UNIX dağınık programlama ve paralel işlemler

Abstract

ÖZET Bu çalışmada, örnek teşkil eden bazı uygulamalar ağ üzerindeki iş istasyonlarınca ortak olarak çalıştırılmışlardır. Bir başka deyişle farklı iş istasyonlarında koşan programlar birlikte ortak problemler üzerinde çalışmışlardır. Programların haberleşmesinde genel olarak istemci-sunucu ikilisi kullanılmıştır. İş istasyonlarındaki işletim sistemi UNIX'tir. İstemci-sunucu ikilisi bu işletim sisteminin sistem çağrılan kullanılarak C programlama dili ile gerçekleştirilmiştir. Farklı özelliklere sahip bir kaç problem dağınık programlama ile çözülmüş, tek bir makinada ardışıl programlama ile olan çözüm süresi kısaltılmaya çalışılmıştır. Çözüm süresi ile kullanılan toplam iş istasyonu yada makina sayısı arasındaki ilişki probleme göre değişmektedir. Problemlerden ilki bir frakral resminin hesabıdır. Yöntemin temel prensipleri bu örnek üzerinde anlatılmıştır. İkincisi, ilkine göre farklı bir yapıda olan bir yapay sinir ağırım dağınık programlanmasıdır. Bu örnek için farklı bir yöntem geliştirilmiştir. Üçüncüsü ise bir jeofizik uygulamasıdır. Bu problemin özelliği ise çok fazla hesaplama ve büyük miktarda veri kullanılması gerektiğidir. Bu programın yalnızca sonuçlar verilmiştir. Haberleşme ihtiyacı az olan paralel modüllere sahip problemlerde olumlu sonuçlar alınmıştır. Anahtar kelimeler : Dağınık programlama, paralel işlemler. vıı

SUMMARY Unix Distributed Programming And Parallel Processing In study, some aplications which are examples was executed by workstations on a computer network together. In other words, processes which runs different workstations worked together on a common problem. Client-server dual was used to make programs communicate. The operating sistem on the workstations is UNIX. Client-server dual was realized on C programming language using sistem calls of this operating sistem. A few problems which have different features was solved using distributed programming, the solving time using serial programming on a workstation was tried to reduce. The relation between solving time and total workstations or machines are changing with problem. The first of problems is computing a fractal picture. The basic principles of the method are explained on this example. The second is distributed programming of a neural network which is a different structure from first. A different method was realized for this example. The third is a jeophysics application. The characteristic of this example is need of more computing and big amount data. For this program, only results are given. In the problems which need less communication, positive results are get. Key Words : Distributed programming, parallel processes. vm