Con quali problemi di parallelizzazione sei familiare?

Condizioni di gara (Race Conditions): Più thread accedono contemporaneamente a dati condivisi, e l’ordine di accesso influisce sul risultato.

Deadlock (Interblocco): Due o più thread aspettano di liberare risorse occupate da altri thread, entrando in uno stato di attesa reciproca.

Fame (Starvation): Un thread con bassa priorità o con una pianificazione sfavorevole non può accedere costantemente alle risorse necessarie, mentre altri thread le utilizzano.

Test e debug: I sistemi paralleli sono più difficili da debugare a causa dell’ordine di esecuzione imprevedibile dei thread e della dipendenza dei risultati dal tempo.

Carico sulle risorse: Un numero eccessivo di thread può portare a un alto consumo di memoria, CPU e a costi maggiori di cambio di contesto.

Indeterminismo: I risultati di un programma parallelo possono variare ad ogni esecuzione a causa di diversi ordini di esecuzione dei thread. Ciò rende più difficile riprodurre gli errori.

Divisione dei dati e sincronizzazione: La corretta divisione dei dati e l’uso di meccanismi di sincronizzazione (mutex, semafori, barriere) sono necessari per prevenire problemi, ma un uso scorretto può causare altre difficoltà.

Scalabilità: L’uso efficace del parallelismo su un maggior numero di core / processori non scala sempre linearmente le prestazioni a causa dei costi di sincronizzazione e coordinamento.

Costi di creazione e gestione dei thread: Creare, avviare e terminare i thread richiede tempo e risorse.

Compatibilità con librerie e framework: Alcune librerie non sono thread-safe, richiedendo cautela aggiuntiva nel loro utilizzo in codice parallelo.