S jakými problémy paralelizace jste obeznámen?

Race Conditions (Podmínky závodu): Více vláken současně přistupuje ke sdíleným datům a pořadí přístupu ovlivňuje výsledek.

Deadlock (Zablokování): Dvě nebo více vláken čekají na uvolnění zdrojů, které drží jiná vlákna, a vstupují do stavu vzájemného čekání.

Hlad (Starvation): Vlákno s nízkou prioritou nebo s nepříznivým plánováním nemůže neustále získat přístup k potřebným zdrojům, zatímco je používají jiná vlákna.

Testování a ladění: Paralelní systémy jsou složitější na ladění kvůli nepředvídatelnému pořadí provádění vláken a závislosti výsledků na čase.

Zátěž na zdroje: Příliš velký počet vláken může vést k vysoké spotřebě paměti, CPU a zvýšeným nákladům na přepínání kontextu.

Neurčitost: Výsledky paralelního programu se mohou při každém spuštění lišit kvůli různým pořadím provádění vláken. To ztěžuje reprodukci chyb.

Dělení dat a synchronizace: Správné rozdělení dat a použití synchronizačních mechanismů (mutexy, semafory, bariéry) jsou nezbytné k prevenci problémů, ale jejich nesprávné použití může způsobit další potíže.

Škálovatelnost: Efektivní využití paralelismu na větším počtu jader / procesorů se ne vždy lineárně škáluje kvůli nákladům na synchronizaci a koordinaci.

Náklady na vytváření a správu vláken: Vytváření, spouštění a ukončování vláken vyžaduje čas a zdroje.

Kompatibilita s knihovnami a rámcemi: Některé knihovny nejsou vlákno-bezpečné, což vyžaduje dodatečnou opatrnost při jejich používání v paralelním kódu.