Una vez mordido dos veces tímido.
Cualquiera que use sistemas paralelos tendría una mala experiencia antes de que pueda obtener algún beneficio. Sólo para nombrar unos pocos:
- No se puede compilar con mpicc.
- Error de tiempo de ejecución en referencia indefinida.
- El envío del trabajo falló.
- Fallo de segmentación. Mensaje MPI truncado. Desbordamiento de pila. Tuberia rota.
- Los algoritmos solo funcionan con tamaños de problemas específicos [matemática] 2 ^ N [/ matemática] y recuento de procesadores [matemática] 2 ^ k [/ matemática]. Establecer el tamaño del problema al siguiente [matemático] 2 ^ N [/ matemático] más cercano explota la memoria. Y es demasiado generalizar el tamaño del problema y el recuento de procesadores.
- Resultados aleatorios Uno no creería que [matemáticas] a + b [/ matemáticas] no es [matemáticas] b + a [/ matemáticas].
- Funciona muy lentamente que la versión en serie. ¡¡¡Bravo!!!
Y aquellos que nunca usan sistemas paralelos, heredarían la mala experiencia de todos los demás.
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El tiempo es dinero. No todos tienen grandes problemas en la mano que requieren computación paralela para justificar el dinero por el momento. No es necesario que todos eviten la computación paralela.
He estado disfrutando el uso de sistemas paralelos para mi trabajo de desarrollo, como compilar kernel de Linux, Paraview, codificación de audio / video, ejecutar casos de prueba, etc.
El genio puede hacer lo contrario. Por ejemplo, el problema suma 1 a 100, realmente haré las sumas una por una de 1 a 100. Pero un genio lo hizo de otra manera con [matemáticas] N (N + 1) / 2 [/ matemáticas]. Si eres un genio que puede mejorar el algoritmo mucho mejor, anímate.
La computación paralela no se trata solo de la paralelización, se trata de mejorar el rendimiento, ya sea tiempo o energía por todos los medios.
