Актуальность применения параллельного программирования на языке выского уровня Python

Аннотация. Программирование является одной из основных сфер деятельности многих современных организация и предприятий. Большая часть работы программистов непосредственно связана с написанием исходного кода на каком-либо языке программирования. На сегодняшний день в сфере информационных технологий существует множество трудно-вычислимых задач, нерешаемых средствами обычных последовательных ЭВМ. Одним из способов решения подобных задач является параллельное программирование. Применение данного метода является актуальным направлением в сфере развития алгоритмических задач. Данная статья посвящена разбору актуальности параллельных вычислений, а также методам параллельного программирования на языке высокого уровня Python.
Ключевые слова. Параллельное программирование, язык высокого уровня, информационные технологии, применение, актуальность, Python.
THE RELEVANCE OF PARALLEL PROGRAMMING IN THE HIGH-LEVEL LANGUAGE PYTHON
ФИО (английский)
Должность (английский)
Организация (английский)
Annotation. Programming is one of the main areas of activity of many modern organizations and enterprises. Most of the work of programmers is directly related to writing source code in a programming language. Today, in the field of information technology, there are many difficult-to-calculate problems solved by means of conventional serial computers. One way to solve such problems is parallel programming. The application of this method is an actual direction in the development of algorithmic problems. This article is devoted to the analysis of the relevance of parallel computing, as well as methods of parallel programming in the high-level language Python.
Keyword. Parallel programming, high-level language, information technology, application, relevance, Python.
Актуальность параллельного программирования на языке Python связана с увеличением спроса на компьютеры, работающие с все более высокой скоростью

. Примерами данных заказчиков являются фармацевты, ежедневно разрабатывающие лекарственные препараты посредством компьютерного тестирования. Астрономы, пытающиеся восстановить историю Вселенной, начиная с большого взрыва и заканчивая сегодняшним днем. Разработчики летательных аппаратов и БПЛА смогли бы получать более точные результаты при проведении тестирования своих комплексов и установок, не создавая при этом огромные полигоны и проводя экономически-невыгодные исследования. Но не смотря на рост мощности современного компьютера, его мощности никогда не хватит для проведения подобных работы. Именно поэтому параллельное программирование является оптимальным вариантом, предназначенных с целью решения данных вопросов и не только.
С появлением многоядерных процессоров стала общеупотребительной практика распространять нагрузку на все доступные ядра. Существует два основных подхода в распределении нагрузки: использование процессов и потоков.
Использование нескольких процессов фактически означает использование нескольких программ, которые выполняются независимо друг от друга. Программированием это решается с помощью системных вызовов exec и fork. Такой подход создает большие неудобства в управлении обмена данными между этими программами.
В качестве альтернативы существует другой подход – создание многопоточных программ. Обмен данными между потоками существенно упрощается. Но управление такими программами усложняется, и вся ответственность ложится на программиста.
Далее мы докажем оптимальность работы многопоточной программы, написанной на языке Python, относительно решения той же самой задачи с применением однопоточной реализации программы.
Задача: В трёхмерном пространстве заданы N точек v0, v1, …, vN