicht linear mit der Anzahl der Kerne steigern lässt.
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Nach [Amdahls Gesetz](https://de.wikipedia.org/wiki/Amdahlsches_Gesetz) ist bei vielen Kernen der nicht-parallelisierte Part
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(in unserem Fall das sortieren) für die schlechte Performance verantwortlich.
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Da wir uns nur für die Top `n` eingaben interessieren, schreiben sie eine Funktion
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```haskell
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topn :: Int -> [a] -> [a]
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```
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welche nach `n` Einsortierungsversuchen das zu sortierende Element verwirft (z.B. als Liste oder Array) und somit die Sortierung
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frühestmöglich abbricht.
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Füllen sie die Speedup-Tabelle erneut aus. Was ändert sich?
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Issue 3
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Sie besitzen eine Bank und sollen Überweisungen programmieren. Sie finden in `Banking.hs` alles fertig. Nur noch die `debit`-Funktion muss geschrieben werden,
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die von dem ersten auf das Zweite Konto überweist.
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Im Szenario der Main-Funktionen hat die Bank 10 verschiedene Server, die gleichzeitig dieselbe Transaktion auf der Datenbank ausführen wollen
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(also haben sie mehrere "Banken" in der Main, die auch alle etwas ausgeben, aber alle zeigen denselben Kontostand, da die Konten selbst nur 1x existieren).
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Führen sie anschließend MainBanking1 und MainBanking2 aus. Was können sie beobachten? Wie kommt es zu den Ergebnissen?
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Hint (optional!): Mittels `stack exec -- MainBanking1 +RTS -ls` können sie ein eventlog ausgeben lassen, welches sie mittels `threadscope` (`stack install threadscope`) ansehen können.
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Was passiert, wenn sie dies mit `-N1` ausführen? Wieso?
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Issue 4
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Da sie in Aufgabe 3 in Probleme gelaufen sind (sind sie doch, oder? ;) ), benutzen sie hier statt `MVar`s die STM-eigenen `TMVar`s.
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In `STMBanking.hs` finden sie die gleiche Situation vor - nur müssen sie hier mit `STM` statt mit `MVar` arbeiten.
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Führen sie anschließend MainSTMBanking1 und MainSTMBanking2 aus. Was können sie beobachten? Inwiefern unterscheiden sich die Ergebnisse zu den `MVar`s?
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Hint (optional!): Mittels `stack exec -- MainBanking1 +RTS -ls` können sie ein eventlog ausgeben lassen, welches sie mittels `threadscope` (`stack install threadscope`) ansehen können.
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Was passiert, wenn sie dies mit `-N1` ausführen? Wieso?
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Wo sind die Unterschiede zu `MVar`s (Performance, Einfachheit der Programmierung, Resistenz gegen Programmierfehler, ..)? Beschreiben sie kurz wie sich ihre Probleme mit
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der jeweiligen Implementation anfühlten und wieso sie welche Lösung selbst bevorzugen würden.
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