სად გაქვთ პარალელიზაციის პრობლემები?

მონაცემთა რბოლა (Race Conditions): რამდენიმე ნაკადი ერთდროულად მიმართავს საერთო მონაცემებს, და წვდომის წესრიგი გავლენას ახდენს შედეგზე.

მიმართულების ბლოკირება (Deadlock): ორი ან მეტი ნაკადი ელოდება რესურსების განთავისუფლებას, რომლებიც დაკავებულია სხვა ნაკადების მიერ, რომლებიც ერთ ჯგუფში არიან.

მონაცემთა შიმშილი (Starvation): დაბალი პრიორიტეტით ან არასათანადოდ განაწილებული განრიგით ნაკადი მუდმივად ვერ იღებს საჭირო რესურსებს, მაშინ როდესაც სხვა ნაკადები იყენებენ მათ.

ტესტირება და დათვალიერება: პარალელური სისტემები უფრო რთულია დათვალიერებისთვის, რადგან ნაკადების შესრულების წესები არ არის წინასწარ განსაზღვრული და შედეგები დამოკიდებულია დროის განლაგებაზე.

რესურსების დატვირთვა: ზედმეტი ნაკადების რაოდენობა შეიძლება გამოიწვიოს მეხსიერების, CPU-ს მაღალი მოხმარება და კონტექსტის გადართვის ხარჯების ზრდა.

დეტერმინიზმი: პარალელური პროგრამის შესრულების შედეგები შეიძლება განსხვავდებოდეს ყოველ გაშვებაზე, რადგან ნაკადების შესრულების წესები განსხვავებულია. ეს ართულებს შეცდომების გამეორებას.

მონაცემთა განაწილება და სინქრონიზაცია: მონაცემთა სწორად განაწილება და სინქრონიზაციის მექანიზმების (მიუტექსები, სემაფორები, ბარიერები) გამოყენება აუცილებელია პრობლემების თავიდან ასაცილებლად, მაგრამ მათი არასწორი გამოყენება შეიძლება გამოიწვიოს სხვა სირთულეები.

მაშტაბურობა: ეფექტიანი პარალელიზმის გამოყენება მეტი ბირთვის/პროცესორის რაოდენობაზე არ ყოველთვის არის ლინეუტური, რადგან სინქრონიზაციის და კოორდინაციის ხარჯები ზრდის.

ნაკადების შექმნის და მართვის ხარჯები: ნაკადების შექმნა, დაწყება და დასრულება საჭიროებს გარკვეულ დროს და რესურსებს.

ბიბლიოთეკებისა და ჩარჩოების თავსებადობა: ზოგიერთი ბიბლიოთეკა არ არის ნაკადების უსაფრთხო, რაც საჭიროებს დამატებით სიფრთხილეს მათ გამოყენებაში პარალელურ კოდში.