فراخوانی روش موازی (PMI) چیست؟

فراخوانی موازی متد (PMI) چیست؟ چرا باید به آن اهمیت بدهیم؟

سلام دوستان عزیز!

امروز می‌خواهیم در مورد یک مفهوم جالب در دنیای برنامه‌نویسی به اسم "فراخوانی موازی متد" یا به اختصار PMI صحبت کنیم. شاید اسمش کمی پیچیده به نظر برسد، ولی در واقع خیلی ساده‌تر از آن چیزی است که فکر می‌کنید.

تصور کنید که شما یک آشپز هستید و باید برای مهمان‌هایتان چند نوع غذا درست کنید. اگر یک نفر باشید، باید تک تک غذاها را به ترتیب آماده کنید. ولی اگر چند نفر کمک داشته باشید، می‌توانید همزمان چند غذا را بپزید و در زمان صرفه‌جویی کنید. PMI هم دقیقا همین کار را در دنیای کامپیوتر انجام می‌دهد.

به زبان ساده، PMI یعنی اینکه ما می‌توانیم چند دستور یا "متد" را در یک برنامه، به صورت همزمان اجرا کنیم. به جای اینکه یک متد صبر کند تا متد قبلی تمام شود، هر دو (یا چند) متد با هم کار می‌کنند و برنامه ما سریع‌تر تمام می‌شود.

حالا چرا این موضوع مهم است؟ فرض کنید یک برنامه دارید که باید حجم زیادی از اطلاعات را پردازش کند. اگر این پردازش به صورت پشت سر هم انجام شود، ممکن است خیلی طول بکشد. ولی اگر بتوانیم قسمت‌های مختلف پردازش را به صورت موازی انجام دهیم، می‌توانیم زمان اجرای برنامه را به طور چشمگیری کاهش دهیم. این موضوع به خصوص در برنامه‌هایی که با داده‌های بزرگ سر و کار دارند خیلی مهم است.

چه زمانی باید از PMI استفاده کنیم؟

استفاده از PMI همیشه بهترین راه حل نیست. در بعضی مواقع، پیچیدگی‌های اضافه شده به برنامه ممکن است بیشتر از فایده‌اش باشد. اما به طور کلی، اگر شرایط زیر را دارید، PMI می‌تواند یک انتخاب خوب باشد:

• برنامه شما زمان زیادی برای اجرا نیاز دارد.
• پردازش‌های مختلف در برنامه شما مستقل از هم هستند و می‌توانند به صورت جداگانه انجام شوند.
• منابع کافی (مثل پردازنده با هسته‌های زیاد) برای اجرای موازی در دسترس دارید.

چطور PMI کار می‌کند؟

برای اینکه PMI کار کند، برنامه باید به نحوی طراحی شود که بتواند چند "نخ" (Thread) یا "فرآیند" (Process) را به صورت همزمان اجرا کند. هر نخ یا فرآیند می‌تواند یک متد را اجرا کند. سیستم عامل کامپیوتر وظیفه دارد که این نخ‌ها یا فرآیندها را به طور موثر بین پردازنده‌های مختلف تقسیم کند تا برنامه به صورت موازی اجرا شود.

البته، استفاده از نخ‌ها و فرآیندها نیاز به مدیریت دقیق دارد. باید مراقب باشید که نخ‌ها با هم تداخل نداشته باشند و داده‌ها به درستی به اشتراک گذاشته شوند. به این موضوع "همگام‌سازی" (Synchronization) گفته می‌شود و یکی از جنبه‌های مهم برنامه‌نویسی موازی است.

یک مثال ساده

فرض کنید می‌خواهیم دو لیست عدد را با هم جمع کنیم. یک راه این است که به ترتیب، تک تک اعداد را با هم جمع کنیم. ولی راه دیگر این است که لیست‌ها را به دو قسمت تقسیم کنیم و هر قسمت را در یک نخ جداگانه جمع کنیم. در نهایت، نتایج دو نخ را با هم جمع می‌کنیم تا نتیجه نهایی به دست آید. این یک مثال ساده از PMI است.

برای درک بهتر، به این جدول توجه کنید:

روش سنتی (بدون PMI)	روش موازی (با PMI)
ابتدا لیست اول جمع می‌شود، سپس لیست دوم.	لیست‌ها به بخش‌های کوچکتر تقسیم و همزمان جمع می‌شوند.
زمان اجرا طولانی‌تر است.	زمان اجرا معمولا کوتاه‌تر است.
برنامه ساده‌تر است.	برنامه کمی پیچیده‌تر است.

چالش‌ها و ملاحظات

همانطور که گفتیم، استفاده از PMI چالش‌های خودش را هم دارد. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها، مسئله همگام‌سازی نخ‌ها است. اگر نخ‌ها بخواهند به صورت همزمان به یک منبع مشترک (مثل یک متغیر) دسترسی پیدا کنند، ممکن است مشکلاتی مثل "شرایط مسابقه" (Race Condition) رخ دهد که باعث شود برنامه به درستی کار نکند. برای حل این مشکلات، باید از ابزارهای همگام‌سازی مثل قفل‌ها (Locks) و سمافورها (Semaphores) استفاده کرد.

همچنین، باید به این نکته توجه داشت که ایجاد و مدیریت نخ‌ها هزینه دارد. اگر تعداد نخ‌ها خیلی زیاد باشد، ممکن است هزینه مدیریت آن‌ها بیشتر از فایده اجرای موازی شود. برای پیدا کردن بهترین تعادل، باید برنامه خود را تست کنید و عملکرد آن را در شرایط مختلف ارزیابی کنید. بهتره از تستر های حرفه ای در شرکت ها برای تست بهینه استفاده کنیم.

نتیجه‌گیری

فراخوانی موازی متد (PMI) یک تکنیک قدرتمند برای افزایش سرعت اجرای برنامه‌ها است. با استفاده از PMI، می‌توانیم پردازش‌های مختلف را به صورت همزمان انجام دهیم و در زمان صرفه‌جویی کنیم. اما استفاده از PMI نیاز به دقت و توجه دارد. باید به چالش‌های همگام‌سازی و مدیریت نخ‌ها آگاه باشیم و برنامه خود را به دقت تست کنیم. اگر به درستی از PMI استفاده کنیم، می‌توانیم برنامه‌های سریع‌تر و کارآمدتری بسازیم.

امیدوارم این مقاله برای شما مفید بوده باشد. موفق باشید!

کلیدواژه‌ها:

• فراخوانی موازی متد
• PMI
• برنامه‌نویسی موازی
• نخ
• فرآیند
• همگام‌سازی
• شرایط مسابقه

سوال: آیا PMI فقط برای برنامه‌های بزرگ مناسب است؟

جواب: نه لزوما. حتی برنامه‌های کوچک هم می‌توانند از PMI بهره ببرند، به خصوص اگر یک قسمت خاص از برنامه زمان زیادی برای اجرا نیاز داشته باشد.

سوال: چه زبان‌های برنامه‌نویسی از PMI پشتیبانی می‌کنند؟

جواب: اکثر زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن (مثل جاوا، پایتون، سی‌پلاس‌پلاس و ...) از PMI پشتیبانی می‌کنند. روش‌های مختلفی برای پیاده‌سازی PMI در این زبان‌ها وجود دارد.

سوال: آیا PMI باعث پیچیده‌تر شدن برنامه می‌شود؟

جواب: بله، استفاده از PMI معمولا باعث پیچیده‌تر شدن برنامه می‌شود. باید با دقت بیشتری کد بنویسید و مراقب مشکلات همگام‌سازی باشید.

سوال: چطور بفهمم که PMI برای برنامه من مفید است یا نه؟

جواب: بهترین راه این است که برنامه خود را هم با PMI و هم بدون PMI تست کنید و عملکرد آن را مقایسه کنید. به این کار "بهینه‌سازی" (Optimization) گفته می‌شود.

مخفف Parallel Method Invocation چیست؟

مخفف Parallel Method Invocation کلمه PMI می باشد.

PMI مخفف چیست؟

PMI مخفف Parallel Method Invocation می باشد.

کلمه PMI مخفف چیست؟

وقتی به PMI به عنوان مخفف Parallel Method Invocation اشاره می کنیم، منظور این است که PMI با گرفتن حروف اولیه هر کلمه مهم در Parallel Method Invocation تشکیل می شود. این فرآیند عبارت اصلی را به شکلی کوتاه تر و قابل مدیریت تر فشرده می کند و در عین حال معنای اصلی خود را حفظ می کند. بر اساس این تعریف، PMI مخفف Parallel Method Invocation است.