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Parallel Extensions for the .NET Framework

Bernd MarquardtSoftware+Consulting

AgendaEinführungDownload, Voraussetzungen, InstallationParallelerweiterungen für das FrameworkSchleifen parallelisierenCodeblöcke parallelisierenTipps und Tricks

Was geht und was geht nicht?Beispiele und Performance

Agenda

Environment-VariablenDie Klasse TaskDie Klasse FutureConcurrent ExceptionsSynchronisierungZusammenfassung

Einführung

Bisher:Alle 2-3 Jahre wurden die CPU‘s doppelt so schnell

Davon haben unsere Programme automatisch etwasDeutlich sichtbar bei mathematischen Berechnungen, weniger sichtbar bei UI-Angelegenheiten

Performance-optimiertes Programmieren wird in Zukunft immer wichtiger werden!

Einführung

Intel Clock SpeedQuelle: Intel, Wikipedia

Einführung

Prozessor-Takt bleibt bei 3 – 4 GHz stehen

Mehr geht nicht: Kühlung wird schwierigEigentlich müssten unsere CPU‘s jetzt ca. 50 GHz können

Anzahl der Transistoren auf einem Chip steigt aber weiter an

Resultat: Multi-Core CPU‘s kommen immer stärkerMehrere CPU‘s auf einem Chip

Einführung

Programmierung für Multi-Core CPU‘s Multi-Processing (gibt uns das Betriebssystem)Multi-Threading (müssen wir im Moment noch selbst programmieren)

Wir müssen unsere Programme anpassen, sonst haben wir nichts von den Multi-Core- CPU‘sPerformance- und Parallel-Überlegungen „kommen also jetzt in Mode“

EinführungAber Achtung:

Bei mehreren PROZESSEN haben wir automatisch etwas von den MehrkernprozessorenWenn wir in EINER ANWENDUNG alle Kerne ausnutzen wollen, müssen wir etwas dafür programmieren

Einführung

Möglichkeiten und Anwendungsbereiche der Multithreading-Technologie:

Verkürzung der Antwortzeiten einer AnwendungErhöhung des Durchsatzes einer Anwendung

…das geht auch auf Single-Core-Systemen

Erhöhung der Performance der Berechnungen in einer Anwendung

…das geht nur durch Parallelprogrammierung auf Multi-Core-Systemen(mit einigen kleinen Ausnahmen)

EinführungAndere Parallelisierungs-Technologien:

Multithreading, ThreadpoolManaged und unmanaged Code

OpenMP (C, C++, FORTRAN)Managed und unmanaged Code

MPI und MPI.NET (Message Passing Interface) (C, C++, FORTRAN, .NET)

NEU: Parallel Extensions for .NETTask Parallel Library (TPL)Eine Erweiterung für .NET-SprachenNur managed Code

Einführung

ACHTUNG:

Normale Multithread-Programmierung ist NICHT einfach!

Höherer AufwandDebuggingFehlersucheTestingSynchronisierungPlanung

Download

Download CTP unter:http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyId=348F73FD-593D-4B3C-B055-694C50D2B0F3&displaylang=en

Google-Suche:Task Parallel Library Download

Visual Studio 2010 beta

Voraussetzungen

Ideal ist ein Rechner mit mehreren Prozessoren

Gut zum Testen (mit und ohne Parallelisierung)

Geschwindigkeit (Taktfrequenz) spielt beim Testen eher eine untergeordnete RolleNormal RAM (VS 2008)Ein bisschen Festplatte

Installation

Nur mit Visual Studio 2008.NET Framework 3.5

Betriebssystem:Windows Server 2003Windows XPWindows VistaWindows 7

Parallelerweiterungen für Linq

Es gibt zwei Möglichkeiten:System.Linq.ParallelEnumerable-KlasseAsParallel-Erweiterungsmethode

Ziel: Parallele Datenabfragen mit LINQSehr einfachWAS-Programmierung statt WIE-ProgrammierungHinweis: Referenz auf System.Threading.Dll einfügen

Demo 3

demo

Schleifen parallelisieren

Wichtige Klasse:System.Threading.Parallel

Schleifen werden aufgeteilt auf mehrere ThreadsDas geht nur, wenn die einzelnen Schleifendurchläufe unabhängig voneinander sind

Problem z.B.: a[i] = a[i – 1] * 2Indices in der Schleife müssen „gleich“ sein

Parallel.For und Parallel.ForEach

Demo 4, Demo 5, Demo 6

demo

Schleifen parallelisierenAchtung: Was passiert mit sogenannten unausgewogenen“ Schleifen?Beispiel:for(int i = 0; i < 1000; i++){ if(i < 500) { DoLongCalculation(); } else { DoShortCalculation(); }}

Schleifen parallelisieren

Schleifen werden nicht einfach „halbiert“Es werden „kleine Bröckchen“ gemachtSobald ein Thread fertig ist, bekommt er den nächsten Happen, bis die Arbeit komplett erledigt ist

Aggregationen

Zusammenfassen von ErgebnissenAchtung: Meistens ist Locking erforderlichTypischer Anwendungsfall:

double dSum = 0.0;

for(int i = 0; i < 1000; i++){ dSum += Math.Sqrt(i);}

Aggregationen

Zwischenwerte werden über sog. ThreadLocalState weitergegebenAblauf:

Vor der Schleifenabarbeitung: LocalState initialisierenSchleife abarbeiten: Im Thread rechnen, LocalState benutzenNach der Schleifenabarbeitung: Aggregation (Zusammenfassung) der Ergebnisse (Achtung: Locking!!!)

Aggregationen

int iSum = 0;

Parallel.For(0, 1000, // From, To () => 0, // Init (i, state) => { // Loop body state.ThreadLocalState += i; }, (partSum) => { // Aggregation Interlocked.Add(ref iSum, partSum); });

Agg 1, Agg 2

demo

Codeblöcke parallelisieren

Unabhängiger Code kann parallel ausgeführt werdenHäufigstes Problem: Gleichzeitiger Zugriff auf die gleichen Daten (schreibend)Ohne Nachdenken geht da gar nichts!Wichtige Methode: Parallel.Invoke

Demo 7, Demo 8

demo

Tipps und Tricks

Parallel.For und Parallel.ForEach:(Anzahl der Durchläufe * Dauer) muss groß genug seinNormalerweise sollte man die äußere Schleife parallelisieren

Nicht zu viele Tasks erzeugenMöglichst wenig Synchronisierung verwendenNicht vergessen: Amdahl‘s Gesetz!

Beispiele und Performance

Innere und äußere SchleifeSchleifendurchläufe mit stark unterschiedlicher DauerMatrixmultiplikationPrimzahlen berechnen

InnerOuter, MatMult, PrimesStd, PrimesPar

demo

Performance MatMult

Größe Sequentiell Parallel5 0.0017 0.0223 ms10 0.0111 0.0254 ms25 0.1687 0.1830 ms50 1.3953 1.2970 ms100 11.207 9.300 ms250 185.41 94.81 ms500 1950.8 978.0 ms

Environment-Variablen

PLINQ_DOPDOP = degree of parallelism

PLINQ_DOP = 1Ein Thread wird benutzt

PLINQ_DOP = 8Acht Threads werden benutzt

Wenn PLINQ_DOP > Prozessoren * Kerne, dann gibt es mehr Threads, als gleichzeitig benutzt werden können

Vorteil: Wenn ein laufender Thread in den Wartezustand geht, kann ein anderer laufen…

Die Klasse Task

Die Task-Klasse wird benötigt, um erweiterte Parallelisierungprobleme zu lösenVergleichbar mit der ThreadPool-Klasse:

…ist ähnlich wie:

ThreadPool.QueueUserWorkItem(delegate { … });

Task.Create(delegate { … });

Die Klasse Task

Wichtige Features:Synchronisierung von parallelen AusführungseinheitenAbbrechen von Ausführungseinheiten

Benutzung wie normale ThreadsSynchronisierung, Abbruch,…

Demo 10, Demo 12

demo

Die Klasse FutureDie Future-Klasse ist abgeleitet von der Task-KlasseSie ermöglicht die asynchrone Berechnung von Daten

Wenn später dann die berechneten Daten weiter benutzt werden sollen, wird geprüft, ob die Berechnung bereits abgeschlossen istSonst wird gewartet…. = Synchronisierung

Kann man Future-Variablen in Anwendungen mit einer Benutzerschnittstelle benutzen?

Demo 13, Demo 14, FutureWinForms, …WPF

demo

Concurrent ExceptionsIn normalen, sequentiellen Anwendungen kann zu einer bestimmten Zeit maximal EINE Exception geworfen werdenBei parallelen Anwendungen können auch mehrere Exceptions geworfen werdenOft werden die Exceptions dann auch noch in einem anderen Thread verarbeitet, als in dem Thread, in dem sie geworfen wurden

Concurrent Exceptions

Paralleler Code – Problem:Reihenfolge, mehrere Exceptions!!

Darum gibt es einen anderen Exception-Mechanismus in den Parallel Extensions Wenn eine Exception im Parallel-Code auftritt, werden alle Threads - so schnell wie möglich - angehaltenAchtung: In dieser Zeit können eventuell noch weitere Exceptions auftreten!

Concurrent ExceptionsAlle aufgetretenen Exceptions werden in einem Objekt der Klasse System.Threading.AggregateException eingesammeltWenn alle Threads angehalten sind, dann wird die AggregateException neu geworfen und kann bearbeitet werdenDie einzelnen Exceptions können über das Property InnerExceptions abgefragt werden (eine Collection der aufgetretenen Exceptions)

Concurrent Exceptions

Welche Klassen werfen AggregateException-Objekte?

Die Parallel-KlasseDie Task-KlasseDie Future-KlasseParallel LINQ (Abfragen)

Demo 15

demo

Synchronisierung

BarrierCountDownEventLazyInit<T>ManualResetEventSlimSemaphoreSlimSpinLockSpinWaitWriteOnce<T>Collections

ZusammenfassungEs gibt neue Möglichkeiten, um Code zu parallelisierenWir müssen keine Threads mehr explizit erzeugenSchleifen sind einfach zu parallelsierenCode ist besser zu lesen, als mit einzelnen ThreadsAuch Codeblöcke kann man einfach paralellisieren

ZusammenfassungTrotzdem gibt es Fälle, bei denen eine Parallelisierung nichts bringt

Testen, Prototyp erstellenGgf. seriellen Code verwenden

Die Klassen Task und Future ermöglichen die präzisere Steuerung des parallelen CodesParallel Linq bietet einfachere Möglichkeiten der parallelen Programmierung, als die bisherige Anwendung von normalen Threads

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