Comment concevoir un langage de programmation efficace et facile à paralléliser ?

1 Compromis et objectifs

La première étape de la conception d’un langage de programmation parallèle consiste à identifier les compromis et les objectifs que vous souhaitez atteindre. Par exemple, souhaitez-vous optimiser les performances, l’évolutivité, la portabilité, la simplicité ou l’expressivité ? En fonction de vos priorités, vous devrez peut-être sacrifier certaines caractéristiques ou certains aspects de votre langue. Par exemple, si vous souhaitez obtenir des performances élevées, vous devrez peut-être utiliser des constructions de bas niveau et une gestion explicite de la mémoire, ce qui peut rendre votre langage plus complexe et sujet aux erreurs.

2 Modèles de parallélisme

L’étape suivante consiste à choisir un modèle de parallélisme adapté à votre langage et à votre domaine cible. Un modèle de parallélisme est un moyen d’organiser et de coordonner l’exécution parallèle de tâches ou de données. Il existe de nombreux modèles de parallélisme, tels que la mémoire partagée, la transmission de messages, le parallélisme des données, le parallélisme des tâches ou le parallélisme fonctionnel. Chaque modèle a ses propres avantages et inconvénients, et peut nécessiter des fonctionnalités ou des constructions de langage différentes pour le prendre en charge. Par exemple, la mémoire partagée nécessite des mécanismes de synchronisation, tels que des verrous ou des sémaphores, pour éviter les courses de données et les incohérences. La transmission de messages nécessite des primitives de communication, telles que des canaux ou des sockets, pour échanger des données entre les processus ou les threads. Le parallélisme des données nécessite des opérations qui peuvent être appliquées à des collections ou à des tableaux de données en parallèle, telles que mapper ou réduire. Le parallélisme des tâches nécessite des mécanismes permettant de créer et de gérer des tâches ou des sous-programmes indépendants, tels que des contrats à terme ou des promesses. Le parallélisme fonctionnel nécessite des fonctions pures et exemptes d’effets secondaires, tels que des expressions lambda ou des fermetures.

3 Caractéristiques de la langue

La troisième étape consiste à concevoir des fonctionnalités de langage qui permettent et facilitent le parallélisme. Ces fonctionnalités peuvent être intégrées ou basées sur une bibliothèque, en fonction du contrôle et de la flexibilité souhaités pour le programmeur. Parmi les exemples de fonctionnalités de langage qui prennent en charge le parallélisme, citons les primitives de concurrence telles que les threads, les processus, les coroutines ou les acteurs ; les structures de données parallèles telles que les files d’attente simultanées, les tables de hachage ou les vecteurs ; des algorithmes parallèles comme le tri, la recherche ou la multiplication matricielle ; les annotations parallèles qui indiquent ou dirigent l’exécution parallèle de certaines parties du code ; et les abstractions parallèles telles que les flux, les pipelines ou les monades. Ces abstractions peuvent aider à masquer les détails de bas niveau du parallélisme et permettre au programmeur de se concentrer sur la logique ou le comportement du programme.