Z jakimi problemami paralelizacji jesteś zaznajomiony?

Warunki wyścigu (Race Conditions): Kilka wątków jednocześnie odwołuje się do wspólnych danych, a kolejność dostępu wpływa na wynik.

Deadlock (zakleszczenie): Dwa lub więcej wątków oczekuje na zwolnienie zasobów zajętych przez inne wątki, wchodząc w stan wzajemnego oczekiwania.

Głodzenie (Starvation): Wątek o niskim priorytecie lub z niekorzystnym harmonogramem nie może stale uzyskać dostępu do potrzebnych zasobów, podczas gdy inne wątki ich używają.

Testowanie i debugowanie: Systemy równoległe są trudniejsze do debugowania ze względu na nieprzewidywalny porządek wykonywania wątków i zależność wyników od czasu.

Obciążenie zasobów: Nadmiar wątków może prowadzić do wysokiego zużycia pamięci, CPU i zwiększonych kosztów przełączania kontekstu.

Indeterministyczność: Wyniki działania programu równoległego mogą się różnić przy każdym uruchomieniu z powodu różnych kolejności wykonywania wątków. Utrudnia to odtwarzanie błędów.

Podział danych i synchronizacja: Poprawny podział danych i użycie mechanizmów synchronizacji (mutexy, semafory, bariery) są konieczne do zapobiegania problemom, ale ich niewłaściwe użycie może powodować inne trudności.

Skalowalność: Efektywne wykorzystanie paralelizmu na większej liczbie rdzeni / procesorów nie zawsze skaluję się liniowo z powodu kosztów synchronizacji i koordynacji.

Koszty tworzenia i zarządzania wątkami: Tworzenie, uruchamianie i kończenie wątków wymaga czasu i zasobów.

Zgodność z bibliotekami i frameworkami: Niektóre biblioteki nie są bezpieczne dla wątków, co wymaga dodatkowej ostrożności przy ich używaniu w kodzie równoległym.