What are the most effective techniques for debugging parallel programs?

A análise de desempenho ajuda a identificar regiões do programa que não exploram adequadamente os recursos computacionais. Ferramentas como o MPI (Interface de Passagem de Mensagens) e o OpenMP podem ser usadas para avaliar o desempenho e otimizar o código.

Primeiro passo é usar as asserções em torno de invariantes críticos no código. Proteção em recursos compartilhados também é primordial. Use as asserções para garantir consistência. Use a asserção para verificar também a ordem de execução, se está tudo funcionando bem, para verificar recursos limitados como buffers, memórias, etc. Faça auditoria de desempenho através de asserções para garantir que as condições como por exemplo o tempo de execução ou contagem das operações fiquem dentro dos limites aceitáveis.

Debugging parallel programs can be challenging due to the complex and non-deterministic nature of parallel execution. Here are some techniques that can help you debug parallel programs more effectively: Code instrumentation; Performance analysis tools; Execution tracking tools; Interactive debugging; Static code analysis; Regression testing; Reproducibility; Profile analysis; Code review; Specific debugging strategies for parallelism.

Usar registro em log, observação a medida que a execução prossegue e eventuais problemas de desempenho surgem, o analista pode alterar os índices para selecionar outros que permitam realizar uma investigação mais profunda em somente uma parte do programa paralelo.

Usar pontos de interrupção e asserções são declarações que verificam condições específicas durante a execução do programa. Inserir asserções no código paralelo pode ajudar a identificar erros e comportamentos inesperados.

Use detectores de corrida como por exemplo, você pode usar asserções para verificar se os dados compartilhados entre threads estão corretos ou se as operações paralelas estão sendo executadas conforme o esperado.

Usar visualizadores e ferramentas específicas para depurar programas paralelos. Essas ferramentas oferecem recursos como rastreamento de execução, inspeção de variáveis, análise de deadlock e visualização de threads.

Entenda o modelo de programação paralela utilizado, como MPI ou OpenMP, e as características específicas do hardware em que o programa será executado. Em seguida, utilize ferramentas de depuração paralela, como o TotalView ou o DDT, que permitem visualizar e controlar a execução paralela do programa, identificando e corrigindo problemas de sincronização e comunicação entre os threads ou processos. É útil utilizar técnicas de depuração tradicionais, como a impressão de mensagens de depuração ou a execução passo a passo do programa, para identificar e corrigir problemas de lógica ou algoritmo. É importante testar o programa em diferentes configurações de hardware e tamanhos de entrada, para garantir que ele seja robusto e eficiente.