Первый выпуск PyPy-STM, интерпретатора Python с поддержкой многоядерных систем
7 июля 2014 года
После трёх лет разработки представлен первый официальный выпуск проекта PyPy-STM (PyPy Software Transactional Memory), в рамках которого развивается реализация языка Python, способная распараллеливать выполнение разных потоков одного многопоточного приложения на нескольких ядрах CPU. Разработка PyPy-STM направлена на устранение одной из основных проблем СPython - наличие глобальной блокировки интерпретатора (GIL, global interpreter lock), не позволяющей обеспечить параллельное выполнение нескольких нитей кода на языке Python.
PyPy-STM основывается на кодовой базе PyPy, высокопроизводительной реализации языка Python, написанной на языке Python (используется статически типизированное подмножество RPython, Restricted Python). Высокий уровень производительности достигается благодаря задействованию JIT-компилятора, на лету транслирующего некоторые элементы в машинный код. PyPy-STM полностью совместим с содержащей глобальную блокировку версией PyPy, т.е. может быть использован для выполнения обычных многопоточных приложений на языке Python, выступая в качестве прозрачной замены PyPy. Дополнительно, в стандартный модуль thread добавлен низкоуровневый API "thread.atomic", позволяющий более тонко управлять выполнением многопоточных приложений на разных ядрах CPU.
Для решения проблемы с распараллеливанием на многоядерных системах в PyPy-STM осуществлён переход от традиционных блокировок к программной транзакционной памяти, в качестве механизма для обеспечения параллелизма. Данный механизм по своей сути напоминает методы изоляции изменений, используемые в СУБД для обеспечения целостности транзакций. По производительности выполнения программ PyPy-STM приблизился к уровню PyPy, в основном благодаря задействованию единого JIT-компилятора и устранению узких мест в сборщике мусора (первые сборки PyPy-STM отставали по производительности от PyPy в 2-5 раз).
При выполнении однопоточных программ наблюдается заметное отставание от PyPy на 20% - 300%, но уже при запуске многопоточной программы на двух ядрах CPU PyPy-STM начинает опережать PyPy, при увеличении числа вовлечённых в выполнение ядер CPU разрыв увеличивается. Например, тест mandelbrot выполняется в PyPy за 22.9 сек, в PyPy-STM на одном CPU за 27.5 сек, на двух - за 14.4 сек, на трёх за 10.3 сек, на четырёх за 8.71 сек. В тесте multithread-richards наблюдается отставание от PyPy независимо от числа ядер CPU, в тесте btree производительность держится примерно на одном уровне. Поддержка распараллеливания проверена для базового Python-кода, должный уровень производительности и распараллеливания не гарантируется при использовании сторонних многопоточных библиотек или при прямых манипуляциях памятью через array.array или массивы numpy.
От проблем с глобальной блокировкой до настоящего времени был избавлен только проект Jython, который использовал для обеспечения параллельного выполнения особенности виртуальной машины JVM вкупе с привязкой локов к изменяемым встроенным типам. В PyPy, CPython и IronPython, глобальная блокировка присутствует, что существенно ограничивает производительность данных реализаций языка Python.
PyPy-STM пока поддерживает работу только на 64-разрядных платформах под управлением Linux, для сборки требуется модифицированная версия clang/llvm. Готовые для установки пакеты сформированы для выпусков Ubuntu с 12.04 по 14.04. В настоящее время стартовал сбор средств для второй фазы развития PyPy-STM, в рамках которой планируется решить остающиеся проблемы, провести оптимизации для различных внешних библиотек, обеспечить возможность распараллеливания различных фаз выполнения однопоточных программ, создать фреймворк для написания эффективных многопоточных приложений.
Источники
править
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
