माइकल स्कट - 34 वर्षको लागि रोचेस्टर युनिभर्सिटीमा कम्प्यूटर साइन्सको प्रोफेसरको रूपमा, र आफ्नो घर विस्कन्सिन-म्याडिसन विश्वविद्यालयमा उनी पाँच वर्षको लागि डीन थिए। उहाँले विद्यार्थीहरूलाई समानान्तर र वितरित प्रोग्रामिङ र भाषा डिजाइनको बारेमा अनुसन्धान र सिकाउनुहुन्छ।

पाठ्यपुस्तकबाट माइकललाई संसारले चिन्छ "प्रोग्रामिङ भाषा व्यावहारिकता", कामको बारेमा के "साझा-मेमोरी मल्टिप्रोसेसरहरूमा स्केलेबल सिंक्रोनाइजेसनको लागि एल्गोरिदमहरू" डिस्ट्रिब्युटेड कम्प्युटिङको क्षेत्रमा सबैभन्दा प्रसिद्ध मध्ये एकको रूपमा Dijkstra पुरस्कार प्राप्त भयो। तपाईले उहाँलाई त्यो एल्गोरिदमको लेखकको रूपमा पनि चिन्न सक्नुहुन्छ माइकल-स्कट.

डग लीसँग मिलेर, उनले जाभा पुस्तकालयहरूलाई शक्ति प्रदान गर्ने गैर-ब्लकिङ एल्गोरिदमहरू र सिंक्रोनस लाइनहरू विकास गरे। कार्यान्वयन "दोहोरो डाटा संरचना" JavaSE 6 मा 10 गुणा सुधार प्रदर्शन ThreadPoolExecutor.

सामग्रीहरू:

• प्रारम्भिक क्यारियर, रोचेस्टर विश्वविद्यालय। परियोजना चार्लोट, लिंक्स भाषा;
• IEEE स्केलेबल सुसंगत इन्टरफेस, MCS लक;
• सधैं परिवर्तनशील संसारमा अस्तित्व;
• के विद्यार्थी बेवकूफ बन्दैछन् ? विश्वव्यापी प्रवृत्ति, अन्तर्राष्ट्रियकरण;
• विद्यार्थीहरूसँग प्रभावकारी काम;
• नयाँ पाठ्यक्रम र पुस्तकहरूको तयारीको साथ कसरी राख्ने;
• व्यापार र एकेडेमिया बीच लिङ्क;
• विचारहरूको व्यावहारिक कार्यान्वयन। MCS, MS, CLH, JSR 166, डग ली र थपसँग काम गर्दै;
• लेनदेन मेमोरी;
• नयाँ वास्तुकलाहरू। लेनदेन मेमोरीको विजय नजिक छ;
• गैर-अस्थिर मेमोरी, Optane DIMM, अल्ट्रा-फास्ट उपकरणहरू;
• अर्को ठूलो प्रवृत्ति। दोहोरो डाटा संरचना। हाइड्रा।

अन्तर्वार्ताहरू द्वारा आयोजित गरिन्छ:

Vitaly Aksenov — हाल IST Austria मा postdoc र ITMO विश्वविद्यालयको कम्प्युटर टेक्नोलोजी विभागको सदस्य। सिद्धान्त र प्रतिस्पर्धी डेटा संरचना को अभ्यास को क्षेत्र मा अनुसन्धान सञ्चालन गर्दछ। IST मा काम गर्नु अघि, उनले पेरिस डिडेरोट विश्वविद्यालय र ITMO विश्वविद्यालयबाट प्रोफेसर पिटर कुज्नेत्सोभको निरीक्षणमा पीएचडी प्राप्त गरे।

एलेक्सी फेदोरोव JUG Ru Group मा एक निर्माता हो, एक रूसी कम्पनी जसले विकासकर्ताहरूको लागि सम्मेलनहरू आयोजना गर्दछ। एलेक्सीले 50 भन्दा बढी सम्मेलनहरूको तयारीमा भाग लिनुभयो, र उनको रिजुमेमा ओरेकल (JCK, Java प्लेटफर्म समूह) मा विकास इन्जिनियरको स्थितिदेखि Odnoklassniki मा विकासकर्ताको स्थिति सम्म सबै कुरा समावेश छ।

व्लादिमिर सिट्निकोभ Netcracker मा एक इन्जिनियर हुनुहुन्छ। दस वर्षदेखि उनले नेटवर्क र नेटवर्क उपकरण व्यवस्थापन प्रक्रियाहरू स्वचालित गर्न टेलिकम अपरेटरहरूले प्रयोग गर्ने सफ्टवेयर नेटक्र्याकर ओएसको प्रदर्शन र स्केलेबिलिटीमा काम गरिरहेका छन्। जाभा र ओरेकल डाटाबेस प्रदर्शन मुद्दाहरूमा रुचि छ। आधिकारिक PostgreSQL JDBC ड्राइभरमा एक दर्जन भन्दा बढी प्रदर्शन सुधारहरूको लेखक।

प्रारम्भिक क्यारियर, रोचेस्टर विश्वविद्यालय। चार्लोट परियोजना, लिंक्स भाषा।

Алексей: सुरुमा, म तपाईंलाई यो भन्न चाहन्छु कि रूसमा हामी सबैलाई कम्प्युटर विज्ञान, डाटा विज्ञान र एल्गोरिदमहरू साँच्चै मनपर्छ। यो एकदम अश्लील छ। हामीले सबै पढेका छौं Cormen, Leiserson र Rivest द्वारा पुस्तक। तसर्थ, आगामी सम्मेलन, विद्यालय र यो अन्तर्वार्ता आफैमा धेरै लोकप्रिय हुनुपर्छ। हामीले यस अन्तर्वार्ताको लागि विद्यार्थीहरू, प्रोग्रामरहरू, र समुदायका सदस्यहरूबाट धेरै प्रश्नहरू प्राप्त गरेका छौं, त्यसैले हामी यस अवसरको लागि धेरै आभारी छौं। के कम्प्युटर विज्ञानले अमेरिकामा उस्तै माया पाउँछ?

माइकल: हाम्रो क्षेत्र यति विविध छ, यसका धेरै दिशाहरू छन्, र यसले समाजलाई यति धेरै फरक-फरक तरिकाले असर गर्छ कि तपाईलाई निश्चित जवाफ दिन मलाई गाह्रो छ। तर तथ्य यो हो कि यसले विगत ३० वर्षमा व्यापार, उद्योग, कला र समाजमा आमूल परिवर्तन ल्याएको छ ।

Vitali: टाढाको कुराबाट सुरु गरौं। धेरै विश्वविद्यालयहरूमा एक विशेष क्षेत्रमा विशेषज्ञता जस्तै केहि छ। कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालयको लागि यो समानान्तर कम्प्युटिङ हो, MIT को लागि यो क्रिप्टोग्राफी, रोबोट र मल्टिथ्रेडिङ हो। के रोचेस्टर विश्वविद्यालयमा यस्तो विशेषज्ञता छ?

माइकल: इमान्दार हुन, म CMU र MIT सबै क्षेत्रमा विशेषज्ञ छन् भनेर भन्न चाहन्छु। हाम्रो विभागले सधैं आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्समा सबैभन्दा बढी ध्यान दिएको छ। हाम्रो लागि काम गर्ने आधा व्यक्तिहरू AI वा मानव-कम्प्युटर अन्तरक्रियामा संलग्न छन् - यो साझेदारी अन्य विभागहरूको तुलनामा उच्च छ, र सधैं यस्तै छ। तर जब म विश्वविद्यालयमा थिएँ, मसँग AI मा कुनै पाठ्यक्रमहरू थिएनन्, र मैले यस क्षेत्रमा कहिल्यै काम गरिनँ। त्यसैले मेरो विभाग एक समस्या मा विशेषज्ञ छ कि म संग केहि गर्न को लागी छैन। सान्त्वना यो छ कि हाम्रो विभागको लागि दोस्रो सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण समस्या समानान्तर र बहु-थ्रेडेड प्रोग्रामिङ हो, त्यो हो, मेरो विशेषज्ञता।

Vitali: बहु-थ्रेडेड प्रोग्रामिङको क्षेत्र भर्खरै देखा पर्दा तपाईंले कम्प्युटर विज्ञानमा काम गर्न थाल्नुभयो। तपाइँका प्रकाशनहरूको सूचीले तपाइँको पहिलो कार्यहरूले धेरै थ्रेडेड प्रणालीहरूमा मेमोरी व्यवस्थापन, वितरित फाइल प्रणालीहरू, अपरेटिङ सिस्टमहरूमा समस्याहरूको विस्तृत दायरासँग व्यवहार गरेको देखाउँछ। किन यस्तो बहुमुखी प्रतिभा? के तपाईंले अनुसन्धान समुदायमा आफ्नो स्थान खोज्ने प्रयास गरिरहनुभएको छ?

माइकल: एक विद्यार्थीको रूपमा, मैले भाग लिएँ चार्लोट परियोजना विस्कॉन्सिन विश्वविद्यालयमा, जहाँ पहिलो वितरित अपरेटिङ सिस्टमहरू मध्ये एक विकसित गरिएको थियो। त्यहाँ मैले राफेल फिंकेलसँग काम गरें (राफेल फिंकेल) र मार्विन सोलोमन (मार्विन सोलोमन)। मेरो शोध प्रबंध वितरित प्रणालीहरूको लागि प्रणाली सफ्टवेयरको लागि भाषाको विकासमा समर्पित थियो - अब सबैले यसको बारेमा बिर्सेका छन्, र भगवानलाई धन्यवाद। मैले Lynx प्रोग्रामिङ भाषा सिर्जना गरें, जसको उद्देश्य ढिलो जोडिएको वितरण गरिएको अपरेटिङ सिस्टमका लागि सर्भरहरू सिर्जना गर्न सजिलो बनाउनको लागि थियो। त्यसबेला म मुख्यतया अपरेटिङ सिस्टममा संलग्न भएकोले, मेरो करियर मुख्यतया तिनीहरूसँग जोडिनेछ भनेर मैले सोचें। तर रोचेस्टर एकदम सानो विश्वविद्यालय थियो, र यस कारण, त्यहाँ विभिन्न समूहहरू एक अर्कासँग धेरै नजिकबाट अन्तरक्रिया गर्थे। त्यहाँ मसँग कुरा गर्नका लागि त्यहाँ एक दर्जन अन्य अपरेटिङ सिस्टमहरू थिएनन्, त्यसैले मेरा सबै सम्पर्कहरू पूर्णतया फरक क्षेत्रमा काम गर्ने व्यक्तिहरूसँग थिए। मैले यो साँच्चै रमाइलो गरें, अलराउन्डर हुनु मेरो लागि ठूलो फाइदा हो। यदि हामी विशेष गरी बहु-थ्रेडेड डाटा संरचनाहरू र सिंक्रोनाइजेसन एल्गोरिदमहरूको बारेमा कुरा गर्छौं भने, मैले तिनीहरूमा पूर्ण रूपमा दुर्घटनाबाट काम गर्न थालें।

IEEE स्केलेबल सुसंगत इन्टरफेस, MCS लक।

Vitali: यसबारेमा अलिकति बताउन सक्नुहुन्छ ?

माइकल: यो एउटा रमाइलो कथा हो जुन म सबैलाई सुनाउँदा कहिल्यै थाक्दैन। एउटा सम्मेलनमा भयो ASPLOS बोस्टनमा - यो 80 को दशकको अन्त्यमा वा 90 को दशकको सुरुमा थियो। जोन मेलोर-क्रम्मी (जोन मेलोर-क्रम्मे), हाम्रो संकायको स्नातक। मैले उहाँलाई चिनेको थिएँ, तर हामीले पहिले संयुक्त अनुसन्धान गरेका थिएनौं। मेरी भेर्नोन (मेरी वर्नोन) विस्कॉन्सिनबाट उनीहरूले विस्कॉन्सिनमा विकास गरिरहेको मल्टिप्रोसेसर प्रणालीको बारेमा कुराकानी गरे: विस्कॉन्सिन मल्टीक्यूब। यो मल्टिक्यूबसँग हार्डवेयर स्तरमा क्यू अन सिङ्क बिट भनिने सिङ्क्रोनाइजेसन मेकानिजम थियो, र पछि यसलाई लक बिटमा Q राखियो किनभने यो कोल्बी चीज जस्तो लाग्थ्यो, जुन एक श्लेष थियो। यदि तपाइँ मल्टिथ्रेडिङ मेकानिजमहरूमा रुचि राख्नुहुन्छ भने, तपाइँलाई थाहा छ कि कोल्बी अन्ततः IEEE स्केलेबल कोहेरेन्ट इन्टरफेस मानकको लागि सिङ्क्रोनाइजेसन इन्जिन बन्यो। यो लक गर्ने मेकानिजम थियो जसले हार्डवेयर स्तरमा एक क्यासबाट अर्कोमा पोइन्टरहरू सिर्जना गर्यो ताकि प्रत्येक लक धारकलाई थाहा हुन्छ कि यो कसको पालो हो। जब जोन र मैले यसको बारेमा सुने, हामीले एकअर्कालाई हेर्यौं र भन्यौं: किन हार्डवेयर स्तरमा यो? तुलना र स्वैप प्रयोग गरेर एउटै कुरा हासिल गर्न सकिँदैन? हामीले कक्षाकोठामा राखिएको एउटा नोटबुक लियौं र त्यसमा लेख्यौं MCS अवरुद्ध, जबकि मेरीले आफ्नो रिपोर्ट जारी राखे। पछि, हामीले यसलाई लागू गर्‍यौं, प्रयोग गर्‍यौं, विचार सफल भयो, र हामीले लेख प्रकाशित गर्‍यौं। त्यस समयमा, मेरो लागि, यो विषय केवल एक रमाईलो व्याकुलता जस्तो देखिन्थ्यो, जस पछि मैले अपरेटिङ सिस्टमहरूमा फर्कने योजना बनाए। तर त्यसपछि उही रेखाहरूमा अर्को समस्या उत्पन्न भयो, र अन्ततः सिङ्क्रोनाइजेसन, मल्टिथ्रेडिङ, र डेटा संरचनाहरू मेरो विशेषता बन्यो। तपाईं देख्न सक्नुहुन्छ, यो सबै दुर्घटना द्वारा भयो।

Vitali: म लामो समयदेखि MCS अवरुद्धसँग परिचित छु, तर अहिले सम्म मलाई थाहा थिएन कि यो तपाइँको काम हो, र यो तपाइँको अन्तिम नामहरूको संक्षिप्त नाम हो भनेर बुझिन।

परिवर्तनशील संसारमा कसरी बाँच्ने?

Алексей: मसँग सम्बन्धित विषयमा एउटा प्रश्न छ। ३० वा ४० वर्षअघि विभिन्न विशेषताहरूमा बढी स्वतन्त्रता थियो। यदि तपाइँ मल्टिथ्रेडिङ वा वितरित प्रणालीहरूमा क्यारियर सुरु गर्न चाहनुहुन्छ भने, तपाइँलाई स्वागत छ, यदि तपाइँ अपरेटिङ सिस्टमहरूमा जान चाहनुहुन्छ भने, कुनै समस्या छैन। प्रत्येक क्षेत्रमा धेरै खुला प्रश्नहरू र थोरै विशेषज्ञहरू थिए। संकीर्ण विशेषज्ञताहरू अब देखा परेका छन्: त्यहाँ सामान्यतया अपरेटिङ सिस्टमहरूमा विशेषज्ञहरू छैनन्, त्यहाँ व्यक्तिगत प्रणालीहरूमा विशेषज्ञहरू छन्। यो मल्टिथ्रेडिङ र वितरित प्रणालीहरूसँग समान छ। तर समस्या यो हो कि हाम्रो जीवन अनन्त छैन; सबैले केहि दशकहरू मात्र अनुसन्धानमा समर्पित गर्न सक्छन्। यो नयाँ संसारमा कसरी बाँच्ने?

माइकल: हामी यस सन्दर्भमा विशेष छैनौं; अन्य क्षेत्रमा पनि एक पटक यस्तै भयो। म भाग्यशाली थिएँ कि मैले कम्प्यूटर साइन्समा काम सुरु गरें जब फिल्ड यसको "किशोर" वर्षमा थियो। केही जगहरू पहिले नै राखिएको थियो, तर सबै अझै धेरै अपरिपक्व थियो। यो अवसर बारम्बार आउँदैन। विद्युतीय ईन्जिनियरिङ् धेरै लामो समयको लागि वरिपरि रहेको छ, भौतिक विज्ञान अझ लामो, गणित लगभग समयको सुरुवात देखि। तर यसको मतलब यो होइन कि अब कसैले पनि गणितमा चाखलाग्दो आविष्कार गर्दैन। त्यहाँ अझै धेरै खुला समस्याहरू छन्, तर एकै समयमा, थप सिक्न आवश्यक छ। तपाईंले यो याद गर्नु सही छ कि त्यहाँ पहिले भन्दा धेरै धेरै विशेषज्ञताहरू छन्, तर यसको मतलब यो मात्र हो कि हामी आफूलाई मानव गतिविधिका अन्य क्षेत्रहरू जस्तै स्थितिमा फेला पार्छौं।

Алексей: मलाई यहाँ मुद्दाको अधिक व्यावहारिक पक्षमा रुचि छ। मसँग गणित पृष्ठभूमि छ, र मेरो अध्ययनको क्रममा म प्रायः सम्मेलनहरूमा भाग लिन्थें र विभिन्न वैज्ञानिक विषयहरूमा काम गर्थे। मैले बुझें कि दर्शकहरूमा कसैले मेरो रिपोर्टहरू बुझेनन्, र त्यसरी नै, अरू मानिसहरूका रिपोर्टहरू आफैले मात्र बुझ्न सक्ने थिए। उच्च-स्तरका विषयहरूमा यस्तो हुँदैन, तर तपाईंले कुनै कुराको खोजी गर्न थाल्ने बित्तिकै, श्रोताहरूले तपाईंसँग जोडिन सक्दैनन्। तपाईं यसलाई कसरी व्यवहार गर्नुहुन्छ?

माइकल: सधैं सफल हुँदैन। मैले भर्खरै एउटा रिपोर्ट तयार गरेको छु जसमा म प्राविधिक विवरणहरूमा गहिरिएर गएँ। भाषण अघि बढ्दै जाँदा धेरैजसो श्रोताले मलाई नबुझेको कुरा प्रस्ट हुँदै गयो, त्यसैले मैले उडानमा परिस्थितिअनुसार छाँटकाँट गर्नुपर्छ। स्लाइडहरू परिवर्तन गर्न सकिँदैन, त्यसैले यो धेरै राम्रो देखिएन - त्यसैले, सामान्यतया, म स्लाइडहरू प्रयोग नगर्ने प्रयास गर्छु। समग्रमा, मेरो सल्लाह भनेको तपाइँका दर्शकहरूलाई विचार गर्नुहोस्। तपाईंले कोसँग कुरा गरिरहनु भएको छ, तिनीहरूको ज्ञानको स्तर कस्तो छ, र तपाईंको कामको प्रशंसा गर्न उनीहरूले के सुन्नु आवश्यक छ भन्ने कुरा जान्न आवश्यक छ।

Vitali: के तपाई हामीलाई यो व्याख्यान के बारे मा थियो भनेर संकेत दिन सक्नुहुन्छ?

माइकल: इमानदारीपूर्वक भन्नुपर्दा, प्रश्नमा रहेका व्यक्तिहरूलाई गुमनाम छोड्नको लागि म यस विषयमा विस्तार नगर्न रुचाउँछु। बिन्दु यो हो कि हामी प्राय जसो हामीले काम गरिरहेको समस्याको जटिलताहरूमा गहिरो हुन्छ, त्यसैले यो समस्या किन रोचक र महत्त्वपूर्ण छ र यो कसरी समस्याहरूसँग सम्बन्धित छ भनेर कुराकानीको सुरुमा व्याख्या गर्न गाह्रो हुन्छ। दर्शकहरूलाई पहिले नै थाहा छ। मेरो अवलोकन अनुसार, विद्यार्थीहरूलाई यो सीप सिक्न सबैभन्दा कठिन समय हुन्छ। र यो मेरो भर्खरको रिपोर्टको कमजोर बिन्दु पनि थियो। राम्रोसँग संरचित प्रतिवेदनले सुरुदेखि नै श्रोताहरूसँग सम्पर्क खोज्नुपर्दछ, उनीहरूलाई समस्या वास्तवमा के हो र यो पहिले नै थाहा भएका विषयहरूसँग कसरी सम्बन्धित छ भनेर व्याख्या गर्नुपर्छ। यो परिचय कत्तिको प्राविधिक छ दर्शकमा भर पर्छ। यदि यो पूर्णतया मोटली छ भने, रिपोर्ट बहु-चरण हुन सक्छ। परिचय सबैको लागि पहुँचयोग्य हुनुपर्छ, र अन्त्यमा टुक्रा तपाईंसँग राख्न सक्षम नहुन सक्छ, तर तपाईंको क्षेत्रसँग अपेक्षाकृत परिचित व्यक्तिहरूले यसलाई पत्ता लगाउन सक्षम हुनेछन्।

के विद्यार्थी बेवकूफ बन्दैछन् ? विश्वव्यापी प्रवृत्ति, अन्तर्राष्ट्रियकरण।

Алексей: तपाईंले धेरै दशकदेखि विद्यार्थीहरूलाई अवलोकन गर्दै हुनुहुन्छ। के विद्यार्थीहरू दशकदेखि दशक वा वर्षदेखि वर्षसम्म मूर्ख वा स्मार्ट हुँदैछन्? रूसमा, प्रोफेसरहरूले लगातार गुनासो गर्छन् कि विद्यार्थीहरू हरेक वर्ष मूर्ख हुँदैछन्, र यो वास्तवमै के गर्ने भनेर स्पष्ट छैन।

माइकल: तपाई हामी पुराना मानिसहरुबाट धेरै नकारात्मकता सुन्न सक्नुहुन्छ। अवचेतन रूपमा, हामीसँग विद्यार्थीहरूले सबै 30 वर्षको अनुभवलाई अवशोषित गर्ने अपेक्षा गर्ने प्रवृत्ति छ जुन हामीसँग पहिले नै छ। यदि मसँग सन् १९८५ मा भएको भन्दा गहिरो बुझाइ छ भने विद्यार्थीहरूसँग किन छैन ? सायद किनभने तिनीहरू 1985 वर्षका छन्, तपाइँ के सोच्नुहुन्छ? मलाई लाग्छ हालका दशकहरूमा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण परिवर्तनहरू जनसांख्यिकीय संरचनामा भएका छन्: क्यानाडालीहरू बाहेक हामीसँग अहिले धेरै अन्तर्राष्ट्रिय विद्यार्थीहरू छन्। त्यहाँ धेरै क्यानेडियनहरू थिए किनभने हामी क्यानाडाको सीमाको धेरै नजिक छौं र त्यहाँका विद्यार्थीहरू सप्ताहन्तमा घर जान सक्छन्। तर अब क्यानाडामा धेरै राम्रा विश्वविद्यालयहरू छन्, र क्यानाडालीहरू यहाँ अध्ययन गर्न रुचाउँछन्।

Алексей: तपाईलाई लाग्छ कि यो स्थानीय प्रवृत्ति हो कि विश्वव्यापी?

माइकल: मलाई ठ्याक्कै याद छैन को हो, तर कसैले भन्यो संसार समतल छ। हाम्रो क्षेत्र धेरै अन्तर्राष्ट्रिय भएको छ। ACM सम्मेलनहरू पहिले, तिनीहरू संयुक्त राज्यमा विशेष रूपमा आयोजित थिए, त्यसपछि तिनीहरूले तिनीहरूलाई अन्य देशहरूमा प्रत्येक 4 वर्षमा एक पटक राख्ने निर्णय गरे, र अब तिनीहरू विश्वभर आयोजित छन्। यी परिवर्तनहरूले अझ बढी प्रभाव पारे आईईईई, किनकि यो सधैं ACM भन्दा बढी अन्तर्राष्ट्रिय संस्था भएको छ। र त्यहाँ चीन, भारत, रुस, जर्मनी र अन्य धेरै देशहरूबाट कार्यक्रम कुर्सीहरू छन्, किनकि अहिले जताततै धेरै भइरहेको छ।

Алексей: तर, सायद, त्यस्ता अन्तर्राष्ट्रियकरणका केही नकारात्मक पक्षहरू छन्?

माइकल: म भन्न चाहन्छु कि सबै नकारात्मक पक्षहरू प्रविधिसँग होइन, राजनीतिसँग सम्बन्धित छन्। कुनै समय, मुख्य समस्या यो तथ्य थियो कि अमेरिकाले संसारभरका देशहरूबाट सबैभन्दा चतुर र प्रतिभाशाली व्यक्तिहरू चोरिरहेको थियो। र अहिले मुख्य समस्या भिसा र आप्रवासन वरपर विभिन्न देशहरू बीचको राजनीतिक खेल हो।

Алексей: त्यो हो, अवरोध र त्यस्ता चीजहरू। यो स्पष्ट छ।

Владимир: व्यक्तिगत रूपमा, विद्यार्थीहरूलाई नयाँ विषय सिकाउँदा तपाईंले कस्तो दृष्टिकोण अपनाउनुहुन्छ भन्नेमा मलाई चासो छ। त्यहाँ विभिन्न विकल्पहरू छन्: तपाईंले तिनीहरूलाई केहि नयाँ प्रयास गर्न प्रेरित गर्न सबै भन्दा पहिले प्रयास गर्न सक्नुहुन्छ, वा तपाइँ एक निश्चित प्रविधिले कसरी काम गर्दछ भन्ने विवरणहरूमा थप ध्यान दिन सक्नुहुन्छ। तपाई के रुचाउनुहुन्छ?

विद्यार्थीहरूसँग प्रभावकारी काम

Алексейर पहिलो र दोस्रो बीचको सन्तुलन कसरी पत्ता लगाउने?

माइकल: समस्या यो हो कि कक्षाहरू सधैं मैले चाहेको बाटोमा जाँदैन। म सामान्यतया विद्यार्थीहरूलाई पढ्ने सामग्री पहिले नै दिन्छु ताकि उनीहरूले त्यसमा गहिरिएर, आफ्नो क्षमताले राम्रोसँग बुझून्, र उनीहरूले नबुझ्ने भागहरूको बारेमा प्रश्नहरू तयार पार्नुहोस्। त्यसपछि कक्षामा तपाईले सबैभन्दा कठिन क्षणहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्नुहुन्छ र तिनीहरूलाई सँगै अन्वेषण गर्न सक्नुहुन्छ। यसरी मलाई कक्षाहरू पढाउन मनपर्छ। तर अहिले विद्यार्थीहरूमा परेको भारलाई ध्यानमा राख्दै, म सधैं उनीहरूले अग्रिम तयारी गरेको निश्चित गर्न सक्दिन। नतिजाको रूपमा, तपाईले चाहानुहुने भन्दा सामग्रीको सामान्य रिटेलिङमा धेरै समय दिनुपर्छ। यसका बाबजुद पनि म हाम्रा कक्षाहरूलाई अन्तरक्रियात्मक राख्ने प्रयास गर्छु। अन्यथा, विद्यार्थीहरूले घरमै हेर्न सक्ने भिडियो रेकर्ड गर्न सजिलो हुन्छ। प्रत्यक्ष कक्षाको बिन्दु मानव अन्तरक्रिया हो। कक्षामा, म स्लाइडको सट्टा चक र ब्ल्याकबोर्ड प्रयोग गर्न रुचाउँछु, केही अवस्थाहरूमा बाहेक जब रेखाचित्र बोर्डमा चित्रण गर्न धेरै जटिल छ। यसका लागि धन्यवाद, मैले कठोर पाठ योजनामा ​​अडिग रहनु पर्दैन। मैले सामग्री दिने कुनै कडा आदेश नभएकोले, यसले मलाई प्राप्त गर्ने प्रश्नहरूको आधारमा दर्शकहरूलाई अनुकूल बनाउन अनुमति दिन्छ। सामान्यतया, म कक्षाहरूलाई सकेसम्म अन्तरक्रियात्मक बनाउने प्रयास गर्छु, ताकि मैले प्रस्तुत गर्ने सामग्री मलाई सोधिएका प्रश्नहरूमा निर्भर हुन्छ।

Владимир: यो राम्रो छ। मेरो अनुभवमा, श्रोताहरूलाई प्रश्नहरू सोध्न धेरै गाह्रो छ। जतिसुकै बेवकूफ वा चतुर भएतापनि तपाईले कुनै पनि प्रश्न सोध्नको लागि पहिले नै सोध्नुभयो भने पनि उनीहरु मौन छन् । तपाईं यसलाई कसरी व्यवहार गर्नुहुन्छ?

माइकल: तपाईं हाँस्नुहुन्छ, तर यदि तपाईं लामो समयसम्म चुपचाप उभिनुभयो भने, ढिलो वा ढिलो सबैलाई असहज हुनेछ र कसैले प्रश्न सोध्नेछ। वा तपाईले एउटा साधारण प्राविधिक प्रश्न सोध्न सक्नुहुन्छ हो वा होइन जवाफमा मानिसहरूले भर्खरै भनिएको कुरा बुझ्छन् कि छैनन् भनेर निर्धारण गर्न। उदाहरणका लागि, माथिको उदाहरणमा डेटा रेस छ? कसलाई यस्तो लाग्छ ? कसले सोच्दैन र? कसले केहि पनि बुझ्दैन, किनकि जम्मा आधा हात मात्र माथि गएको छ?

Vitaliर यदि तपाईंले गलत जवाफ दिनुभयो भने, तपाईंलाई कक्षाबाट निकालिन्छ :)

माइकल: यदि तपाईंले केही जवाफ दिनुभएन भने, तपाईंले एक प्रश्न सोध्नु पर्छ। मैले भर्खरै सोधेको प्रश्नको जवाफ दिन विद्यार्थीले वास्तवमा के जान्न आवश्यक छ भनेर मैले बुझ्नु आवश्यक छ। मलाई उनीहरूलाई मद्दत गर्न मद्दत गर्न आवश्यक छ। म उनीहरूसँग अनुकूलन गर्न तयार छु ताकि उनीहरूले समस्या बुझून्। तर यदि मलाई थाहा छैन कि उनीहरूको टाउकोमा के भइरहेको छ, म यो गर्न सक्दिन। र यदि तपाईले विद्यार्थीहरूलाई लामो समयसम्म शान्ति दिनुभएन भने, कहिलेकाहीँ अन्तमा उनीहरूले सही प्रश्नहरू सोध्छन्, त्यो हो, जसले मलाई विद्यार्थीहरूको टाउकोमा के भइरहेको छ भनेर हेर्न अनुमति दिन्छ। 

Алексей: के यी प्रश्नहरूले कहिलेकाहीं यस्ता विचारहरू निम्त्याउँछ जुन तपाईंले पहिले सोच्नुभएन? के तिनीहरू अप्रत्याशित छन्? के तिनीहरूले तपाईंलाई नयाँ प्रकाशमा समस्या हेर्न अनुमति दिन्छ?

माइकल: त्यहाँ प्रश्नहरू छन् जसले सामग्री प्रस्तुत गर्ने नयाँ तरिका खोल्छ। त्यहाँ प्रायः प्रश्नहरू छन् जसले रोचक समस्याहरू निम्त्याउँछ जुन मैले कुरा गर्ने योजना गरेन। विद्यार्थीहरूले प्रायः मलाई यसो हुँदा विषय छोड्ने बानी छ भनी बताउँछन्। र, तिनीहरूका अनुसार, प्रायः यो पाठको सबैभन्दा रोचक भाग हो। धेरै विरलै, केवल केहि पटक, विद्यार्थीहरूले प्रश्नहरू सोधे जसले अनुसन्धानमा नयाँ दिशालाई प्रेरित गर्यो र एउटा लेखमा बढ्यो। यो कक्षाको समयमा भन्दा विद्यार्थीहरूसँगको कुराकानीमा धेरै पटक हुन्छ, तर कहिलेकाहीँ यो कक्षाको समयमा हुन्छ। 

Алексей: त्यसोभए विद्यार्थीहरूले तपाईलाई प्रश्न सोधे कि कुन आधारमा लेख प्रकाशित गर्न सम्भव भयो?

माइकल: हो। 

Vitali: तपाइँ विद्यार्थीहरूसँग कति पटक यी कुराकानी गर्नुहुन्छ? तिनीहरू कहिले पाठको समयमा कभर गरिएको भन्दा बढी सिक्न चाहन्छन्?

माइकल: मेरो स्नातक विद्यार्थीहरूसँग - सबै समय। मसँग तिनीहरूमध्ये लगभग 5 वा 6 छन्, र हामी तिनीहरूसँग सबै समय छलफल गर्छौं। र मेरो कक्षामा मात्र उपस्थित हुने विद्यार्थीहरूसँग यस प्रकारको कुराकानी धेरै सामान्य छैन। यद्यपि म चाहन्छु कि यो धेरै पटक हो। मलाई शंका छ कि तिनीहरू कार्यालय समयमा संकायमा आउन डराउँछन्। प्रत्येक सेमेस्टरमा, केही विद्यार्थीहरूले यस मनोवैज्ञानिक अवरोधलाई पार गर्न प्रबन्ध गर्छन्, र कक्षा पछि उनीहरूसँग कुरा गर्न सधैं रोचक हुन्छ। साँचो, यदि सबै विद्यार्थीहरू बहादुर थिए भने, मसँग पर्याप्त समय हुने थिएन। त्यसैले हुनसक्छ सबै कुराले जस्तै काम गरिरहेको छ। 

Vitali: तपाईं विद्यार्थीहरूसँग कुराकानी गर्न समय कसरी निकाल्नुहुन्छ? जहाँसम्म मलाई थाहा छ, संयुक्त राज्य अमेरिकामा शिक्षकहरूसँग धेरै काम छ - अनुदान र जस्तै आवेदन। 

माइकल: इमानदारीपूर्वक, विद्यार्थीहरूसँग काम गर्नु मेरो कामको पक्ष हो जुन मलाई सबैभन्दा बढी रमाइलो लाग्छ। त्यसैले मसँग यसका लागि पर्याप्त प्रेरणा छ। म मेरो अफिसमा बिताउने अधिकांश समय सबै प्रकारका बैठकहरूमा बित्छ। अहिले गर्मी छ, त्यसैले मेरो तालिका कम व्यस्त छ, तर विद्यालय वर्षको दौडान, हरेक दिन 9 देखि 17 सम्म मसँग सबै चीजहरू प्याक हुन्छ। अनुसन्धान कार्य, समीक्षा, अनुदान - यी सबैको लागि त्यहाँ साँझ र सप्ताहन्त मात्र छन्। 

नयाँ पाठ्यक्रम र पुस्तकहरूको तयारीको साथ कसरी राख्ने।

Алексей: लामो समयदेखि अध्यापन गरिरहनुभएको कुनै पनि पाठ्यक्रमलाई अहिले निरन्तरता दिँदै हुनुहुन्छ? कम्प्यूटर विज्ञान को एक परिचय जस्तै केहि।

माइकल: यहाँ दिमागमा आउने पहिलो कुरा प्रोग्रामिङ भाषाहरूको पाठ्यक्रम हो। 

Алексей: यो पाठ्यक्रमको आजको संस्करण १०, २०, ३० वर्ष पहिलेको भन्दा कति फरक छ? सायद यहाँ के अधिक रोचक छ एक विशेष पाठ्यक्रम को विवरण होइन, तर सामान्य प्रवृत्ति।

माइकल: प्रोग्रामिङ भाषाहरूमा मेरो पाठ्यक्रम मैले यसलाई सिर्जना गर्दा केही असामान्य थियो। मैले यसलाई 1980 को दशकको अन्त्यमा मेरो सहकर्मी डग बाल्डविन (डग बाल्डविन)। पाठ्यक्रमको विषय मेरो विशेषतासँग मात्र स्पर्शात्मक रूपमा सम्बन्धित थियो, तर जब उसले छोड्यो, म पाठ्यक्रम सिकाउने सबैभन्दा राम्रो उम्मेद्वार थिएँ। मलाई त्यस समयमा अवस्थित कुनै पनि पाठ्यपुस्तकहरू मन परेन, त्यसैले मैले यो पाठ्यक्रमको लागि पाठ्यपुस्तक आफैं लेखेँ। (सम्पादकको नोट: हामी पुस्तकको बारेमा कुरा गर्दैछौं "प्रोग्रामिङ भाषा व्यावहारिकता") यो अहिले विश्वभरका २०० भन्दा बढी विश्वविद्यालयहरूमा प्रयोग भइरहेको छ। मेरो दृष्टिकोण असामान्य छ कि यसले जानाजानी भाषा डिजाइन र कार्यान्वयनका समस्याहरू मिलाउँछ, र सबै सम्भावित क्षेत्रहरूमा यी पक्षहरू बीचको अन्तरक्रियामा ठूलो ध्यान दिन्छ। आधारभूत दृष्टिकोण अपरिवर्तित रह्यो, जस्तै धेरै आधारभूत अवधारणाहरू छन्: अमूर्तता, नेमस्पेस, मोडुलरिटी, प्रकारहरू। तर यी अवधारणाहरू प्रदर्शन गरिएका भाषाहरूको सेट पूर्ण रूपमा परिवर्तन भएको छ। जब पाठ्यक्रम पहिलो पटक सिर्जना गरिएको थियो, पास्कलमा धेरै उदाहरणहरू थिए, तर आज मेरा धेरै विद्यार्थीहरूले यो भाषा सुनेका छैनन्। तर तिनीहरू स्विफ्ट, गो, रस्ट जान्दछन्, त्यसैले मैले आज प्रयोगमा रहेका भाषाहरूको बारेमा कुरा गर्नु पर्छ। साथै, विद्यार्थीहरू अब स्क्रिप्टिङ भाषाहरूमा निपुण छन्, तर जब मैले यो पाठ्यक्रम पढाउन थालेँ, यो सबै कम्पाइल गरिएका भाषाहरूको बारेमा थियो। अब हामीलाई पाइथन, रुबी र पर्लको बारेमा धेरै सामाग्री चाहिन्छ, किनकी यी दिनहरूमा यो कोड लेखिएको छ, र भाषा डिजाइनको क्षेत्र सहित यी भाषाहरूमा धेरै रोचक कुराहरू भइरहेका छन्। 

Vitali: त्यसपछि मेरो अर्को प्रश्न अघिल्लो प्रश्नसँग सम्बन्धित हुनेछ। यस क्षेत्रमा कसरी कायम राख्ने? मलाई शंका छ कि यस्तो पाठ्यक्रम अपडेट गर्न धेरै काम चाहिन्छ - तपाईंले नयाँ भाषाहरू बुझ्न आवश्यक छ, मुख्य विचारहरू बुझ्न आवश्यक छ। तपाईं यो कसरी गर्नुहुन्छ?

माइकल: म सधैं १००% सफल हुन्छु भन्ने घमण्ड गर्न सक्दिन। तर प्राय जसो म अरूले गर्ने काम गर्छु - इन्टरनेट पढ्नुहोस्। यदि म रस्ट बुझ्न चाहन्छु भने, म यसलाई गुगल गर्छु, मोजिला पृष्ठमा जानुहोस् र त्यहाँ पोस्ट गरिएको म्यानुअल पढ्नुहोस्। यो व्यापारिक विकासमा हुने चीजहरूको अंश हो। यदि हामी विज्ञानको बारेमा कुरा गर्छौं भने, तपाईंले मुख्य सम्मेलनहरूमा रिपोर्टहरू पछ्याउनु पर्छ। 

व्यापार र एकेडेमिया बीच लिङ्क

Vitali: व्यापार र वैज्ञानिक अनुसन्धान बीचको सम्बन्धको बारेमा कुरा गरौं। तपाईंको कार्यहरूको सूचीमा, मैले क्यास कोहेरेन्समा धेरै लेखहरू फेला पारे। म बुझ्छु कि क्यास स्थिरता एल्गोरिदमहरू प्रकाशित हुँदा अस्थिर थिए? वा पर्याप्त व्यापक छैन। व्यवहारमा तपाईको विचार कत्तिको सामान्य थियो?

माइकल: तपाईं कुन प्रकाशनहरूको बारेमा कुरा गर्दै हुनुहुन्छ भन्ने कुरामा म निश्चित छैन। मैले मेरा विद्यार्थी बिल बोलोस्कीसँग धेरै काम गरेको छु (विलियम बोलोस्की) र लियोनिडास कोन्टोटानासिस (लियोनिडास कोन्टोथेनासिस) 1990 को प्रारम्भमा Neumann मिसिनहरूको मेमोरी व्यवस्थापनमा। त्यस समयमा, ब्यापारले कसरी मल्टिप्रोसेसर प्रणालीलाई सही तरिकाले बनाउने भनेर बुझेको थिएन: के यो हार्डवेयर स्तरमा रिमोट मेमोरी पहुँच गर्न समर्थन सिर्जना गर्न लायक छ, के यो मेमोरी वितरण गर्न लायक छ, यो क्यास लोड गर्न सम्भव छ? रिमोट मेमोरी, वा अपरेटिङ सिस्टममा पृष्ठहरू सार्न आवश्यक छ? बिल र लियोनिडास दुबैले यस क्षेत्रमा काम गरे र रिमोट क्यास लोड नगरी दृष्टिकोणहरू अन्वेषण गरे। यो सीधा क्यास कोहेरेन्ससँग सम्बन्धित थिएन, तर यो अझै पनि NUMA मेमोरी व्यवस्थापनमा काम गरिरहेको थियो, र पछि आधुनिक अपरेटिङ सिस्टमहरूमा पृष्ठ प्लेसमेन्टको लागि आधुनिक दृष्टिकोणहरू यसबाट बढ्यो। समग्रमा, बिल र लियोनिडासले महत्त्वपूर्ण काम गरे, यद्यपि यस क्षेत्रमा सबैभन्दा प्रभावशाली थिएनन् - त्यहाँ धेरै अन्य व्यक्तिहरू त्यही समयमा काम गरिरहेका थिए। पछि, मैले हार्डवेयर लेनदेन मेमोरीको सन्दर्भमा क्यास कोहेरेन्ससँग सम्बन्धित विषयमा काम गरें। मैले यस समस्यामा काम गरेको समूहले धेरै पेटेन्टहरू प्राप्त गरे। तिनीहरूको पछाडि केही राम्रा रोचक विचारहरू छन्, तर मलाई लाग्दैन कि तिनीहरू व्यवहारमा लागू हुनेछन्। एक तरिका वा अर्को, मलाई तिनीहरूको नाफाको न्याय गर्न गाह्रो छ। 

Алексей: यस सन्दर्भमा, थप व्यक्तिगत प्रश्न: तपाईंका विचारहरू व्यवहारमा ल्याउनु तपाईंको लागि कत्तिको महत्त्वपूर्ण छ? वा तपाईं यसको बारेमा सोच्नुहुन्न?

माइकल: मलाई अन्य व्यक्तिहरू, आवेदकहरू वा संकायमा सामेल हुन चाहने उम्मेद्वारहरूसँग अन्तर्वार्तामा यो प्रश्न सोध्न मन पर्छ। मलाई लाग्दैन कि यो प्रश्नको सही जवाफ छ। राम्रो चीजहरू गर्ने मानिसहरूमा धेरै फरक प्रेरणा हुन सक्छ। म समस्याहरूप्रति आकर्षित छु किनभने मलाई व्यक्तिगत रूपमा तिनीहरू चाखलाग्दो लाग्छ, तिनीहरूको व्यावहारिक लाभहरूको कारणले होइन। तर अर्कोतर्फ, जब केहि चाखलाग्दो कुरा अझै पनि अनुप्रयोग फेला पार्छ, मलाई यो साँच्चै मनपर्छ। त्यसैले यहाँ सजिलो छैन। तर मेरो कामको शुरुवातमा, म अझै पनि संसारमा अन्तिम प्रयोगको विचारबाट होइन, तर विचारको सामंजस्य र यसलाई अन्वेषण गर्ने र यसबाट के आउँछ भनेर हेर्ने इच्छाद्वारा प्रेरित छु। यदि अन्तमा यसले व्यावहारिक परिणाम दिन्छ, महान। 

Алексей: तपाईंको शिक्षा र अनुभवको कारणले गर्दा, तपाईं अरू मानिसहरूका विचारहरूको मूल्य निर्धारण गर्न धेरै भन्दा राम्रोसँग सक्षम हुनुहुन्छ। तपाइँ तिनीहरूलाई तुलना गर्न सक्नुहुन्छ र कुनसँग राम्रो काम गर्दछ भनेर निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ। म पक्का छु कि तपाईसँग चीजहरूको बारेमा राय छ जुन हाल ठूला निर्माताहरू जस्तै Intel द्वारा अभ्यासमा प्रयोग भइरहेको छ। तपाईंको दृष्टिकोणबाट यी कम्पनीहरूले लिइरहेको पाठ्यक्रम कत्तिको सही छ?

माइकल: अभ्यास सधैं व्यावसायिक रूपमा सफल हुन सक्ने कुराको वरिपरि घुम्छ, त्यो हो, नाफा सिर्जना गर्नुहोस्, र तपाईले अरू कसैलाई यसको बारेमा सोध्नु राम्रो हुन्छ। मेरो कामले प्रायः प्रकाशनहरूमा परिणाम दिन्छ, र अपरेटिङ सिस्टमहरूको क्षेत्रमा तिनीहरू प्रदर्शन सूचकहरूको आधारमा मूल्याङ्कन गरिन्छ: गति, ऊर्जा खपत, कोड साइज। तर मलाई यो सधैं लाग्थ्यो कि यी अनुभवजन्य परिणामहरू लेखहरूमा मात्र थपिन्छन् ताकि तिनीहरू प्रकाशित हुन सकून्, र कामको लागि मानिसहरूको वास्तविक मनसाय सौन्दर्य हो। अन्वेषकहरूले कलात्मक परिप्रेक्ष्यबाट समाधानहरूको मूल्याङ्कन गर्छन्, उनीहरूले विचारहरू कत्तिको सुन्दर छन् भन्ने कुराको ख्याल राख्छन्, र उनीहरू अवस्थित दृष्टिकोणहरू भन्दा राम्रो कुरा सिर्जना गर्ने प्रयास गर्छन्। अन्वेषकहरू व्यक्तिगत, व्यक्तिपरक, सौन्दर्य उद्देश्यहरूद्वारा संचालित हुन्छन्। तर तपाईले यस बारे लेखमा लेख्न सक्नुहुन्न; यी कुराहरू कार्यक्रम समितिको तर्क होइनन्। सौभाग्य देखि, सुरुचिपूर्ण समाधान अक्सर छिटो र सस्तो पनि छन्। मेरा एक दर्जन सहकर्मी र मैले करिब १५ वर्षअघि यस विषयमा छलफल गरेका थियौं र यसबारे एउटा लेख लेख्न थाल्यौं। मलाई लाग्छ कि तपाइँ अझै यसलाई फेला पार्न सक्नुहुन्छ, यसलाई भनिन्छ "प्रणाली अनुसन्धान कसरी मूल्याङ्कन गर्ने" वा यस्तै केहि, यसमा एक दर्जन भन्दा बढी लेखकहरू छन्। यो एक मात्र लेख हो जसमा म सँगै लेखक हुँ साशा फेडोरोवा, त्यसैले यदि तपाईंले मेरो प्रकाशनहरूको सूचीमा उनको नामको लागि खोजी गर्नुभयो भने, तपाईंले तपाईंलाई आवश्यक पर्ने कुराहरू पाउनुहुनेछ। यसले प्रणाली अनुसन्धानको मूल्याङ्कन गर्ने र कति महत्त्वपूर्ण सुन्दरताको बारेमा कुरा गर्छ। 

Алексей: त्यसैले विज्ञान र व्यवसायमा राम्रो मानिने मापदण्डमा फरक छ। विज्ञानले कार्यसम्पादन, बिजुली खपत, TDP, कार्यान्वयनको सहजता, र धेरै धेरै मूल्याङ्कन गर्दछ। के तपाइँसँग विश्वविद्यालयमा यस प्रकारको अनुसन्धान सञ्चालन गर्ने अवसर छ? के तपाईंसँग विभिन्न मेसिनहरू र विभिन्न वास्तुकलाहरू भएको प्रयोगशाला छ जसमा तपाईंले प्रयोगहरू गर्न सक्नुहुन्छ?

माइकल: हो, हाम्रो विभागसँग धेरै फरक रोचक मेसिनहरू छन्। प्रायः तिनीहरू साना हुन्छन्, हामीसँग एउटा सानो क्लस्टर र धेरै बहुप्रोसेसर प्रणालीहरू छन् जुन विभिन्न गतिवर्धकहरू छन्। थप रूपमा, क्याम्पसमा एक विशाल कम्प्युटिङ केन्द्र छ जसले धेरै दर्जन विभिन्न विषयका वैज्ञानिकहरूलाई सेवा दिन्छ। यसमा लगभग एक हजार नोडहरू र बीस हजार कोरहरू छन्, सबै लिनक्समा। यदि आवश्यक पर्यो भने, तपाइँ सधैं केहि AWS किन्न सक्नुहुन्छ। त्यसैले हामीसँग हार्डवेयरसँग कुनै महत्त्वपूर्ण प्रतिबन्धहरू छैनन्। 

Алексей: तीस वर्षअघि कस्तो थियो ? त्यतिबेला समस्या भए ?

माइकल: त्यतिबेला अलि फरक थियो । 1980 को मध्य देखि अन्त सम्म, विज्ञानलाई कम्प्युटिङ स्रोतहरूको कमी मानिन्थ्यो। यो अवस्थालाई समाधान गर्न राष्ट्रिय विज्ञान प्रतिष्ठानले डा (राष्ट्रिय विज्ञान प्रतिष्ठान) समन्वयित प्रयोगात्मक अनुसन्धान (समन्वित प्रायोगिक अनुसन्धान, CER) को एक कार्यक्रम सिर्जना गर्यो। कार्यक्रमको मिशन कम्प्युटर विज्ञान विभागहरूको लागि कम्प्युटिङ पूर्वाधार प्रदान गर्नु थियो, र यसले महत्त्वपूर्ण परिवर्तन हासिल गरेको छ। उनले उपलब्ध गराएको पैसाले, हामीले रोचेस्टर विश्वविद्यालयमा 1984 मा 128-नट BBN Butterfly किनेका थियौं, यो म त्यहाँ पुग्नुभन्दा एक वर्षअघिको कुरा हो। त्यसबेला यो साझा मेमोरी भएको विश्वको सबैभन्दा ठूलो मल्टिप्रोसेसर प्रणाली थियो। यसमा 128 प्रोसेसरहरू थिए, प्रत्येक एक अलग मदरबोर्डमा, र चार र्याकहरू ओगटे। प्रत्येक प्रोसेसरमा मेगाबाइट मेमोरी थियो, 128 मेगाबाइट RAM त्यो समयमा अकल्पनीय मात्रा थियो। यस मेसिनमा हामीले पहिलो पटक MCS लकिङ लागू गर्यौं। 

Алексей: त्यसोभए, यदि मैले तपाईलाई सही रूपमा बुझें भने, त्यस समयमा हार्डवेयरको समस्या समाधान भएको छ? 

माइकल: सामान्यतया, हो। त्यहाँ केहि सावधानीहरू छन्: पहिले, यदि तपाइँ चिप स्तरमा कम्प्युटर वास्तुकला गर्दै हुनुहुन्छ भने, यो एक शैक्षिक वातावरणमा गर्न गाह्रो छ किनभने त्यहाँ व्यवसायमा गर्नका लागि धेरै राम्रो उपकरणहरू छन्। यदि तपाईंलाई 10 न्यानोमिटर भन्दा सानो चीज चाहिन्छ भने, तपाईंले यसलाई अरू कसैबाट अर्डर गर्नुपर्नेछ। यस क्षेत्रमा यो Intel मा एक शोधकर्ता हुन धेरै सजिलो छ। यदि तपाईं चिप्स वा ठोस-स्टेट मेमोरीमा अप्टिकल संचारमा काम गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाईंले व्यवसायमा प्रविधिहरू फेला पार्नुहुनेछ जुन अझै विज्ञानमा छैन, त्यसैले तपाईंले गठबन्धनहरू सिर्जना गर्नुपर्छ। उदाहरण को लागी, स्टीफन स्वानसन (स्टीवन स्वानसन) सिर्जना गरियो यस्तो साझेदारी नयाँ मेमोरी प्रविधिहरूको लागि। यो फारम सधैं काम गर्दैन, तर केहि अवस्थामा यो धेरै सफल हुन सक्छ। थप रूपमा, विज्ञानमा सबैभन्दा शक्तिशाली कम्प्युटिङ प्रणालीहरूको विकास अझ गाह्रो छ। हाल अमेरिका, जापान र चीनमा रहेका ठूला सुपर कम्प्यूटर परियोजनाहरू सबै व्यवसायमा केन्द्रित छन्। 

विचारहरूको व्यावहारिक कार्यान्वयन। MCS, MS, CLH, JSR 166, डग ली र थपसँग काम गर्दै।

Vitali: तपाईंले सिंक्रोनाइजेसन एल्गोरिदममा कसरी काम गर्न थाल्नुभयो भन्ने बारेमा कुरा गरिसक्नु भएको छ। तपाईंसँग दुईवटा धेरै प्रसिद्ध लेखहरू छन् MCS अवरुद्ध и माइकल-स्कट कतार (MS), जुन एक अर्थमा Java मा लागू गरिएको थियो। (सम्पादकको नोट: सबै प्रकाशनहरू हेर्न सकिन्छ लिङ्क)। त्यहाँ यो अवरुद्ध केही परिवर्तन संग लागू गरियो र यो बाहिर भयो CLH लक, र लाम उद्देश्य अनुसार लागू गरियो। तर तपाईका लेखहरूको प्रकाशन र तिनीहरूको व्यावहारिक प्रयोगको बीचमा धेरै वर्षहरू बित्यो। 

Алексей: कतारको मामलामा लगभग 10 वर्ष लाग्छ।

माइकल: यी सुविधाहरू जाभा मानक पुस्तकालयमा देखा पर्नु अघि?

Vitali: हो। तपाईंले यो हुनको लागि के गर्नुभयो? वा तिनीहरूले केही गरेनन्?

माइकल: म तपाईलाई बताउन सक्छु कि MS Queue Java 5 मा कसरी आयो। यो बाहिर आउनु भन्दा केही वर्ष पहिले, मैले बोस्टन नजिकैको सन माइक्रोसिस्टम्सको ल्याबमा मार्क मोयर्सको समूहसँग काम गरें। उनले आफूलाई चिनेका व्यक्तिहरूका लागि कार्यशाला आयोजना गरे जसले मल्टिथ्रेडिङमा चाखलाग्दो समस्याहरूमा काम गरिरहेका थिए किनभने उनी आफ्नो कम्पनीलाई बेच्न सक्ने विषयहरू खोज्न चाहन्थे। त्यहीँ मैले डग लीलाई पहिलोपटक भेटें। डग र म र सूर्यका लगभग 25 जना अन्य व्यक्तिहरू डगको प्रस्तुतिमा छलफल गरिरहेका थियौं JSR 166, जुन पछि java.util.concurrent भयो। बाटोमा, डगले भने कि उनी एमएस लाम प्रयोग गर्न चाहन्छन्, तर यसको लागि उसलाई इन्टरफेसको लागि लाममा तत्वहरूको संख्याको लागि काउन्टर चाहिन्छ। अर्थात्, यो छुट्टै विधि, परमाणु, सटीक र छिटो गर्नुपर्थ्यो। मैले नोडहरूमा सिरियल नम्बरहरू थप्ने, पहिलो नोड र अन्तिमको संख्या लिने र अर्कोबाट एउटा घटाउने सुझाव दिएँ। डगले आफ्नो टाउको खन्याए, "किन होइन," भने र त्यसै गरे। हामीले पुस्तकालयमा यो दृष्टिकोण लागू गर्ने बारे छलफल गर्यौं, तर डगले धेरैजसो काम आफैले गरे। नतिजाको रूपमा, उनले जाभामा उत्कृष्ट मल्टिथ्रेडिङ समर्थन स्थापना गर्न व्यवस्थित गरे। 

Алексей: त्यसोभए, यदि मैले सही रूपमा बुझें भने, .size() विधि मानक लाम इन्टरफेसको भाग हुनुपर्थ्यो, र यसमा O(1) को एल्गोरिदमिक जटिलता हुनुपर्छ?

माइकल: हो, र यसको अतिरिक्त, एक अलग काउन्टर आवश्यक छ।

Алексей: किनकि यदि तपाईंले Java मा .size() विधिलाई कल गर्नुहुन्छ भने, परिणाम तुरुन्तै उपलब्ध हुने अपेक्षा गरिन्छ र सङ्कलनको वास्तविक आकारमा आधारित हुँदैन। म देख्छु, धन्यवाद।

माइकल: केही वर्ष पछि म मेरो विद्यार्थी बिल शेररसँग दोहोरो डेटा संरचनाहरूमा काम गरिरहेको थिएँ - वास्तवमा, यो मैले कुरा गरिरहेको छु। Hydra मा रिपोर्ट। डग हामीकहाँ आए र भन्नुभयो कि उसले तिनीहरूलाई Java Executor Framework मा प्रयोग गर्न सक्छ। बिलको साथमा, तिनीहरूले दुई कार्यान्वयनहरू सिर्जना गरे, तथाकथित निष्पक्ष र अनुचित लामहरू। मैले तिनीहरूलाई यस परियोजनामा ​​सल्लाह दिएँ, यद्यपि मैले वास्तविक कोड लेख्नमा भाग लिएको छैन। फलस्वरूप, कार्यान्वयनकर्ताहरूको गति उल्लेखनीय रूपमा बढेको छ। 

Владимир: के तपाईंले आफ्नो एल्गोरिदमको गलत कार्यान्वयन वा नयाँ सुविधाहरू थप्न अनुरोधहरूको सामना गर्नुभएको छ? सामान्यतया, अभ्यास सिद्धान्त संग मेल खानुपर्छ, तर अक्सर तिनीहरू फरक छन्। मानौं तपाईंले एल्गोरिदम लेख्नुभयो, र कागजमा यसले काम गर्यो, तर कार्यान्वयनमा संलग्न व्यक्तिहरूले तपाईंलाई थप सुविधाहरू वा एल्गोरिदमको कुनै प्रकारको ट्वीकिंगको लागि सोध्न थाले। के तपाईंले कहिल्यै यस्तो परिस्थितिहरू सामना गर्नुभएको छ?

माइकल: एक मात्र उदाहरण जसमा कोही मसँग आएर "कसरी कार्यान्वयन गर्ने" भनेर सोधेको डगको प्रश्न थियो, जसको बारेमा मैले पहिले नै कुरा गरिसकेको छु। तर त्यहाँ केही घटनाहरू छन् जहाँ व्यावहारिक आवश्यकताहरू अनुरूप रोचक परिवर्तनहरू गरिएका छन्। उदाहरणका लागि, IBM मा K42 टोलीले MCS लकलाई रूपान्तरण गर्‍यो र यसलाई मानक इन्टरफेस बनायो त्यसैले त्यहाँ प्राप्त गर्न र जारी दिनचर्याहरू अगाडि पछाडि लाम नोड पास गर्न आवश्यक पर्दैन। यस मानक इन्टरफेसको लागि धन्यवाद, सिद्धान्तमा सुन्दर विचार व्यवहारमा काम गर्न थाल्यो। यो अचम्मको कुरा हो कि तिनीहरूले यसको बारेमा एक लेख प्रकाशित गरेनन्, र यद्यपि तिनीहरूले पेटेन्ट प्राप्त गरे, तिनीहरूले पछि यसलाई त्यागे। विचार अचम्मको थियो, र म सकेसम्म यसको बारेमा कुरा गर्ने प्रयास गर्छु। 

त्यहाँ अन्य केसहरू छन् जहाँ मानिसहरूले मैले प्रकाशित गरेको एल्गोरिदमहरूमा सुधार गरेका छन्। उदाहरणका लागि, एमएस लाममा दुई-चरण स्थापना संयन्त्र छ, जसको अर्थ लामको महत्वपूर्ण मार्गमा दुईवटा CAS हरू थिए। पुराना कारहरूमा, CAS धेरै महँगो थियो। Intel र अन्य निर्माताहरूले तिनीहरूलाई हालै राम्रोसँग अनुकूलित गरेका छन्, तर एक पटक यी 30-साइकल निर्देशनहरू थिए, त्यसैले महत्वपूर्ण मार्गमा एकभन्दा बढी हुनु अवांछनीय थियो। नतिजाको रूपमा, एक फरक लाम विकसित भएको थियो जुन एमएस लाम जस्तै थियो, तर जसको महत्वपूर्ण मार्गमा केवल एक परमाणु अपरेशन थियो। यो तथ्यको कारणले गर्दा प्राप्त भएको थियो कि निश्चित अवधिमा सञ्चालनले O(1) को सट्टा O(n) समय लिन सक्छ। यो असम्भव थियो, तर सम्भव थियो। यो तथ्यको कारणले भयो कि निश्चित क्षणहरूमा एल्गोरिथ्मले यस लाममा सुरुदेखि हालको स्थितिमा लाम पार गर्यो। सामान्यतया, एल्गोरिथ्म धेरै सफल भयो। जहाँसम्म मलाई थाहा छ, यो धेरै व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको छैन, आंशिक रूपमा किनभने परमाणु अपरेशनहरू पहिलेको तुलनामा उल्लेखनीय रूपमा कम स्रोतहरू चाहिन्छ। तर विचार महान थियो। मलाई Oracle बाट डेभ डाइसको काम पनि मन पर्छ। उसले गर्ने सबै कुरा धेरै व्यावहारिक छ र उसले फलामलाई धेरै चलाखीपूर्वक प्रयोग गर्दछ। NUMA-सचेत सिंक्रोनाइजेसन एल्गोरिदम र बहु-थ्रेडेड डेटा संरचनाहरूमा उनको हात थियो। 

Владимир: जब तपाइँ एल्गोरिदम लेख्नुहुन्छ वा विद्यार्थीहरूलाई पढाउनुहुन्छ, तपाइँको कामको नतिजा तुरुन्तै देखिने छैन। समुदायलाई नयाँ लेखसँग परिचित हुन केही समय चाहिन्छ। नयाँ एल्गोरिथ्मले तुरुन्तै अनुप्रयोग फेला पार्दैन। 

माइकल: यो लेख महत्त्वपूर्ण हुनेछ कि छैन भनेर तुरुन्तै स्पष्ट छैन। मलाई लाग्छ कि यो सम्मेलनहरूमा पुरस्कार जितेका कागजातहरूको अध्ययन गर्न रोचक हुनेछ। अर्थात्, कार्यक्रम समितिमा रहेका व्यक्तिहरूले कुनै समय उत्कृष्ट मान्ने लेखहरू हेर्नुहोस्। तपाईंले लिङ्कहरूको सङ्ख्या र व्यापारमा पार्ने प्रभावका आधारमा गणना गर्ने प्रयास गर्न आवश्यक छ कि यी लेखहरू 10, 20, 25 वर्षमा वास्तवमै कति प्रभावशाली भए। मलाई शंका छ कि यी दुई बीचको बलियो सम्बन्ध हुनेछ। यो शून्य हुनेछैन, तर सम्भवतः यो हामीले चाहेको भन्दा धेरै कमजोर हुनेछ। धेरै विचारहरू व्यापक बन्नु अघि लामो समयसम्म अदावी रहन्छन्। उदाहरणका लागि, लेनदेन मेमोरी लिनुहोस्। मूल लेख प्रकाशित भएको समयदेखि मानिसहरूले वास्तवमा यससँग मेसिनहरू निर्माण गर्न थालेको समयसम्म १० वर्षभन्दा बढी बितिसकेका छन्। र व्यावसायिक उत्पादनहरूमा यो मेमोरीको उपस्थिति अघि - र सबै 10। धेरै लामो समयको लागि कसैले लेखमा ध्यान दिएन, र त्यसपछि यसमा लिङ्कहरूको संख्या तीव्र रूपमा बढ्यो। यो पहिले नै भविष्यवाणी गर्न गाह्रो हुनेछ। अर्कोतर्फ, कहिलेकाहीँ विचारहरू तुरुन्तै कार्यान्वयन पाउँछन्। केही वर्ष पहिले, मैले DISC का लागि Joe Izraelevitz सँग एउटा कागज लेखेको थिएँ जसले लगातार डाटा संरचनाहरूको लागि वैधताको नयाँ औपचारिक परिभाषा प्रस्ताव गरेको थियो जुन कम्प्युटर चलाउँदा तिनीहरू क्र्यास भएपछि प्रयोग गर्न सकिन्छ। मलाई सुरुदेखि नै लेख मन पर्यो, तर यो मैले सोचेभन्दा धेरै लोकप्रिय भयो। यो धेरै फरक समूहहरू द्वारा प्रयोग गरिएको थियो र अन्ततः दृढता संरचनाहरूको मानक परिभाषा भयो। जो, निस्सन्देह, राम्रो छ।

Владимир: के त्यहाँ कुनै प्रविधिहरू छन् जुन तपाईंले मूल्याङ्कनका लागि प्रयोग गर्नुहुन्छ? के तपाइँ तपाइँको लेख र तपाइँका विद्यार्थीहरूको मूल्याङ्कन गर्ने प्रयास गर्नुहुन्छ? तपाईले सिकाउनु भएको व्यक्ति सही दिशामा गइरहेको छ कि छैन भन्ने सन्दर्भमा।

माइकल: अरू सबैजस्तै, म अहिले के गरिरहेको छु भन्नेमा बढी ध्यान दिन्छु। फेरि, अरू सबैजस्तै, म कहिलेकाहीँ Google विद्वान जाँच गर्छु कि मेरो विगतका कागजातहरू उद्धृत गरिएको छ कि छैन, तर त्यो अधिक जिज्ञासाको कारण हो। धेरै जसो म मेरा विद्यार्थीहरूले अहिले के गरिरहेछन् त्यसमा डुबेको छु। जब यो हालको कामको मूल्याङ्कन गर्न आउँछ, यसको अंश सौन्दर्य विचारहरू हो, के सुरुचिपूर्ण छ र के होइन। र दैनिक स्तरमा, खुला प्रश्नहरूले ठूलो भूमिका खेल्छ। उदाहरणका लागि, एक विद्यार्थी मसँग केही नतिजाहरूको ग्राफ लिएर आउँछन्, र हामी ग्राफको केही अनौठो व्यवहार कहाँबाट आयो भनेर बुझ्न प्रयास गरिरहेका छौं। सामान्यतया, हाम्रो काममा हामीले अझै नबुझेका कुराहरू बुझ्ने प्रयास गरिरहेका हुन्छौँ। 

लेनदेन मेमोरी

Vitali: सायद हामी लेनदेन मेमोरीको बारेमा थोरै कुरा गर्न सक्छौं?

माइकल: मलाई लाग्छ कि यो कम्तिमा थोरै भन्न लायक छ किनकि मैले यसमा धेरै प्रयास गरेको छु। यो एउटा विषय हो जसमा मसँग अन्य कुनै पनि भन्दा धेरै प्रकाशनहरू छन्। तर एकै समयमा, अनौठो कुरा, म सधैं लेनदेन मेमोरीको बारेमा धेरै शंकास्पद थिएँ। मेरो विचारमा, Herlihy र Moss द्वारा लेख (M. Herlihy, J.E.B. Moss) आफ्नो समय अगाडी प्रकाशित भएको थियो। 1990 को प्रारम्भमा, तिनीहरूले सुझाव दिए कि लेनदेन मेमोरीले प्रतिभाशाली प्रोग्रामरहरूलाई बहु-थ्रेडेड डेटा संरचनाहरूमा काम गर्न मद्दत गर्न सक्छ, जसले गर्दा यी संरचनाहरूलाई साधारण प्रोग्रामरहरूद्वारा पुस्तकालयको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। अर्थात्, यो डग लीको JSR 166 को लागि मद्दत हुनेछ। तर लेनदेन मेमोरी बहु-थ्रेडेड प्रोग्रामिङलाई सजिलो बनाउनको लागि उद्देश्य थिएन। तर यो ठ्याक्कै कसरी यो 2000 को प्रारम्भमा बुझिन थाल्यो, जब यो व्यापक भयो। यसलाई समानान्तर प्रोग्रामिङको समस्या समाधान गर्ने तरिकाको रूपमा विज्ञापन गरिएको थियो। यो दृष्टिकोण मलाई सधैं आशाहीन देखिन्छ। लेनदेन मेमोरीले मात्र समानान्तर डेटा संरचनाहरू लेख्न सजिलो बनाउन सक्छ। यो, यो मलाई लाग्छ, उहाँले हासिल गरेको छ। 

बहु-थ्रेडेड कोड लेख्ने कठिनाईको बारेमा

Алексей: निकै रोमान्चक। त्यहाँ नियमित प्रोग्रामरहरू र बहु-थ्रेडेड कोड लेख्न सक्नेहरू बीच एक निश्चित अवरोध देखिन्छ। गत वर्ष, मैले केही एल्गोरिदमिक फ्रेमवर्क लागू गर्ने मानिसहरूसँग धेरै पटक कुरा गरें। उदाहरणका लागि, मार्टिन थमसनसँग, साथै बहु-थ्रेडेड पुस्तकालयहरूमा काम गर्ने प्रोग्रामरहरूसँग। (सम्पादकको नोट: मार्टिन थम्पसन एक धेरै प्रसिद्ध विकासकर्ता हो, उनले लेखे विघटनकर्ता и एयरोन। र उहाँसँग पनि छ रिपोर्ट हाम्रो जोकर २०१५ सम्मेलनमा, भिडियो रेकर्डिङ YouTube मा उपलब्ध छ। उहाँ उस्तै हुनुहुन्छ खोलियो यो सम्मेलन मुख्य नोट रेकर्डिङ पनि उपलब्ध छ)। मुख्य चुनौती, तिनीहरू भन्छन्, एल्गोरिदमहरू छिटो र प्रयोग गर्न सजिलो बनाउनु हो। त्यो हो, तिनीहरू यो अवरोध हटाउन र यस क्षेत्रमा सकेसम्म धेरै मानिसहरूलाई आकर्षित गर्न कोशिस गर्दै छन्। तपाईं यसलाई के सोच्नुहुन्छ?

माइकल: यो मल्टिथ्रेडिङको मुख्य समस्या हो: प्रणालीको जटिलता नबढाई उच्च प्रदर्शन कसरी प्राप्त गर्ने। 

Алексей: किनभने जब तिनीहरू जटिलताबाट बच्न प्रयास गर्छन्, एल्गोरिदम कम विश्वव्यापी हुन्छ।

माइकल: यहाँ कुञ्जी ठीकसँग डिजाइन गरिएको अमूर्तता हो। यो मलाई लाग्छ कि यो सामान्यतया एक क्षेत्र को रूप मा कम्प्युटर प्रणाली को लागी मुख्य कुरा हो। बटलर ल्याम्पसनले यो शब्द प्रयोग गर्न मन पराउँछन्, र उहाँले हामीलाई "अमूर्तताका व्यापारीहरू" भन्नुहुन्छ। साधारण प्रविधिहरू आज अवस्थित छैनन्। हामीले प्रयोग गर्ने प्रोसेसरहरूमा 10 बिलियन ट्रान्जिस्टरहरू छन् - सरलता प्रश्न बाहिर छ। एकै समयमा, ISA प्रोसेसर भन्दा धेरै सरल छ, किनकि हामीले यसलाई उच्च प्रदर्शन र अपेक्षाकृत सरल इन्टरफेस प्रदान गर्न धेरै लामो समयको लागि काम गर्यौं। तर उहाँसँग पनि सबै कुरा सहज छैन। अहिले बजारमा देखा परेका एक्सेलेटरहरूमा पनि उस्तै समस्या छ। प्रश्नहरू उठ्छन् - GPU को लागि सही इन्टरफेस कसरी बनाउने, एन्क्रिप्शन मेकानिजम, कम्प्रेसन, ट्रान्सकोडिङ मेकानिज्म, रैखिक बीजगणित मेकानिजम, वा अझ लचिलो FPGA। उपकरणलाई प्रयोग गर्न सजिलो बनाउने र जटिलता लुकाउने इन्टरफेस कसरी बनाउने? यसले छुटकारा पाउने छैन, तर यसलाई साधारण प्रोग्रामरबाट लुकाउनुहोस्। 

Алексей: जसरी मैले बुझें, हामीसँग अझै पनि अमूर्तताहरू बुझ्न बाधा छ। विज्ञान र प्रविधिको विकासको हाम्रो चरणमा मेमोरी मोडेल लिनुहोस्, यो मुख्य अमूर्त मध्ये एक हो। यसको लागि धन्यवाद, सबै प्रोग्रामरहरू दुई समूहमा विभाजित छन्: ठूलो भाग ती हुन् जसले यसलाई बुझ्दैनन्, र सानो भाग ती हुन् जसले बुझ्छन्, वा सोच्छन् कि उनीहरूले बुझ्छन्। 

माइकल: यो राम्रो प्रश्न हो - के हामी मध्ये कसैले मेमोरी मोडेललाई साँच्चै बुझ्दछौं?

Vitali: विशेष गरी C++ मा।

माइकल: कहिलेकाहीं हान्स बोहमसँग कुरा गर्नुहोस्। उहाँ मैले चिनेका सबैभन्दा चतुर व्यक्तिहरू मध्ये एक हुनुहुन्छ, मेमोरी मोडेलहरूमा एक अग्रणी विशेषज्ञ। उसले तुरुन्तै बताउनेछ कि उसले नबुझेको धेरै छ। तर यदि हामी एब्स्ट्र्याक्शनको मुद्दामा फर्क्यौं भने, मेरो विचारमा, गत 30 वर्षमा मेमोरी मोडेलको क्षेत्रमा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण विचार व्यक्त गरिएको थियो। सरिता आडवेको शोध प्रबन्धमा। (सम्पादकको नोट: प्रकाशनहरूको पूर्ण सूची उपलब्ध छ लिङ्क).

Алексей: मेरो प्रश्न हो: के यो अवरोध अवधारणाको प्रकृतिबाट आएको हो? 

माइकल: छैन। सरिता निष्कर्षमा पुगे कि सही दृष्टिकोणको साथ, तपाइँ सफलतापूर्वक सबै जटिलता लुकाउन सक्नुहुन्छ, उच्च प्रदर्शन प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ र प्रोग्रामरलाई सरल API दिन सक्नुहुन्छ। र यदि तपाइँ यो एपीआई पछ्याउनुहुन्छ भने, तपाइँ निरन्तर स्थिरता प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ। मलाई लाग्छ कि यो सही मोडेल हो। डाटा दौड बिना कोड लेख्नुहोस् र क्रमिक स्थिरता प्राप्त गर्नुहोस्। निस्सन्देह, रेसिङ को संभावना कम गर्न को लागी, विशेष उपकरणहरु को आवश्यकता छ, तर यो अर्को कुरा हो। 

Владимир: के तपाइँको करियरमा यस्तो समय आएको छ जब कुनै समस्या हल भएको जस्तो देखिन अचानक विपत्तिमा परिणत भयो, वा यो समस्या समाधान गर्न नसकिने भयो? उदाहरणका लागि, सिद्धान्तमा तपाईंले कुनै पनि सङ्ख्यालाई गुणन गर्न सक्नुहुन्छ वा कुनै सङ्ख्या अभाज्य छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ। तर व्यवहारमा यो गर्न गाह्रो हुन सक्छ वर्तमान हार्डवेयर संग यो संख्या कारक गर्न गाह्रो छ। तपाईलाई पनि यस्तै भएको छ ?

माइकल: मलाई तुरुन्तै त्यस्तो केहि याद छैन। त्यहाँ कहिलेकाहीँ यो मलाई लाग्थ्यो कि एक निश्चित क्षेत्रमा केहि गर्न बाँकी छैन, तर त्यसपछि त्यहाँ केहि नयाँ र रोचक भयो। उदाहरणका लागि, मैले सोचें कि असीमित कतारको क्षेत्र पहिले नै परिपक्वतामा पुगेको छ। MNS लाममा धेरै सुधार पछि, अब धेरै केहि भएको छैन। र त्यसपछि मोरिसन (एडम मोरिसन) र अफेक (येहुदा अफेक) आविष्कार गरे LCRQ लाइन। यो स्पष्ट भयो कि असीमित बहु-थ्रेडेड लाम सम्भव थियो, जहाँ धेरैजसो समय महत्वपूर्ण मार्गमा ल्याउने र वृद्धि निर्देशन मात्र थियो। र यसले राम्रो प्रदर्शनको परिमाणको अर्डर प्राप्त गर्न सम्भव बनायो। यो होइन कि हामीलाई थाहा छैन कि ल्याउनुहोस् र वृद्धि एक धेरै उपयोगी चीज हो। एरिक फ्रुडेन्थलले 1980 को दशकको अन्तमा एलन गोटलिबसँग अल्ट्रा कम्प्युटरमा आफ्नो काममा यस बारे लेखेका थिए, तर यो सीमित लाइनहरूको बारेमा थियो। मोरिसन र अफेकले अनबाउन्ड लाममा फेच-र-इन्क्रिमेन्ट प्रयोग गर्न सक्षम थिए।

नयाँ वास्तुकलाहरू। के लेनदेन मेमोरीको विजय नजिक छ?

Владимир: के तपाईं एल्गोरिदमका लागि उपयोगी हुन सक्ने नयाँ वास्तु समाधानहरू खोज्दै हुनुहुन्छ? 

माइकल: अवश्य पनि, त्यहाँ धेरै चीजहरू छन् जुन म कार्यान्वयन भएको हेर्न चाहन्छु। 

Владимир: कस्तो प्रकारको, उदाहरणका लागि?

माइकल: सबैभन्दा पहिले, Intel र IBM प्रोसेसरहरूमा हाम्रो हार्डवेयर-स्तरको लेनदेन मेमोरीमा केही सरल विस्तारहरू। विशेष गरी, म गैर-लेनदेन भार र भण्डार चाहन्छु जुन लेनदेन भित्र तुरुन्तै उपलब्ध भएको थियो। तिनीहरूले तुरुन्तै हुन्छ-पहिलेको अनुक्रममा लूपहरूमा नेतृत्व गर्दछ, त्यसैले तिनीहरू गाह्रो हुन सक्छन्। तर यदि तपाईंले अमूर्तताको तहहरू कायम राख्नुहुन्छ भने, त्यहाँ धेरै धेरै रोचक चीजहरू छन् जुन तपाईं लेनदेन बाहिर यो भइरहेको बेला गर्न सक्नुहुन्छ। मलाई थाहा छैन यो कार्यान्वयन गर्न कत्तिको गाह्रो हुनेछ, तर यो धेरै उपयोगी हुनेछ। 

अर्को उपयोगी कुरा रिमोट मेमोरीबाट क्यास लोड गर्दैछ। मलाई लाग्छ ढिलो वा चाँडो यो पूरा हुनेछ। यो प्रविधिले विभेदित मेमोरीको साथ प्रणालीहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिनेछ। एक र्याकमा 100 टेराबाइट ननभोलेटाइल मेमोरी राख्न सम्भव छ, र अपरेटिङ सिस्टम आफैले गतिशील रूपमा त्यो मेमोरीको कुन खण्डहरू प्रोसेसरहरूको भौतिक ठेगाना स्पेससँग मेल खानुपर्छ भनेर निर्णय गर्नेछ। यो क्लाउड कम्प्युटिङको लागि अत्यन्त उपयोगी हुनेछ, किनकि यसले आवश्यक पर्ने कार्यहरूमा ठूलो मात्रामा मेमोरी प्रदान गर्न अनुमति दिन्छ। मलाई लाग्छ कसैले यो गर्नेछ।

Vitali: लेनदेन मेमोरीको बारेमा कुरा समाप्त गर्न, मसँग यस विषयमा अर्को प्रश्न छ। के लेनदेन मेमोरीले अन्ततः मानक बहु-थ्रेडेड डेटा संरचनाहरू प्रतिस्थापन गर्नेछ?

माइकल: छैन। लेनदेन एक सट्टा संयन्त्र हो। प्रोग्रामिङ स्तरमा यी परमाणु लकहरू हुन्, तर भित्र तिनीहरू अनुमानहरू हुन्। यदि धेरै अनुमान सही छन् भने यस्तो भविष्यवाणी काम गर्दछ। त्यसकारण, लेनदेन मेमोरीले राम्रोसँग काम गर्दछ जब थ्रेडहरू एकअर्कासँग अन्तर्क्रिया गर्दैनन्, र तपाइँले निश्चित गर्न आवश्यक छ कि त्यहाँ कुनै अन्तरक्रियाहरू छैनन्। तर यदि थ्रेडहरू बीच सन्देश सुरु हुन्छ भने, लेनदेनहरू थोरै उपयोगी हुन्छन्। मलाई व्याख्या गरौं, हामी मामलाको बारेमा कुरा गर्दैछौं जब लेनदेनहरू सम्पूर्ण परमाणु अपरेशनको वरिपरि बेरिएको हुन्छ। तिनीहरू अझै पनि बहु-थ्रेडेड डेटा संरचनाहरूको लागि कम्पोनेन्टको रूपमा सफलतापूर्वक प्रयोग गर्न सकिन्छ। उदाहरणका लागि, यदि तपाईंलाई तीन-शब्द CAS चाहिन्छ, र तपाईंले एकै समयमा बीस थ्रेडहरूसँग काम गर्ने साँच्चै बहु-थ्रेड गरिएको एल्गोरिदमको बीचमा तीनवटा साना कुराहरू मल्टिथ्रेड गर्न आवश्यक छ। सामान्यतया, लेनदेन उपयोगी हुन सक्छ, तर तिनीहरूले बहु-थ्रेडेड डाटा संरचनाहरू ठीकसँग डिजाइन गर्ने आवश्यकतालाई हटाउने छैनन्। 

गैर-अस्थिर मेमोरी, Optane DIMM, अल्ट्रा-फास्ट उपकरणहरू।

Vitali: अन्तिम कुरा जुन म कुरा गर्न चाहन्छु तपाईको हालको अनुसन्धानको विषय हो: गैर-अस्थिर मेमोरी। निकट भविष्यमा हामी यस क्षेत्रमा के आशा गर्न सक्छौं? सायद तपाईलाई पहिले नै अवस्थित कुनै प्रभावकारी कार्यान्वयनको बारेमा थाहा छ? 

माइकल: म हार्डवेयर विशेषज्ञ होइन, म समाचारमा के पढ्छु र मेरा सहकर्मीहरूले मलाई के भन्छन् भन्ने मात्र थाहा छ। सबैले पहिले नै सुनेका छन् कि इंटेल बेच्छ Optane DIMM, जसमा डायनामिक RAM भन्दा लगभग 3 गुणा पढ्ने विलम्बता र 10 गुणा लेखन विलम्बता छ। तिनीहरू चाँडै धेरै ठूलो मात्रा संस्करणहरूमा उपलब्ध हुनेछन्। तपाईंसँग धेरै टेराबाइट्स बाइट-ठेगाना योग्य RAM भएको ल्यापटप हुन सक्छ भन्ने सोच्नु रमाइलो छ। यो सम्भव छ कि 10 वर्षमा हामी यो नयाँ प्रविधि प्रयोग गर्ने निर्णय गर्नेछौं, किनकि हामी DRAM प्रयोग गर्छौं - केवल भोल्युम बढाउनुहोस्। तर ऊर्जा स्वतन्त्रताको लागि धन्यवाद, हाम्रो लागि पूर्ण रूपमा नयाँ अवसरहरू खुल्छन्। हामी मौलिक रूपमा भण्डारण स्ट्याक परिवर्तन गर्न सक्छौं ताकि त्यहाँ बाइट-ठेगाना काम गर्ने मेमोरी र ब्लक-संरचित लगातार मेमोरी बीच कुनै विभाजन छैन। यसैले, हामीले ब्लक-संरचित फाइलहरूमा एक कार्यक्रमबाट अर्कोमा स्थानान्तरण गर्न आवश्यक सबै कुरा क्रमबद्ध गर्न आवश्यक पर्दैन। यसबाट हामी अपरेटिङ सिस्टम, रनटाइम वातावरण, र वितरित डाटा स्टोरहरूलाई असर गर्ने धेरै महत्त्वपूर्ण सिद्धान्तहरू प्राप्त गर्न सक्छौं। यो क्षेत्रमा काम गर्न धेरै रोचक छ। व्यक्तिगत रूपमा, यो सबैले के निम्त्याउँछ भनेर भविष्यवाणी गर्न मलाई गाह्रो छ, तर यहाँका समस्याहरू अत्यन्त मनोरञ्जनात्मक छन्। यहाँ क्रान्तिकारी परिवर्तनहरू हुन सक्छन्, र तिनीहरू धेरै स्वाभाविक रूपमा मल्टिथ्रेडिङको कामबाट पछ्याउँछन्, किनकि असफलता रिकभरी प्रणालीको सामान्य सञ्चालनको छेउमा "मल्टीथ्रेडिङ" प्रक्रिया हो। 

मैले हाल काम गरिरहेको दोस्रो मुख्य विषय अल्ट्रा-फास्ट यन्त्रहरू प्रबन्ध गर्ने र प्रणालीगत नीति नियन्त्रणको साथ प्रयोगकर्तास्पेसबाट यन्त्रहरूमा सुरक्षित पहुँच हो। हालैका वर्षहरूमा, त्यहाँ प्रयोगकर्तास्पेसमा उपकरणको पहुँच सार्न एक प्रवृत्ति भएको छ। यो गरिन्छ किनभने TCP-IP कर्नेल स्ट्याकले नेटवर्क इन्टरफेसको शीर्षमा काम गर्न सक्दैन जसलाई प्रत्येक 5 माइक्रोसेकेन्डमा नयाँ प्याकेट चाहिन्छ। त्यसकारण, निर्माताहरूले उपकरणहरूमा सीधा पहुँच प्रदान गर्छन्। तर यसको मतलब अपरेटिङ सिस्टमले प्रक्रियाको नियन्त्रण गुमाउँछ र यसले प्रतिस्पर्धी अनुप्रयोगहरूको लागि उपकरणमा उचित पहुँच प्रदान गर्न सक्दैन। यो कमीबाट बच्न सकिन्छ भन्ने हाम्रो अनुसन्धान टोलीको विश्वास छ। हामीसँग यस महिना USENIX ATC मा यस बारे एउटा लेख हुनेछ। यो दृढतामा कामसँग सम्बन्धित छ, किनकि लामो समयसम्म चल्ने बाइट-एड्रेसेबल पर्सिस्टेन्ट मेमोरी भनेको सारमा, अल्ट्रा-फास्ट I/O भएको उपकरण हो जुन प्रयोगकर्तास्पेसमा पहुँच गर्न आवश्यक छ। यो अनुसन्धानले माइक्रोकर्नेलहरू, एक्सोकर्नेलहरू, र अन्य परम्परागत प्रयासहरूलाई ओएस कर्नेलबाट प्रयोगकर्तास्थानमा सुरक्षित रूपमा कार्यक्षमता सार्न सम्भव नयाँ दृष्टिकोणहरू बनाउँछ। 

Владимир: बाइट-ठेगाना मेमोरी उत्कृष्ट छ, तर त्यहाँ एक भौतिक सीमा छ - प्रकाशको गति। यसको मतलब उपकरणसँग अन्तरक्रिया गर्दा अनिवार्य रूपमा ढिलाइ हुनेछ। 

माइकल: एकदम ठिक।

Владимир: नयाँ भारहरू सामना गर्न पर्याप्त क्षमता हुनेछ?

माइकल: यो एक उत्कृष्ट प्रश्न हो, तर मलाई जवाफ दिन गाह्रो हुनेछ। मेमोरीमा प्रशोधन गर्ने विचार धेरै समयको लागि वरिपरि भएको छ, यो धेरै रोचक छ, तर धेरै जटिल पनि। मैले यस क्षेत्रमा काम गरेको छैन, तर त्यहाँ केही आविष्कारहरू गरियो भने यो राम्रो हुनेछ। मलाई डर छ कि मसँग थप्न केहि छैन। 

Владимир: त्यहाँ अर्को समस्या छ। नयाँ, उल्लेखनीय रूपमा ठूलो मात्रामा RAM CPU मा फिट हुन असम्भव हुनेछ। तसर्थ, भौतिक सीमितताहरूको कारणले गर्दा, यो RAM अलग हुनुपर्छ। 

माइकल: यो सबै एकीकृत सर्किट को उत्पादन मा दोष को संख्या मा निर्भर गर्दछ। यदि अर्धचालक वेफर्सहरू पूर्ण रूपमा दोषहरू बिना सिर्जना गर्न सम्भव थियो भने, त्यसबाट सम्पूर्ण माइक्रोसर्किट बनाउन सम्भव हुनेछ। तर अब हामीलाई हुलाक टिकटहरू भन्दा ठूला माइक्रोसर्किटहरू कसरी बनाउने भनेर थाहा छैन। 

Владимир: तर हामी अझै पनि ठूला आकारहरू, सेन्टिमिटरको बारेमा कुरा गर्दैछौं। यसले अनिवार्य रूपमा विलम्बतामा प्रभाव पार्छ। 

माइकल: हो। प्रकाशको गतिको बारेमा तपाईले गर्न सक्ने केहि छैन। 

Владимир: दुर्भाग्यवश। 

अर्को ठूलो प्रवृत्ति। दोहोरो डाटा संरचना। हाइड्रा।

Vitali: जहाँसम्म मैले बुझेको छु, तपाईंले नयाँ प्रचलनहरू चाँडै बुझ्नुहुन्छ। तपाईं लेनदेन मेमोरीमा काम गर्ने पहिलो, र गैर-अस्थिर मेमोरीमा काम गर्ने पहिलो मध्ये एक हुनुहुन्थ्यो। तपाई के सोच्नुहुन्छ अर्को ठूलो प्रवृत्ति के हुनेछ? वा सायद यो एक गोप्य छ?

माइकल: इमानदार हुन, मलाई थाहा छैन। आशा छ जब केहि नयाँ आउछ मैले ध्यान दिन सक्षम हुनेछु। म आफैंले कुनै पनि नयाँ क्षेत्र आविष्कार गर्न पर्याप्त भाग्यशाली छैन, तर मैले केही भाग्य पाएको छु र अरूले सिर्जना गरेको नयाँ क्षेत्रहरूमा धेरै चाँडै काम गर्न सक्षम भएको छु। मलाई आशा छ कि म भविष्यमा यो गर्न सक्षम हुनेछु।

Алексей: यस अन्तर्वार्तामा अन्तिम प्रश्न हाइड्रामा तपाईंको प्रदर्शन र स्कूलमा तपाईंको गतिविधिहरूको बारेमा हुनेछ। यदि मैले सही रूपमा बुझें भने, स्कूलको रिपोर्ट ब्लक-मुक्त एल्गोरिदमहरू र सम्मेलनमा डबल डेटा संरचनाहरूको बारेमा हुनेछ। के तपाइँ यी रिपोर्टहरूको बारेमा केहि शब्दहरू भन्न सक्नुहुन्छ?

माइकल: आंशिक रूपमा, हामीले यस अन्तर्वार्तामा तपाइँसँग यी विषयहरूलाई छोएका छौं। यो मैले मेरो विद्यार्थी बिल शेररसँग गरेको कामको बारेमा हो। उनले यसमा एक थेसिस लेखे, र डग लीले पनि यसमा योगदान दिए, र यो अन्ततः जाभा पुस्तकालयमा बहु-थ्रेडेड सिंक्रोनस कतारहरूको हिस्सा बन्यो। मानौं कि डेटा संरचना अवरुद्ध बिना पढिएको र लेखिएको छ, त्यो हो, प्रत्येक अपरेसनको महत्वपूर्ण मार्गमा सीमित संख्यामा निर्देशनहरू छन्। यदि तपाइँ खाली कन्टेनरबाट डाटा हटाउन प्रयास गर्नुहुन्छ, वा यो कन्टेनरमा नभएको निश्चित डाटा हटाउन प्रयास गर्नुहुन्छ भने, तपाइँलाई तुरुन्तै सूचित गरिन्छ कि यो गर्न सकिदैन। तर यो व्यवहार स्वीकार्य नहुन सक्छ यदि थ्रेडलाई साँच्चै यो डेटा चाहिन्छ। त्यसपछि दिमागमा आउने पहिलो कुरा भनेको लूप सिर्जना गर्नु हो जुन आवश्यक डाटा देखा परेको छ कि भनेर निरन्तर सोध्नेछ। तर त्यहाँ सबैको लागि हस्तक्षेप छ। थप रूपमा, यस दृष्टिकोणको साथ, तपाइँ 10 मिनेट पर्खन सक्नुहुन्छ, र त्यसपछि केहि अन्य थ्रेड आउनेछ, र यसले गल्तिले पहिले आवश्यक डेटा प्राप्त गर्नेछ। दोहोरो डेटा संरचनाहरूमा अझै लकहरू छैनन्, तर तिनीहरूले थ्रेडहरूलाई राम्रोसँग पर्खन अनुमति दिन्छ। शब्द "डबल" को अर्थ हो कि संरचनामा डेटा वा डेटाको लागि अनुरोधहरू समावेश छन्, तिनीहरूलाई एन्टी-डेटा भनिन्छ। त्यसोभए यदि तपाईंले खाली कन्टेनरबाट केहि पुन: प्राप्त गर्ने प्रयास गर्नुभयो भने, यसको सट्टा कन्टेनरमा अनुरोध राखिनेछ। अब थ्रेडले अरू कसैलाई बाधा पुर्‍याउन बिना अनुरोधको लागि पर्खन सक्छ। थप रूपमा, डेटा संरचनाले अनुरोधहरूलाई प्राथमिकताहरू प्रदान गर्दछ ताकि जब प्राप्त हुन्छ, यसले तिनीहरूलाई सही व्यक्तिमा हस्तान्तरण गर्दछ। नतिजा एक गैर-लकिङ मेकानिज्म हो जसमा अझै पनि औपचारिक विशिष्टता र व्यवहारमा राम्रो प्रदर्शन छ। 

Алексей: यस डाटा संरचनाबाट तपाइँको अपेक्षा के छ? के यसले सबै सामान्य अवस्थाहरूमा कार्यसम्पादन सुधार गर्नेछ, वा यो निश्चित परिस्थितिहरूको लागि राम्रो उपयुक्त छ? 

माइकल: यो उपयोगी छ यदि, पहिलो, तपाईंलाई लक नगरी कन्टेनर चाहिन्छ, र, दोस्रो, तपाईंले कन्टेनरबाट डाटा पुन: प्राप्त गर्न आवश्यक पर्ने स्थितिमा पर्खनु पर्छ जुन यसमा छैन। मेरो जानकारी अनुसार, हाम्रो ढाँचाले यी दुई सर्तहरू पूरा हुँदा इष्टतम व्यवहार प्रदान गर्दछ। त्यसकारण, यी अवस्थामा म यसलाई प्रयोग गर्न सिफारिस गर्दछु। लक रहित डेटा संरचनाहरूको मुख्य फाइदा यो हो कि तिनीहरू प्रदर्शन समस्याहरूबाट जोगिन्छन्। र पर्खाइ धेरै एल्गोरिदमहरूमा धेरै महत्त्वपूर्ण छ यदि डेटा एक थ्रेडबाट अर्कोमा स्थानान्तरण गरिएको छ।

Vitali: मलाई स्पष्ट पार्न दिनुहोस्: के तपाइँ स्कूल र सम्मेलनमा एउटै कुराको बारेमा कुरा गर्नुहुन्छ?

माइकल: स्कुलमा म बोल्छु साधारणतया पाठको सुरुमा उल्लिखित आधारभूत सिद्धान्तहरू सहित बहु-थ्रेडेड डेटा संरचनाहरूको बारेमा। म मान्छु दर्शकहरूलाई थाहा छ कि थ्रेडहरू के हुन् र लकहरूसँग परिचित छन्। यस आधारभूत ज्ञानको आधारमा, म लक-रहित डाटा संरचनाहरूको बारेमा कुरा गर्नेछु। म मेमोरी व्यवस्थापन जस्ता विषयहरूमा छुँदै यस क्षेत्रमा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण समस्याहरूको एक सिंहावलोकन दिनेछु। मलाई लाग्दैन कि एमएस लाम भन्दा बढी जटिल केहि हुनेछ।

Алексей: के तपाइँ विद्यालयमा तपाइँको कक्षाको अन्त्यमा दोहोरो डेटा संरचनाको बारेमा सिकाउने योजना गर्दै हुनुहुन्छ?

माइकल: म तिनीहरूलाई उल्लेख गर्नेछु, तर म तिनीहरूमा धेरै समय खर्च गर्दिन। हाइड्रा रिपोर्ट उनीहरूलाई समर्पित गरिनेछ। यसले परियोजनालाई कभर गर्नेछ जुन अन्ततः यसलाई जाभामा बनाइयो, साथै LCRQ कतारको दोहोरो संस्करण सिर्जना गर्न जो इजरायलविचसँग काम गर्ने, र दोहोरो डेटा संरचनाहरूको लागि लगभग विश्वव्यापी डिजाइन सिर्जना गर्न।

Алексей: त्यसोभए स्कूलमा व्याख्यान शुरुवातकर्ताहरूको लागि सिफारिस गर्न सकिन्छ, र हाइड्रामा डबल डाटा संरचनाहरूमा व्याख्यान - पहिले नै केही अनुभव भएका मानिसहरूका लागि?

माइकल: यदि म गलत छु भने मलाई सच्याउनुहोस्, तर हाइड्रामा दर्शकहरू धेरै भिन्न हुनेछन्, धेरै जाभा विशेषज्ञहरू, र सामान्यतया बहु-थ्रेडेड प्रोग्रामिङमा विशेष रूपमा संलग्न नभएका मानिसहरू। 

Vitali: हो, यो सत्य हो।

Алексей: कम्तिमा हामी आशा गर्छौं।

माइकल: यस अवस्थामा, मैले उही समस्याको सामना गर्नेछु जसको साथ हामीले यो अन्तर्वार्ता सुरु गर्यौं: कसरी रिपोर्टलाई प्राविधिक विवरणहरूमा पर्याप्त धनी र सबै श्रोताहरूको लागि पहुँचयोग्य बनाउने।

Vitali: जसरी व्याख्यान दिनुहुन्छ त्यसरी नै प्रतिवेदन दिने हो ? त्यो हो, श्रोतासँग कुरा गरेर परिस्थितिलाई अनुकूल बनाउने?

माइकल: मलाई डर छ कि यसले यसरी काम गर्दैन, किनभने रिपोर्टमा स्लाइडहरू हुनेछन्। श्रोताहरूले सुरुमा विभिन्न भाषा बोल्दा स्लाइडहरू महत्त्वपूर्ण हुन्छन्। धेरै मानिसहरूलाई मलाई अंग्रेजीमा बुझ्न गाह्रो हुनेछ, विशेष गरी यदि म धेरै छिटो बोल्छु। मैले यी विषयहरू छनौट गरें किनभने पिटर कुज्नेत्सोभ मलाई SPTDC विद्यालयमा लक-रहित डेटा संरचनाहरूको बारेमा कुरा गर्न भन्नुभयो; र त्यसपछि मलाई जाभा प्रयोगकर्ता समूह सम्मेलनको लागि एउटा रिपोर्ट चाहिन्छ, र म जाभा प्रोग्रामरहरूको लागि विशेष रूपमा रुचिको कुरा छनौट गर्न चाहन्छु। जाभा पुस्तकालयमा ती चीजहरूको बारेमा कुरा गर्ने सबैभन्दा सजिलो तरिका थियो जुन मेरो हातमा कुनै न कुनै रूपमा थियो। 

Алексей: हामी मान्दछौं कि हाइड्रामा दर्शकहरूलाई पहिले नै लक-रहित प्रोग्रामिङको बारेमा केही थाहा छ र सायद यस क्षेत्रमा केही अनुभव छ। तर यो एक अनुमान मात्र हो; सम्मेलनमा नै स्थिति स्पष्ट हुनेछ। जे होस्, तपाईंको समयको लागि धन्यवाद। म पक्का छु कि अन्तर्वार्ता हाम्रा पाठकहरूका लागि धेरै रोचक हुनेछ। धेरै धेरै धन्यवाद!

Vitali: धन्यवाद। 

माइकल: म सेन्ट पीटर्सबर्गमा तपाईलाई भेट्न पाउँदा खुसी हुनेछु। 

Алексей: हाम्रो पनि सुन्दर सहर छ । के तपाईं कहिल्यै यहाँ हुनुहुन्थ्यो?

माइकल: होइन, म कहिल्यै रुसमा गएको छैन। तर सेन्ट पिटर्सबर्ग सधैं म नगएको ठाउँहरूको सूचीमा रहेको छ, तर जहाँ म वास्तवमै जान चाहन्छु, त्यसैले म निमन्त्रणामा धेरै खुसी थिएँ। 

Алексей: वैसे, हामी वक्ताहरूको लागि भ्रमणको कार्यक्रम हुनेछ। अन्तर्वार्ताको लागि धेरै धेरै धन्यवाद, र शुभ दिन!

तपाईंले माइकलसँगको हाइड्रा 2019 सम्मेलनमा आफ्नो कुराकानी जारी राख्न सक्नुहुन्छ, जुन जुलाई 11-12, 2019 मा सेन्ट पिटर्सबर्गमा हुनेछ। उनी रिपोर्ट लिएर आउनेछन् "दोहोरो डाटा संरचना"। टिकट खरिद गर्न सकिन्छ आधिकारिक वेबसाइटमा.

स्रोत: www.habr.com