Mit welchen Problemen bei der Parallelisierung bist du vertraut?

Race Conditions: Mehrere Threads greifen gleichzeitig auf gemeinsame Daten zu, und die Reihenfolge des Zugriffs beeinflusst das Ergebnis.

Deadlock (Verklemmung): Zwei oder mehr Threads warten auf die Freigabe von Ressourcen, die von anderen Threads gehalten werden, und geraten in einen gegenseitigen Wartestatus.

Starvation (Verhungern): Ein Thread mit niedriger Priorität oder ungünstiger Planung kann ständig keinen Zugriff auf benötigte Ressourcen erhalten, während andere Threads sie verwenden.

Testen und Debuggen: Parallele Systeme sind schwerer zu debuggen, da die Ausführungsreihenfolge unvorhersehbar ist und die Ergebnisse zeitabhängig sind.

Ressourcenbelastung: Eine zu große Anzahl von Threads kann zu hohem Speicherverbrauch, CPU-Auslastung und erhöhten Kontextwechselkosten führen.

Indeterminismus: Die Ausgaben eines parallelen Programms können bei jedem Lauf unterschiedlich sein, was die Reproduktion von Fehlern erschwert.

Datenaufteilung und Synchronisation: Die korrekte Aufteilung der Daten und die Verwendung von Synchronisationsmechanismen (Mutexe, Semaphoren, Barrieren) sind notwendig, um Probleme zu vermeiden, aber eine falsche Anwendung kann andere Schwierigkeiten verursachen.

Skalierbarkeit: Die effiziente Nutzung von Parallelität auf mehr Kernen / Prozessoren skaliert nicht immer linear, aufgrund von Synchronisations- und Koordinationskosten.

Kosten für Erstellung und Verwaltung von Threads: Das Erstellen, Starten und Beenden von Threads benötigt Zeit und Ressourcen.

Kompatibilität mit Bibliotheken und Frameworks: Einige Bibliotheken sind nicht thread-sicher, was zusätzliche Vorsicht bei deren Verwendung im parallelen Code erfordert.