मौरिस हेरलिही - दुई को मालिक Dijkstra पुरस्कार। पहिलो कामको लागि हो "प्रतीक्षा-मुक्त सिंक्रोनाइजेसन" (ब्राउन विश्वविद्यालय) र दोस्रो, हालसालै, - "ट्रान्जेक्शनल मेमोरी: लक-मुक्त डाटा संरचनाहरूको लागि वास्तु समर्थन" (भर्जिनिया टेक विश्वविद्यालय)। Dijkstra पुरस्कार कम्तिमा दश वर्षको लागि महत्त्वपूर्ण र प्रभाव देखिने कामहरूको लागि दिइन्छ र, स्पष्ट रूपमा, मौरिस यस क्षेत्रका सबैभन्दा प्रसिद्ध विशेषज्ञहरू मध्ये एक हुन्। उहाँ हाल ब्राउन विश्वविद्यालयमा प्रोफेसर हुनुहुन्छ र अनुच्छेद-लामो उपलब्धिहरू छन्। अब उहाँ क्लासिकल डिस्ट्रिब्युटेड कम्प्युटिङको सन्दर्भमा ब्लकचेन अनुसन्धानमा संलग्न हुनुहुन्छ।

पहिले, मौरिस पहिले नै SPTCC को लागि रूस आएका छन् (भिडियो टेप) र सेन्ट पीटर्सबर्गमा JUG.ru जाभा विकासकर्ता समुदायको उत्कृष्ट बैठक गर्नुभयो (भिडियो टेप).

यो habrapost मौरिस Herlihy संग एक महान अन्तर्वार्ता हो। यसले निम्न विषयहरूमा छलफल गर्दछ:

• शिक्षा र उद्योग बीच अन्तरक्रिया;
• ब्लकचेन अनुसन्धानको लागि आधार;
• सफलताका विचारहरू कहाँबाट आउँछन्? लोकप्रियता को प्रभाव;
• बारबरा लिस्कोभको मार्गदर्शनमा पीएचडी;
• संसार बहु-कोरको लागि पर्खिरहेको छ;
• नयाँ संसार, नयाँ समस्या। NVM, NUMA र आर्किटेक्चर ह्याकिङ;
• कम्पाइलर बनाम CPUs, RISC बनाम CISC, साझा मेमोरी बनाम सन्देश पासिंग;
• नाजुक बहु-थ्रेडेड कोड लेख्ने कला;
• विद्यार्थीहरूलाई कसरी जटिल बहु-थ्रेडेड कोड लेख्न सिकाउने;
• पुस्तकको नयाँ संस्करण "मल्टिप्रोसेसर प्रोग्रामिङको कला";
• लेनदेन मेमोरी कसरी आविष्कार गरियो?   
• किन यो वितरित कम्प्युटिङ को क्षेत्रमा अनुसन्धान गर्न लायक छ;
• के एल्गोरिदमको विकास रोकिएको छ, र कसरी बाँच्ने;
• Brown University मा काम गर्नुहुन्छ
• विश्वविद्यालय र कर्पोरेट अनुसन्धान बीचको भिन्नता;
• हाइड्रा र एसपीटीडीसी।

अन्तर्वार्ताहरू द्वारा आयोजित गरिन्छ:

Vitaly Aksenov — हाल IST अस्ट्रियामा पोस्ट-डक र ITMO विश्वविद्यालयको कम्प्युटर टेक्नोलोजी विभागको कर्मचारी। उहाँ प्रतिस्पर्धी डेटा संरचनाहरूको सिद्धान्त र अभ्यासको क्षेत्रमा अनुसन्धानमा संलग्न हुनुहुन्छ। IST मा सामेल हुनु अघि, उनले पेरिस डिडेरोट विश्वविद्यालय र प्रो. पेट्र कुज्नेत्सोभको ITMO विश्वविद्यालयबाट 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।

शिक्षा र उद्योग बीच अन्तरक्रिया

एलेक्सी: मौरिस, तपाई धेरै लामो समयदेखि एकेडेमियामा काम गर्दै हुनुहुन्छ र पहिलो प्रश्न शिक्षा र उद्योग बीचको अन्तरक्रियाको बारेमा हो। के तपाईं हामीलाई बताउन सक्नुहुन्छ कि उनीहरूबीचको अन्तरक्रियामा पछिल्लो समय कसरी परिवर्तन आएको छ? 20-30 वर्ष पहिले के थियो र अहिले के भइरहेको छ? 

मौरिस: मैले सधैं व्यावसायिक कम्पनीहरूसँग नजिकबाट काम गर्ने प्रयास गरेको छु किनभने तिनीहरूसँग रोचक चुनौतीहरू छन्। नियमको रूपमा, तिनीहरू नतिजाहरू प्रकाशित गर्न वा विश्व समुदायलाई आफ्ना समस्याहरूको विस्तृत व्याख्या गर्नमा धेरै चासो राख्दैनन्। यि समस्याहरु समाधान गर्न मात्रै उनीहरुको चासो छ । मैले केही समय यी कम्पनीहरूमा काम गरें। मैले डिजिटल उपकरण कर्पोरेशनको अनुसन्धान प्रयोगशालामा पाँच वर्ष पूर्ण-समय काम गरें, जुन एक प्रमुख कम्प्युटर कम्पनी थियो। मैले हप्ताको एक दिन सनमा, माइक्रोसफ्टमा, ओरेकलमा, फेसबुकमा थोरै काम गरें। अब म विश्राम बिदामा जाँदैछु (अमेरिकी विश्वविद्यालयका प्रोफेसरलाई प्रत्येक छ वर्षमा एक वर्षको लागि यस्तो बिदा लिन अनुमति दिइएको छ) र त्यहाँ काम गर्ने छु। एल्गोरान्ड, यो बोस्टनमा यस्तो क्रिप्टोकरेन्सी कम्पनी हो। कम्पनीहरूसँग नजिकबाट काम गर्नु सधैं रमाइलो भएको छ, किनभने तपाईंले नयाँ र चाखलाग्दो चीजहरूको बारेमा यसरी सिक्नुहुन्छ। तपाई सामान्यतया पहिलो वा दोस्रो व्यक्ति बन्न सक्नुहुन्छ जुन अरू सबैले पहिले नै काम गरिरहेका समस्याहरूको समाधानलाई क्रमशः सुधार गर्नुको सट्टा रोजिएको विषयमा लेख प्रकाशित गर्न सक्नुहुन्छ।

एलेक्सी: के तपाइँ हामीलाई यो कसरी हुन्छ भन्ने बारे थप बताउन सक्नुहुन्छ?

मौरिस: अवश्य पनि। तपाईलाई थाहा छ, जब म डिजिटल इक्विपमेन्ट कर्पोरेशनमा थिएँ, म र इलियट मोस, हामीले लेनदेन मेमोरीको आविष्कार गर्यौं। यो एक धेरै फलदायी समय थियो जब सबैले सूचना प्रविधिमा रुचि राख्न थाले। बहु-कोर प्रणालीहरू अझै अवस्थित नभए तापनि समरूपता समावेश गरियो। सन र ओरेकलका दिनहरूमा, मैले समानान्तर डेटा संरचनाहरूमा धेरै काम गरें। Facebook मा, म तिनीहरूको ब्लकचेन परियोजनामा ​​संलग्न थिएँ, जसको बारेमा म कुरा गर्न सक्दिन तर आशा छ चाँडै सार्वजनिक हुनेछ। अर्को वर्ष, Algorand मा, म स्मार्ट अनुबंधहरू अध्ययन गर्ने अनुसन्धान टोलीमा काम गर्नेछु।

एलेक्सी: पछिल्ला केही वर्षहरूमा, ब्लकचेन एक धेरै लोकप्रिय विषय भएको छ। के यसले तपाईंको अनुसन्धानलाई मद्दत गर्नेछ? सायद यसले अनुदान प्राप्त गर्न वा उद्योगमा सञ्चालन गर्ने कम्पनीहरूको स्रोतहरूमा पहुँच दिन सजिलो बनाउनेछ?

मौरिस: मैले पहिले नै इथरियम फाउन्डेशनबाट सानो अनुदान प्राप्त गरेको छु। यस क्षेत्रमा काम गर्न विद्यार्थीहरूलाई प्रेरित गर्न ब्लकचेनको लोकप्रियता धेरै उपयोगी छ। तिनीहरू यसमा धेरै चासो राख्छन् र यसमा संलग्न हुन पाउँदा खुसी हुन्छन्, तर कहिलेकाहीँ उनीहरूले थाहा पाउँदैनन् कि बाहिरबाट लोभलाग्दो लाग्ने अनुसन्धानले वास्तवमै कडा परिश्रम समावेश गर्दछ। जे होस्, ब्लकचेनको वरिपरि यी सबै रहस्यहरू प्रयोग गर्न पाउँदा म धेरै खुसी छु, यसले विद्यार्थीहरूलाई आकर्षित गर्न मद्दत गर्दछ। 

तर त्यो सबै होइन। म धेरै ब्लकचेन स्टार्टअपहरूको सल्लाहकार बोर्डमा छु। तिनीहरूमध्ये केही सफल हुन सक्छन्, तिनीहरूमध्ये केही नहुन सक्छन्, तर तिनीहरूका विचारहरू हेर्न, तिनीहरूलाई अध्ययन गर्न र मानिसहरूलाई सल्लाह दिन सधैं धेरै रोचक हुन्छ। सबैभन्दा रोमाञ्चक कुरा हो जब तपाइँ मानिसहरूलाई केहि नगर्न चेतावनी दिनुहुन्छ। धेरै चीजहरू सुरुमा राम्रो विचार जस्तो देखिन्छ, तर के तिनीहरू साँच्चै छन्?

ब्लकचेन अनुसन्धानको लागि आधार

Vitaly: केहि मानिसहरू सोच्छन् कि ब्लकचेन र यसको एल्गोरिदमहरू भविष्य हुन्। र अन्य मानिसहरू भन्छन् यो केवल अर्को बबल हो। यस विषयमा आफ्नो बिचार राख्न सक्नुहुन्छ?

मौरिस: ब्लकचेन संसारमा के भइरहेको छ धेरैले राम्ररी काम गरिरहेको छैन, केहि केवल घोटालाहरू हुन्, धेरै चीजहरू ओभररेट गरिएका छन्। यद्यपि, मलाई लाग्छ कि यी अध्ययनहरूको लागि ठोस वैज्ञानिक आधार छ। ब्लकचेन संसार वैचारिक विभाजनले भरिएको तथ्यले उत्साह र समर्पणको स्तर देखाउँछ। अर्कोतर्फ, यो वैज्ञानिक अनुसन्धानको लागि विशेष लाभदायक छैन। अब, यदि तपाइँ एक लेख प्रकाशित गर्नुहुन्छ जुन एक विशेष एल्गोरिथ्मको कमजोरीहरूको बारेमा कुरा गर्दछ, प्राप्त प्रतिक्रिया सधैं पूर्ण वैज्ञानिक हुँदैन। अक्सर मानिसहरू आफ्नो भावना व्यक्त गर्छन्। मलाई लाग्छ कि यस क्षेत्रमा यस्तो प्रचार कसैलाई आकर्षक लाग्न सक्छ, तर अन्तमा, त्यहाँ वास्तविक वैज्ञानिक र ईन्जिनियरिङ् मुद्दाहरू छन् जुन अझै सम्बोधन गर्न बाँकी छ। यहाँ धेरै कम्प्युटर विज्ञान छ।

Vitaliy: त्यसोभए तपाईं ब्लकचेन अनुसन्धानको लागि जग राख्ने प्रयास गर्दै हुनुहुन्छ, हैन?

मौरिस: म ठोस, वैज्ञानिक र गणितीय रूपमा राम्रो अनुशासनको लागि जग बसाल्ने प्रयास गर्दैछु। र समस्याको अंश यो हो कि कहिलेकाहीँ तपाईंले अन्य व्यक्तिहरूको अत्यधिक कठोर स्थितिहरूको विरोध गर्नुपर्दछ, तिनीहरूलाई बेवास्ता गर्न। कहिलेकाहीँ मानिसहरूले सोध्छन् कि म किन त्यस्तो क्षेत्रमा काम गर्छु जहाँ आतंकवादी र लागूऔषध व्यापारीहरूले मात्र रुचि राख्छन्। अनुयायीहरूले आँखा चिम्लिएर तपाइँका शब्दहरू दोहोर्याउने व्यवहार जत्तिकै अर्थहीन छ यस्तो प्रतिक्रिया। मलाई लाग्छ सत्य कतै बीचमा छ। ब्लकचेनले समाज र विश्वव्यापी अर्थतन्त्रमा गहिरो प्रभाव पार्न बाँकी छ। तर, सम्भवतः, यो आधुनिक प्रविधिको लागि धन्यवाद हुनेछैन। आधुनिक प्रविधिहरू विकास हुनेछ र भविष्यमा ब्लकचेन भनेर चिनिने कुरा धेरै महत्त्वपूर्ण हुनेछ। हुनसक्छ यो आधुनिक ब्लकचेन जस्तो देखिदैन, त्यो खुला प्रश्न हो।

यदि मानिसहरूले नयाँ प्रविधिहरू आविष्कार गरे भने, उनीहरूले यसलाई ब्लकचेन भनिनेछन्। मेरो मतलब, आजको फोरट्रानको 1960 को दशकको फोर्ट्रान भाषासँग कुनै सरोकार छैन, तर सबैले यसलाई फोर्ट्रान भनेर बोलाइरहन्छन्। UNIX को लागि समान। जसलाई "ब्लकचेन" भनिन्छ त्यसले अझै क्रान्ति गर्न सकेको छैन। तर मलाई शंका छ कि यो नयाँ ब्लकचेन सबैले आज प्रयोग गर्न मन पराउने जस्तै हुनेछ।

सफलताका विचारहरू कहाँबाट आउँछन्? लोकप्रियता को प्रभाव

एलेक्सी: के ब्लकचेनको लोकप्रियताले वैज्ञानिक दृष्टिकोणबाट नयाँ परिणामहरू निम्त्याएको छ? थप अन्तरक्रिया, अधिक विद्यार्थीहरू, क्षेत्रमा थप कम्पनीहरू। लोकप्रियता मा यो वृद्धि को कुनै परिणाम पहिले नै छ?

मौरिस: मलाई यसमा चासो भयो जब कसैले मलाई एक कम्पनीको लागि आधिकारिक फ्लायर दियो जसले भर्खर धेरै पैसा उठाएको थियो। बारे लेखिन् बाइजान्टिन जनरलहरूको कार्यजससँग म धेरै परिचित छु। पर्चामा लेखिएको स्पष्ट रूपमा प्राविधिक रूपमा गलत थियो। यो लेख्ने मानिसहरूले वास्तवमा समस्याको पछाडिको मोडेल बुझेनन्... र अझै पनि यो कम्पनीले धेरै पैसा उठायो। पछि, कम्पनीले चुपचाप यस पुस्तिकालाई धेरै सही संस्करणको साथ प्रतिस्थापन गर्यो - र म यो कम्पनीको नाम के हो भनेर भन्न सक्दिन। तिनीहरू अझै अवस्थित छन् र धेरै राम्रो गर्दैछन्। यो केसले मलाई विश्वस्त बनायो कि, पहिले, ब्लकचेन मात्र वितरित कम्प्युटिङ को एक रूप हो। दोस्रो, प्रवेश थ्रेसहोल्ड (त्यस समयमा, चार वर्ष पहिले) एकदम कम थियो। यस क्षेत्रमा काम गर्ने मानिसहरू धेरै ऊर्जावान र स्मार्ट थिए, तर तिनीहरूले वैज्ञानिक कागजहरू पढेनन्। तिनीहरूले ज्ञात चीजहरू पुन: आविष्कार गर्ने प्रयास गरे र तिनीहरूले यो गलत गरे। आज नाटक कम भएको छ ।

एलेक्सी: यो धेरै चाखलाग्दो छ, किनकि केही वर्ष पहिले हामीसँग फरक प्रवृत्ति थियो। यो फ्रन्ट-एन्ड विकास जस्तै हो, जहाँ ब्राउजर इन्टरफेस विकासकर्ताहरूले सम्पूर्ण प्रविधिहरू पुन: आविष्कार गरे जुन पहिले नै ब्याक-एन्डमा लोकप्रिय थिए: प्रणालीहरू, निरन्तर एकीकरण, र त्यस्ता सामानहरू निर्माण गर्नुहोस्। 

मौरिस: म सहमत छु। तर यो अचम्मको कुरा होइन, किनकि साँच्चै सफलताका विचारहरू सधैं स्थापित समुदाय बाहिरबाट आउँछन्। स्थापित अन्वेषकहरू, विशेष गरी एकेडेमियाका अधिकारीहरूले, वास्तवमै ग्राउन्डब्रेकिङ गर्न सक्ने सम्भावना छैन। तपाईंले आफ्नो विगतको कामको नतिजालाई कसरी सुधार गर्नुभयो भन्ने बारे अर्को सम्मेलनको लागि रिपोर्ट लेख्न सजिलो छ। सम्मेलनमा जानुहोस्, साथीहरूसँग भेट्नुहोस्, समान चीजहरूको बारेमा कुरा गर्नुहोस्। र सफलताका विचारहरू लिएर भित्रिने मानिसहरू प्रायः सधैं बाहिरबाट आउँछन्। तिनीहरू नियमहरू जान्दैनन्, तिनीहरू भाषा जान्दैनन्, तर अझै पनि... यदि तपाईं स्थापित समुदाय भित्र हुनुहुन्छ भने, म तपाईंलाई नयाँ कुराहरूमा ध्यान दिन सल्लाह दिन्छु, जुन ठूलो कुरामा फिट हुँदैन। चित्र। एक अर्थमा, हामीले पहिले नै बुझेका प्रविधिहरूसँग बाह्य, थप तरल विकासहरू संयोजन गर्ने प्रयास गर्न सकिन्छ। पहिलो चरणको रूपमा, एक वैज्ञानिक आधार सिर्जना गर्ने प्रयास गर्नुहोस्, र त्यसपछि यसलाई परिमार्जन गर्नुहोस् ताकि यसलाई नयाँ सफलता विचारहरूमा लागू गर्न सकिन्छ। मलाई लाग्छ कि ब्लकचेन एक ताजा सफलता विचार को भूमिका को लागी महान छ।

अलेक्सई: तपाईलाई यो किन भइरहेको छ जस्तो लाग्छ? किनकी "बाहिर" मानिसहरूको समुदायमा निहित कुनै खास बाधाहरू छैनन्?

मौरिस: यहाँ एउटा ढाँचा छ। यदि तपाइँ सामान्यतया चित्रकला र कलामा प्रभाववादीहरूको इतिहास पढ्नुहुन्छ भने, एक पटक प्रसिद्ध कलाकारहरूले प्रभाववादलाई अस्वीकार गरे। उनीहरुले यो एक प्रकारको बालिशता रहेको बताए । एक पुस्ता पछि, यो पहिले अस्वीकार गरिएको कला फारम मानक भयो। मैले मेरो क्षेत्रमा के देखेको छु: ब्लकचेनका आविष्कारकहरू पावरमा रुचि थिएनन्, प्रकाशनहरू र उद्धरण अनुक्रमणिका समाप्त गर्नमा, तिनीहरू केवल केहि राम्रो गर्न चाहन्थे। अनि तिनीहरू बसे र गर्न थाले। तिनीहरूसँग प्राविधिक गहिराइको निश्चित मात्राको कमी थियो, तर त्यो फिक्स योग्य छ। अपर्याप्त रूपमा परिपक्व व्यक्तिहरूलाई सुधार गर्न र विस्तार गर्न भन्दा नयाँ रचनात्मक विचारहरूको साथ आउन धेरै गाह्रो छ। यी आविष्कारकहरूलाई धन्यवाद, मसँग अब केहि गर्न छ!

एलेक्सी: यो स्टार्टअप र लिगेसी परियोजनाहरू बीचको भिन्नतासँग मिल्दोजुल्दो छ। हामीले धेरै विचार सीमितताहरू, अवरोधहरू, विशेष आवश्यकताहरू, र यस्तै कुराहरू प्राप्त गरेका छौं।

मौरिस: एक राम्रो समानता कम्प्युटिङ वितरित छ। ब्लकचेनलाई स्टार्टअप र वितरण गरिएको कम्प्युटिङलाई ठूलो स्थापित कम्पनीको रूपमा सोच्नुहोस्। वितरित कम्प्युटिङ किन्न र ब्लकचेनसँग मर्ज हुने प्रक्रियामा छ।

बारबरा लिस्कोभ अन्तर्गत पीएचडी

Vitaliy: हामीसँग अझै धेरै प्रश्नहरू छन्! हामीले तपाईंको बायोको अनुसन्धान गरिरहेका छौं र तपाईंको पीएचडीको बारेमा एउटा रोचक तथ्य भेट्यौं। हो, यो धेरै पहिले थियो, तर विषय महत्त्वपूर्ण छ जस्तो देखिन्छ। को पर्यवेक्षणमा तपाईंले आफ्नो पीएचडी प्राप्त गर्नुभयो बारबरा लिस्कोभ! बारबरा प्रोग्रामिङ भाषा विकास समुदायमा धेरै राम्रोसँग परिचित छ, र सामान्य रूपमा एक धेरै प्रसिद्ध व्यक्ति। यो तार्किक छ कि तपाईको अनुसन्धान प्रोग्रामिंग भाषाहरूको क्षेत्रमा थियो। तपाईं समानान्तर कम्प्युटिङमा कसरी स्विच गर्नुभयो? तपाईंले विषय परिवर्तन गर्ने निर्णय किन गर्नुभयो?

मौरिस: त्यस समयमा, बारबरा र उनको समूह मात्र वितरित कम्प्युटिङ हेर्दै थिए, जुन धेरै नयाँ विचार थियो। त्यहाँ ती पनि थिए जसले भने कि वितरित कम्प्युटिङ बकवास हो, कम्प्युटरहरू बीचको सञ्चार अर्थहीन छ। वितरित कम्प्युटिङमा विचार गरिएका मुद्दाहरू मध्ये एक, जसले तिनीहरूलाई केन्द्रीकृत कम्प्युटिङबाट अलग गर्छ, दोष सहिष्णुता हो। धेरै अनुसन्धान पछि, हामीले निर्णय गर्यौं कि वितरित कम्प्युटिङको लागि प्रोग्रामिङ भाषामा, तपाइँसँग परमाणु लेनदेन जस्तै केहि हुनु आवश्यक छ, किनभने तपाइँ कहिल्यै पक्का हुन सक्नुहुन्न कि टाढाको कल सफल हुनेछ। एकचोटि तपाईंले लेनदेन गरेपछि, समवर्ती नियन्त्रणको समस्या हुन्छ। त्यसपछि अत्यधिक समानान्तर लेनदेन डेटा संरचनाहरू प्राप्त गर्न धेरै काम थियो। त्यसपछि स्नातक गरेपछि म गएँ कार्नेगी मेलन र कामको लागि विषय खोज्न थाले। कम्प्युटिङ व्यक्तिगत कम्प्युटरबाट कम्प्युटरको नेटवर्कमा सरेको कुरा मलाई लाग्यो। प्रगतिको स्वाभाविक निरन्तरता बहुप्रोसेसरहरू हुनेछ - शब्द "मल्टी-कोर" त्यतिबेला अवस्थित थिएन। मैले सोचे: बहु-कोर प्रणालीको लागि परमाणु लेनदेनको बराबर के हो? निश्चित रूपमा सामान्य लेनदेन होइन, किनभने तिनीहरू धेरै ठूला र भारी छन्। र यसरी मैले आइडिया लिएको हुँ linearizability र यसरी म सम्पूर्ण प्रतीक्षा-मुक्त सिंकको साथ आएको छु। यो साझा मेमोरीको साथ बहुप्रोसेसर प्रणालीको लागि परमाणु लेनदेनको एनालग के हो भन्ने प्रश्नको जवाफ दिने प्रयास थियो। पहिलो नजर मा, यो काम एकदम फरक देखिन सक्छ, तर वास्तवमा यो एउटै विषय को निरन्तरता हो।

विश्व बहु-कोर पर्खिरहेको छ

Vitaly: तपाईंले उल्लेख गर्नुभयो कि त्यहाँ धेरै कम मल्टि-कोर कम्प्युटरहरू थिए, हैन?

मौरिस: तिनीहरू अवस्थित थिएनन्। त्यहाँ धेरै तथाकथित सममित मल्टिप्रोसेसरहरू थिए, जुन मूल रूपमा एउटै बसमा जोडिएका थिए। यसले धेरै राम्रो काम गरेन, किनकि हरेक पटक नयाँ कम्पनीले यस्तो केहि सिर्जना गर्यो, Intel ले एकल प्रोसेसर जारी गर्यो जसले मल्टिप्रोसेसरलाई राम्रो बनायो।

एलेक्सी: के यसको मतलब ती पुरातन समयमा यो एक सैद्धान्तिक अध्ययन बढी थियो भन्ने होइन?

मौरिस: यो सैद्धान्तिक होइन, बरु एक सट्टा अध्ययन थियो। यो सबै धेरै प्रमेयहरु संग काम गर्न को लागी थिएन, बरु, हामी वास्तुकला को बारे मा परिकल्पना राख्छौं जुन त्यो समयमा अवस्थित थिएन। अनुसन्धान भनेको त्यही हो ! कुनै कम्पनीले यो गरेको थिएन, यो सबै टाढाको भविष्यको कुरा थियो। वास्तवमा, यो 2004 सम्म थियो, जब वास्तविक बहु-कोर प्रोसेसर देखा पर्यो। प्रोसेसरहरू धेरै तताउने तथ्यको कारणले गर्दा, तपाइँ प्रोसेसरलाई अझ सानो बनाउन सक्नुहुन्छ, तर तपाइँ यसलाई छिटो बनाउन सक्नुहुन्न। यसको कारण, बहु-कोर आर्किटेक्चरमा एक संक्रमण थियो। र त्यसपछि यसको मतलब यो हो कि हामीले विगतमा विकसित गरेका सबै अवधारणाहरूको लागि अचानक त्यहाँ प्रयोग भएको थियो।

एलेक्सी: तपाई किन सोच्नुहुन्छ कि बहु-कोर प्रोसेसर XNUMX मा मात्र देखा पर्‍यो? त्यसोभए किन यति ढिलो?

मौरिस: यो हार्डवेयर सीमितताहरूको कारण हो। Intel, AMD, र अन्य कम्पनीहरू प्रोसेसरको गति बढाउनमा धेरै राम्रो छन्। जब कुनै बिन्दुमा प्रोसेसरहरू यति सानो भए कि उनीहरूले घडीको गति बढाउन सकेनन् किनभने प्रोसेसरहरू जलाउन थाल्छन्। तपाईं तिनीहरूलाई सानो बनाउन सक्नुहुन्छ, तर छिटो होइन। तिनीहरूको शक्तिमा के छ - धेरै सानो प्रोसेसरको सट्टा, केसको एउटै भोल्युममा आठ, सोह्र वा बत्तीस प्रोसेसरहरू फिट गर्नुहोस्, जहाँ एक मात्र फिट हुन्थ्यो। अब तपाईंसँग तिनीहरूको बीचमा मल्टिथ्रेडिङ र द्रुत सञ्चार छ किनभने तिनीहरूले क्यासहरू साझा गर्छन्। तर तपाईंले तिनीहरूलाई छिटो चलाउन सक्नुहुन्न - त्यहाँ एक धेरै विशिष्ट गति सीमा छ। तिनीहरू विस्तारै सुधार गर्न जारी राख्छन्, तर धेरै होइन। भौतिकशास्त्रको नियम बाधक भयो।

नयाँ संसार, नयाँ समस्या। NUMA, NVM र आर्किटेक्चर ह्याकिङ

Alexei: धेरै व्यावहारिक सुनिन्छ। नयाँ मल्टि-कोर प्रोसेसरहरूसँग नयाँ समस्याहरू आए। के तपाईं र तपाईंका सहकर्मीहरूले यी समस्याहरूको अपेक्षा गर्नुभएको थियो? सायद तपाईंले तिनीहरूलाई अग्रिम अध्ययन गर्नुभएको छ? सैद्धान्तिक अध्ययनहरूमा प्रायः यस्ता कुराहरू भविष्यवाणी गर्न धेरै सजिलो हुँदैन। जब समस्याहरू देखा पर्‍यो, तिनीहरूले तपाईंको र तपाईंका सहकर्मीहरूको अपेक्षाहरू कति हदसम्म पूरा गरे? वा के तिनीहरू एकदम नयाँ थिए र तपाईं र तपाईंका सहकर्मीहरूले समस्याहरू समाधान गर्न धेरै समय खर्च गर्नुपरेको थियो।

Vitaliy: म एलेक्सीको प्रश्नमा थप्छु: के तपाईंले सिद्धान्त अध्ययन गर्दा प्रोसेसरहरूको वास्तुकलाको सही भविष्यवाणी गर्नुभयो?

मौरिस: सबै १००% होइन। तर मलाई लाग्छ कि मेरा सहकर्मीहरू र मैले साझा-मेमोरी बहु-कोर भविष्यवाणी गर्न राम्रो काम गरे। मलाई लाग्छ कि हामीले लक बिना काम गर्ने समानान्तर डेटा संरचनाहरू डिजाइन गर्न कठिनाइहरूको सही भविष्यवाणी गरेका छौं। त्यस्ता डेटा संरचनाहरू धेरै अनुप्रयोगहरूका लागि महत्त्वपूर्ण भएका छन्, यद्यपि सबैका लागि होइन, तर अक्सर तपाईंलाई लक-रहित डेटा संरचना चाहिन्छ। जब हामीले तिनीहरूलाई आविष्कार गर्यौं, धेरैले तर्क गरे कि यो बकवास हो, कि सबै कुरा तालाहरूसँग राम्रोसँग काम गर्दछ। हामीले धेरै प्रोग्रामिङ समस्याहरू र डेटा संरचना समस्याहरूको लागि तयार समाधानहरू हुनेछ भनेर राम्ररी भविष्यवाणी गरेका थियौं। जस्ता जटिल समस्याहरू पनि थिए NUMA - असमान मेमोरी पहुँच। वास्तवमा, तिनीहरू बहु-कोर प्रोसेसरहरूको आविष्कार नभएसम्म पनि विचार गरिएन किनभने तिनीहरू धेरै विशिष्ट थिए। अनुसन्धान समुदायले सामान्यतया अनुमान गर्न सकिने प्रश्नहरूमा काम गर्यो। विशिष्ट आर्किटेक्चरहरूसँग सम्बन्धित केही हार्डवेयर समस्याहरूले पखेटाहरूमा पर्खनु परेको थियो - वास्तवमा, यी वास्तुकलाहरूको उपस्थिति। उदाहरणका लागि, GPU-विशिष्ट डेटा संरचनाहरूमा कसैले पनि काम गरेन किनभने GPU त्यतिबेला अवस्थित थिएन। यद्यपि धेरै काम भएको छ सिमिड, यी एल्गोरिदमहरू सही हार्डवेयर देखा पर्ने बित्तिकै प्रयोगको लागि तयार थिए। यद्यपि, सबै कुरा भविष्यवाणी गर्न असम्भव छ।

एलेक्सी: यदि मैले सही रूपमा बुझें भने, NUMA लागत, प्रदर्शन र केहि अन्य चीजहरू बीचको सम्झौता हो। NUMA किन यति ढिलो आयो कुनै विचार?

मौरिस: मलाई लाग्छ NUMA मेमोरी बनाउन प्रयोग हुने हार्डवेयरमा समस्याको कारणले अवस्थित छ: कम्पोनेन्टहरू जति टाढा छन्, तिनीहरूको पहुँच ढिलो हुन्छ। अर्कोतर्फ, यस अमूर्तताको दोस्रो मान मेमोरीको एकरूपता हो। तसर्थ, समानान्तर कम्प्युटिङ को विशेषताहरु मध्ये एक सबै abstractions थोरै बिग्रिएको छ। यदि पहुँच पूर्ण रूपमा समान थियो भने, सबै मेमोरी समानुपातिक हुनेछ, तर यो आर्थिक रूपमा हो, र सायद शारीरिक रूपमा पनि असम्भव छ। त्यसैले यो विवाद उत्पन्न हुन्छ। यदि तपाइँ तपाइँको कार्यक्रम लेख्नुहुन्छ भने मेमोरी एकसमान थियो भने, सम्भवतः यो सही हुनेछ। यस अर्थमा कि यसले गलत जवाफ दिनेछैन। तर आकाशबाट उनको ताराहरूको प्रदर्शनले ग्रहण गर्नेछैन। त्यसै गरी, यदि तपाइँ लेख्नुहुन्छ स्पिनलकहरू क्यासहरूको पदानुक्रम बुझे बिना, लक आफै सही हुनेछ, तर तपाईं प्रदर्शनको बारेमा बिर्सन सक्नुहुन्छ। एक अर्थमा, तपाईंले प्रोग्रामहरू लेख्नु पर्छ जुन धेरै साधारण अमूर्तताको शीर्षमा रहन्छ, तर तपाईंले ती व्यक्तिहरूलाई आउटस्मार्ट गर्नुपर्दछ जसले तपाईंलाई त्यो अमूर्तता दिएका छन्: तपाईंलाई थाहा छ कि अमूर्तता अन्तर्गत मेमोरीको केही पदानुक्रम छ, कि त्यहाँ छ। तिम्रो र यो सम्झना बीचको बस, र यस्तै। यसरी, त्यहाँ अमूर्तहरू बीच केही द्वन्द्वहरू छन् जुन आफ्नै रूपमा उपयोगी छन्, जसले हामीलाई धेरै विशिष्ट र व्यावहारिक समस्याहरूमा लैजान्छ।

Vitali: भविष्यको बारेमा के हो? के तपाइँ भविष्यवाणी गर्न सक्नुहुन्छ कि कसरी प्रोसेसरहरू थप विकास हुनेछ? त्यहाँ एक विचार छ कि जवाफ मध्ये एक लेनदेन मेमोरी हो। तपाईंसँग सम्भवतः स्टकमा अरू केहि छ।

मौरिस: अगाडि केही प्रमुख चुनौतीहरू छन्। एउटा यो हो कि सुसंगत मेमोरी एक अद्भुत अमूर्तता हो, तर यो विशेष अवस्थामा तोड्न सुरु हुन्छ। त्यसोभए, उदाहरणका लागि, NUMA कुनै चीजको जीवित उदाहरण हो जहाँ तपाइँ समान मेमोरी अवस्थित छ भनेर बहाना गर्न सक्नुहुन्छ। वास्तवमा - होइन, प्रदर्शनले तपाईंलाई रुवाउछ। केहि बिन्दुमा, वास्तुकारहरूले एकीकृत मेमोरी आर्किटेक्चरको विचार त्याग्नुपर्नेछ, तपाइँ सधैंको लागि बहाना गर्न सक्नुहुन्न। नयाँ प्रोग्रामिङ मोडेलहरू आवश्यक पर्नेछ जुन प्रयोग गर्न पर्याप्त सजिलो छ र अन्तर्निहित हार्डवेयर कुशल बनाउन पर्याप्त शक्तिशाली छ। यो धेरै गाह्रो सम्झौता हो, किनकि यदि तपाइँ प्रोग्रामरहरूलाई वास्तवमा हार्डवेयरमा प्रयोग गरिएको वास्तुकला देखाउनुहुन्छ भने, तिनीहरू पागल हुनेछन्। यो धेरै जटिल छ र पोर्टेबल छैन। यदि तपाइँ एक इन्टरफेस प्रस्तुत गर्नुहुन्छ जुन धेरै सरल छ, प्रदर्शन खराब हुनेछ। यसैले, वास्तवमा ठूला बहु-कोर प्रोसेसरहरूमा लागू उपयोगी प्रोग्रामिङ मोडेलहरू प्रदान गर्न धेरै धेरै गाह्रो सम्झौताहरू गर्न आवश्यक छ। म पक्का छैन कि एक संकीर्ण विशेषज्ञ बाहेक अरू कोही 2000-कोर कम्प्युटरमा प्रोग्रामिङ गर्न सक्षम छन्। र जबसम्म तपाइँ धेरै विशेष वा वैज्ञानिक कम्प्युटिङ, क्रिप्टोग्राफी वा जे पनि गरिरहनु भएको छैन, यो अझै पनि स्पष्ट छैन कि यसलाई कसरी सही गर्ने। 

अर्को समान दिशा विशेष वास्तुकला हो। ग्राफिक्स एक्सेलेटरहरू लामो समयको लागि वरिपरि छन्, तर तपाईंले कसरी विशेष प्रकारको गणना लिन सक्नुहुन्छ र यसलाई समर्पित चिपमा चलाउन सक्नुहुन्छ भनेर पहिले नै एक उत्कृष्ट उदाहरण बनिसकेको छ। यसले यसको आफ्नै चुनौतीहरू थप्छ: तपाइँ कसरी यस्तो उपकरणसँग सञ्चार गर्नुहुन्छ, तपाइँ यसलाई कसरी प्रोग्राम गर्नुहुन्छ। मैले भर्खरै फिल्डमा कार्यहरूमा काम गरें मेमोरी कम्प्युटिङको नजिक। तपाईंले एउटा सानो प्रोसेसर लिनुहोस् र यसलाई मेमोरीको ठूलो भागमा टाँस्नुहोस् ताकि मेमोरी L1 क्यास गतिमा चल्छ, र त्यसपछि यसले उपकरणसँग सञ्चार गर्दछ। TPU - प्रोसेसर तपाईको मेमोरी कोरमा नयाँ कार्यहरू लोड गर्न व्यस्त छ। यस प्रकारको चीजको लागि डाटा संरचना र सञ्चार प्रोटोकलहरूको विकास अर्को रोचक उदाहरण हो। यसैले, विशेष प्रोसेसर र हार्डवेयर केहि समय को लागी सुधार को विषय हुनेछ।

एलेक्सी: गैर-अस्थिर मेमोरीको बारेमा के (गैर-वाष्पशील मेमोरी)?

मौरिस: ओह, त्यो अर्को उत्कृष्ट उदाहरण हो! NVM ले हामीले डेटा संरचना जस्ता चीजहरूलाई हेर्ने तरिकालाई धेरै परिवर्तन गर्नेछ। गैर-अस्थिर मेमोरी, एक अर्थमा, चीजहरूलाई गति दिने वाचा गर्दछ। तर यसले जीवनलाई सजिलो बनाउँदैन, किनकि धेरै जसो प्रोसेसरहरू, क्यासहरू र दर्ताहरू अझै अस्थिर छन्। जब तपाइँ क्र्यास पछि सुरु गर्नुहुन्छ, तपाइँको अवस्था र तपाइँको मेमोरी अवस्था क्र्यास अघिको जस्तै हुनेछैन। म NVM मा संलग्न व्यक्तिहरु प्रति धेरै आभारी छु - लामो समय को लागी, शोधकर्ताहरु को केहि गर्न को लागी हुनेछ, शुद्धता अवस्थाहरु को लागी प्रयास गर्दै। कम्प्युटेशनहरू सही छन् यदि तिनीहरू क्र्यासबाट बच्न सक्छन् जसमा क्यास र रेजिस्टरहरूको सामग्रीहरू हराएका छन्, तर मुख्य मेमोरी अक्षुण्ण रहन्छ।

कम्पाइलर बनाम CPUs, RISC बनाम CISC, साझा मेमोरी बनाम सन्देश पासिंग

भ्लादिमिर: निर्देशन सेटको सन्दर्भमा कम्पाइलरहरू बनाम प्रोसेसर दुविधाको बारेमा के सोच्नुहुन्छ? यस विषयमा नभएकाहरूका लागि व्याख्या गर्न: यदि हामी असमान मेमोरी वा त्यस्ता चीजहरूमा जान्छौं भने, हामी निर्देशनहरूको धेरै सरल सेट लागू गर्न सक्छौं र कम्पाइलरलाई जटिल कोड उत्पन्न गर्न सोध्न सक्छौं जसले पत्ता लगाइएका फाइदाहरूको फाइदा लिन सक्छ। वा हामी अर्को तरिकामा जान सक्छौं: जटिल निर्देशनहरू लागू गर्नुहोस् र प्रोसेसरलाई निर्देशनहरू पुन: क्रमबद्ध गर्न र तिनीहरूसँग अन्य हेरफेर गर्न सोध्नुहोस्। तपाईं यसको बारेमा के सोच्नुहुन्छ?

मौरिस: मसँग त्यो प्रश्नको जवाफ छैन। यो बहस चार दशकदेखि चलिरहेको छ । बीचमा समय थियो संक्षिप्त आदेश सेट र गाह्रो गृहयुद्ध टोलीको एक सेट द्वारा छेडिएको थियो। केही समयको लागि, RISC मानिसहरूले जित्यो, तर त्यसपछि Intel ले तिनीहरूको इन्जिनहरू पुन: निर्माण गर्यो ताकि एक कम निर्देशन सेट भित्र प्रयोग गरियो, र पूरा बाहिर निर्यात गरियो। सायद यो एउटा विषय हो जसमा प्रत्येक नयाँ पुस्ताले आफ्नै सम्झौताहरू खोज्नुपर्छ र आफ्नै निर्णयहरू गर्नुपर्छ। यी मध्ये कुन राम्रो हुन्छ भनेर भविष्यवाणी गर्न धेरै गाह्रो छ। त्यसोभए मैले गरेको कुनै पनि भविष्यवाणी निश्चित समयको लागि साँचो हुनेछ, र त्यसपछि केहि समयको लागि फेरि झूटो हुनेछ, र त्यसपछि फेरि सत्य हुनेछ।

एलेक्सी: सामान्यतया उद्योगको लागि यो कति सामान्य छ कि केहि विचारहरू धेरै दशकहरूमा जित्छन् र अर्कोमा हार्छन्? के यस्ता आवधिक परिवर्तनहरूको अन्य उदाहरणहरू छन्?

मौरिस: वितरित कम्प्युटिङको क्षेत्रमा, त्यहाँ विश्वास गर्ने मानिसहरू छन् साझा मेमोरी र विश्वास गर्ने मानिसहरू सन्देश पठाउँदै। मूल रूपमा वितरित कम्प्युटिङमा, समानान्तर कम्प्युटिङ भनेको सन्देश पास गर्नु हो। त्यसपछि कसैले पत्ता लगायो कि साझा मेमोरीले प्रोग्रामिङ धेरै सजिलो बनायो। अर्को पक्षले भन्यो कि साझा मेमोरी धेरै जटिल छ, किनभने तिनीहरूलाई लकहरू र जस्तै चाहिन्छ, त्यसैले यो भाषाहरूमा सार्न लायक छ जहाँ सन्देश पठाउने बाहेक केही अवस्थित छैन। कसैले त्यसबाट के आयो भनेर हेर्यो र भन्यो: "वाह, यो सन्देश कार्यान्वयन साझा मेमोरी जस्तै धेरै मिल्दोजुल्दो देखिन्छ, किनकि तपाईंले धेरै, यी साना मोड्युलहरू सिर्जना गर्नुहुन्छ, तिनीहरूले एकअर्कालाई सन्देशहरू पठाउँछन्, र ती सबै गतिरोध, - साझा मेमोरी डाटाबेस राम्रो बनाउनुहोस्!"। यो सबै बारम्बार दोहोर्याइएको छ, र यो भन्न असम्भव छ कि कुनै एक पार्टी स्पष्ट रूपमा सही छ। एक पक्ष सधैं हावी हुनेछ, किनभने चाँडै तिनीहरूमध्ये एकले जित्छ, मानिसहरूले फेरि अर्कोलाई सुधार गर्ने तरिकाहरू आविष्कार गर्छन्।

भंगुर बहु-थ्रेडेड कोड लेख्ने कला

Alexei: यो धेरै रोचक छ। उदाहरणका लागि, जब हामी कोड लेख्छौं, जुनसुकै प्रोग्रामिङ भाषा भए पनि, हामीले प्राय: पढ्न र लेख्न सकिने कक्षहरू जस्तै एब्स्ट्र्याक्सनहरू सिर्जना गर्नुपर्छ। तर वास्तवमा, केहि भौतिक स्तरमा, यो विभिन्न कम्प्युटर र अन्य उपकरणहरू बीच हार्डवेयर बसमा सन्देश पठाउने जस्तो देखिन्छ। यो बाहिर जान्छ कि त्यहाँ एकै पटक अमूर्तता को दुवै स्तर मा काम छ।

मौरिस: यो पूर्णतया सत्य हो कि साझा मेमोरी सन्देश पासिंगमा बनाइएको छ - बसहरू, क्यासहरू, र यस्तै। तर सन्देश पासिंग प्रयोग गरेर प्रोग्रामहरू लेख्न गाह्रो छ, त्यसैले हार्डवेयरले जानाजानी झूट बोल्छ, तपाइँसँग कुनै प्रकारको समान मेमोरी छ भनेर बहाना गर्दै। यसले तपाइँलाई सरल, सही प्रोग्रामहरू लेख्न सजिलो बनाउँदछ प्रदर्शन छोड्न सुरु हुनु अघि। त्यसपछि तपाईं भन्नुहुन्छ: यो क्यास संग मित्र बनाउन समय जस्तो देखिन्छ। र त्यो हो जब तपाईं क्यासको स्थानको बारेमा चिन्ता गर्न थाल्नुहुन्छ, र त्यसपछि हामी जान्छौं। एक अर्थमा, तपाईले अमूर्तता तोड्दै हुनुहुन्छ: तपाईलाई थाहा छ यो केवल फ्ल्याट, एकसमान मेमोरी मात्र होइन, र तपाईले त्यो ज्ञान क्यास-अनुकूल प्रोग्रामहरू लेख्न प्रयोग गर्न जाँदै हुनुहुन्छ। वास्तविक कार्यहरूमा तपाईंले यो गर्नु पर्छ। तपाईंलाई दिइएको राम्रो सरल राम्रो अमूर्तता र अन्तर्निहित हार्डवेयरको भयानक जटिल कार्यान्वयन बीचको यो द्वन्द्व हो जहाँ सबैले आफ्नै सम्झौता गर्छन्। मसँग मल्टिप्रोसेसर र सिंक्रोनाइजेसनमा एउटा पुस्तक छ, ​​र एक दिन म डाटा संरचनाहरूमा एउटा अध्याय लेख्न जाँदै थिएँ। java.util.concurrent। यदि तपाईंले तिनीहरूलाई हेर्नुभयो भने, चीजहरू जस्तै सूचीहरू छोड्नुहोस् यी कलाका अचम्मका कामहरू हुन्। (सम्पादकको नोट: जो जाभा भाषासँग परिचित छन् कम्तिमा कार्यान्वयनमा एक नजर राख्नुपर्छ। समवर्ती स्किपलिस्ट नक्सा, को लागि लिङ्कहरू हेर्न सक्नुहुन्छ एपीआई и स्रोत कोड)। तर मेरो दृष्टिकोणबाट, तिनीहरूलाई विद्यार्थीहरूलाई देखाउनु गैरजिम्मेवारपूर्ण हुनेछ, किनभने यस्तो डाटा संरचना सर्कसमा एक प्रकारको केटा हो, भालुको खाडलमा टाइट्रोपमा दौडिरहेको छ। यदि तपाईंले एउटा सानो विवरण पनि परिवर्तन गर्नुभयो भने, सम्पूर्ण संरचना ध्वस्त हुनेछ। यो कोड एकदम छिटो र सुरुचिपूर्ण छ किनभने यो पूर्ण रूपमा लेखिएको छ, तर थोरै परिवर्तनले पूर्ण विफलताको नेतृत्व गर्नेछ। यदि मैले यो कोड विद्यार्थीहरूलाई उदाहरणको रूपमा दिएँ भने, तिनीहरूले तुरुन्तै भन्नेछन्: म यो पनि गर्न सक्छु! र त्यसपछि कुनै विमान दुर्घटना हुनेछ वा एक परमाणु रिएक्टर विस्फोट हुनेछ, र यो मेरो गल्ती हुनेछ कि मैले तिनीहरूलाई सही समयमा धेरै जानकारी दिएन।

एलेक्सी: जब म सानो थिएँ, धेरै पटक मैले डग लीको स्रोत कोड अध्ययन गर्ने प्रयास गरें, उदाहरणका लागि, java.util.concurrent, किनभने यो खुला स्रोत हो, यसलाई फेला पार्न र त्यहाँ के भइरहेको छ भनेर बुझ्न प्रयास गर्न धेरै सजिलो छ। यो धेरै राम्रो देखिएन: अक्सर, यो पूर्ण रूपमा अस्पष्ट छ किन डगले यस तरिकाले केहि गर्ने निर्णय गरे, जब सबैले यसलाई फरक तरिकाले गर्छन्। तपाईं आफ्ना विद्यार्थीहरूलाई यी कुराहरू कसरी बुझाउनुहुन्छ? उदाहरण को लागी, हार्डकोर एल्गोरिथ्म को विशिष्ट विवरण को वर्णन गर्न को लागी एक विशेष सही तरीका छ? तपाईं यसलाई कसरी गर्नुहुन्छ?

मौरिस: रेखाचित्र शिक्षकहरूको एउटा क्लिच हुन्छ जुन उनीहरूले पहिले सम्झन्छन्: यदि तपाइँ पिकासो जस्तै कोर्न चाहनुहुन्छ भने, तपाइँले पहिले सरल यथार्थवादी चित्रहरू कसरी कोर्न सिक्नुपर्छ, र तपाइँ नियमहरू थाहा पाएपछि मात्र तपाइँ तिनीहरूलाई तोड्न सुरु गर्न सक्नुहुन्छ। यदि तपाइँ तुरुन्तै नियमहरू तोडेर सुरु गर्नुहुन्छ भने, तपाइँ गडबड पाउनुहुन्छ। पहिलो, म विद्यार्थीहरूलाई प्रदर्शनको चिन्ता नगरी सरल, सही कोड कसरी लेख्ने भनेर सिकाउँछु। म भन्छु कि यहाँ जटिल समय समस्याहरू लुकेका छन्, त्यसैले क्यासहरूको बारेमा चिन्ता नगर्नुहोस्, मेमोरी मोडेलहरूको बारेमा चिन्ता नगर्नुहोस्, केवल सबै कुरा ठीकसँग काम गर्दछ भनेर निश्चित गर्नुहोस्। यो पहिले नै पर्याप्त गाह्रो छ: आधुनिक प्रोग्रामिंग आफैमा सजिलो छैन, विशेष गरी नयाँ विद्यार्थीहरूको लागि। र जब तिनीहरूसँग सही कार्यक्रमहरू कसरी लेख्ने भन्ने बारे अन्तर्ज्ञान हुन्छ, म भन्छु: यी दुई स्पिनलक कार्यान्वयनहरू हेर्नुहोस्: एउटा धेरै ढिलो छ, र दोस्रो पनि धेरै राम्रो छैन, तर पहिले नै राम्रो छ। यद्यपि, गणितीय रूपमा यी दुई एल्गोरिदमहरू समान छन्। वास्तवमा, ती मध्ये एकले क्यास स्थानीयता प्रयोग गर्दछ। ती मध्ये एउटाले स्थानीय रूपमा क्यास गरिएको डाटामा स्पिन गर्छ, र अर्कोले बारम्बार बसमा जाने कार्यहरू गर्दछ। यदि तपाइँ यसलाई बुझ्नुहुन्न भने तपाइँ कुशल कोड लेख्न सक्नुहुन्न, यदि तपाइँलाई अमूर्तता तोड्ने र अन्तर्निहित संरचनालाई कसरी हेर्ने थाहा छैन भने। तर तपाईं यसलाई तुरुन्तै सुरु गर्न सक्षम हुनुहुने छैन। त्यहाँ मानिसहरू छन् जसले यसलाई तुरुन्तै गर्न सुरु गर्छन् र आफ्नै प्रतिभामा विश्वास गर्छन्, सामान्यतया यो नराम्रो रूपमा समाप्त हुन्छ किनभने तिनीहरू सिद्धान्तहरू बुझ्दैनन्। पिकासोजस्तो कोही पनि कोर्दैन वा आफ्नो पहिलो हप्तामा विश्वविद्यालयबाट भर्खरै डग ली जस्ता कार्यक्रमहरू लेख्दैन। यो ज्ञानको स्तरमा पुग्न वर्षौं लाग्छ।

एलेक्सी: तपाईले समस्यालाई दुई भागमा विभाजन गर्नुहुन्छ: पहिलो शुद्धता हो, दोस्रो प्रदर्शन हो?

मौरिस: ठ्याक्कै। र, त्यो क्रम मा। समस्याको अंश यो हो कि नयाँ विद्यार्थीहरूले सहीता हासिल गर्न गाह्रो छ भन्ने महसुस गर्दैनन्। तिनीहरू पहिलो नजरमा भन्छन्: यो स्पष्ट रूपमा सही छ, यो केवल यसलाई गति गर्न बाँकी छ। त्यसोभए कहिलेकाहीँ म तिनीहरूलाई स्वाभाविक रूपमा गलत एल्गोरिदमको बारेमा बताउँछु मानौं यो सही थियो।

जटिल बहु-थ्रेडेड कोड कसरी लेख्ने भनेर विद्यार्थीहरूलाई कसरी सिकाउने

एलेक्सी: केवल हेर्नको लागि कि तिनीहरूले चाल बुझ्छन्?

मौरिस: म सधैं तपाईंलाई अग्रिम चेतावनी दिन्छु कि कहिलेकाहीँ म गलत एल्गोरिदमहरू लिएर आउनेछु। तपाईंले मानिसहरूलाई धोका दिनु हुँदैन। म सुझाव दिन्छु कि तिनीहरू जानकारीको बारेमा शंकालु हुन। यदि मैले केहि भनें र भनें: "हेर्नुहोस्, यो स्पष्ट रूपमा सही छ" - यो संकेत हो कि कतै उनीहरूले तपाईंलाई धोका दिन खोजिरहेका छन्, र तपाईंले प्रश्नहरू सोध्न थाल्नुपर्छ। त्यसपछि, म विद्यार्थीहरूलाई प्रश्नहरू सोधिरहन प्रोत्साहित गर्ने प्रयास गर्छु, र त्यसपछि प्रोम्प्ट गर्छु: "यदि हामीले सबै कुरालाई त्यस्तै छोड्यौं भने के हुन्छ?"। र तिनीहरूले तुरुन्तै त्रुटि देख्छन्। तर विद्यार्थीहरूलाई विश्वस्त पार्नु कि उनीहरूले शुद्धताको बारेमा चिन्ता गर्न आवश्यक छ यो पहिलो नजरमा देखिने भन्दा बढी गाह्रो छ। यी धेरै विद्यार्थीहरू हाई स्कूलमा प्रोग्रामिङ अनुभव लिएर आउँछन्, केहीले पहिले नै जागिर पाइसकेका छन् र त्यहाँ प्रोग्राम गरेका छन्, र तिनीहरू सबै आत्म-विश्वासले भरिएका छन्। यो सैन्य कुरा हो: तपाईंले पहिले तिनीहरूको मानसिकता परिवर्तन गर्नुपर्दछ ताकि उनीहरूलाई उदीयमान समस्याहरूको समाधानमा धैर्यताका साथ जान मनाउन। वा हुनसक्छ यो बौद्ध भिक्षुहरू जस्तै हो: पहिले तिनीहरूले शुद्धताको बारेमा तर्क गर्न सिक्छन्, र एक पटक तिनीहरूले शुद्धताको बारेमा तर्क गर्ने तरिकाहरू बुझ्छन्, उनीहरूलाई अर्को स्तरमा जान र प्रदर्शनको बारेमा चिन्ता गर्न अनुमति दिइन्छ।

एलेक्सी: त्यो हो, कहिलेकाहीँ तपाईले विद्यार्थीहरूलाई काम नगर्ने उदाहरणहरू देखाउनुहुन्छ, जसको लागि तपाईले प्रतिक्रिया पाउनुहुन्छ कि उनीहरूले समस्याको सार बुझ्छन् कि सक्दैनन्, उनीहरूले गलत कोड र गलत परिणाम फेला पार्न सक्छन्। ठिक छ, विद्यार्थीहरू सामान्यतया कसरी खुसी वा निराश हुन्छन्?

मौरिस: लगभग सधैं विद्यार्थीहरूले अन्ततः गल्ती फेला पार्छन्। यदि तिनीहरू धेरै बिस्तारै खोज्छन् भने, म प्रमुख प्रश्नहरू सोध्छु, र यहाँ यो बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ कि यदि तिनीहरू कहिल्यै धोका दिएनन् भने, तिनीहरूले तपाईंका शब्दहरूलाई अन्तिम सत्यको रूपमा सोच्न थाल्छन्। त्यसपछि उनीहरू बोर हुन्छन् र कक्षाको समयमा आफ्नो ल्यापटपमा फेसबुक पढ्दै सुत्छन्। तर जब तपाईंले तिनीहरूलाई पहिले नै थाहा दिनुहुन्छ कि तिनीहरू घोटाला हुनेछन् र यदि तिनीहरूले कुनै चाल बुझ्दैनन् भने मूर्ख देखिनेछन्, तिनीहरू धेरै सतर्क हुन्छन्। यो धेरै तरिकामा राम्रो छ। म चाहन्छु कि विद्यार्थीहरूले समस्याको बारेमा उनीहरूको बुझाइमा प्रश्न मात्र नभई शिक्षकको अख्तियारमाथि पनि प्रश्न उठाओस्। विचार यो छ कि विद्यार्थीले कुनै पनि समयमा आफ्नो हात उठाउन सक्छ र भन्न सक्छ: मलाई लाग्छ तपाईंले भर्खरै भन्नुभएको कुरा गलत हो। यो एक महत्त्वपूर्ण सिक्ने उपकरण हो। म चाहन्न कि कुनै पनि विद्यार्थी चुपचाप बसेर आफैंमा सोच्नुहोस्: यो सबै पूर्ण बकवास देखिन्छ, तर यो तपाईंको हात उठाउन धेरै डरलाग्दो छ, र वास्तवमा, उहाँ एक प्राध्यापक हुनुहुन्छ, त्यसैले उहाँले भन्नुभएको सबै कुरा सत्य हो। तसर्थ, यदि उनीहरूलाई पहिल्यै चेतावनी दिइन्छ कि भनिएको सबै कुरा साँचो होईन भने, उनीहरूलाई सामग्रीमा थप ध्यान दिन प्रोत्साहन हुन्छ। म स्पष्ट रूपमा भन्छु कि तपाईको हात उठाएर प्रश्न सोध्नु ठीक छ। तपाइँको प्रश्न मूर्ख वा भोली लाग्न सक्छ, तर प्राय जसो उत्तम प्रश्नहरू आउँछन्।

Alexei: धेरै रोचक। सामान्यतया मानिसहरूसँग केही प्रकारको मनोवैज्ञानिक अवरोध हुन्छ जसले उनीहरूलाई प्रोफेसरलाई प्रश्न सोध्नबाट रोक्छ। विशेष गरी यदि कोठामा धेरै व्यक्तिहरू छन्, र सबैजना डराउँछन् कि तपाइँको मूर्ख प्रश्न छलफल गर्न यी सबै मानिसहरूको समय लाग्नेछ। के यससँग सम्झौता गर्न कुनै चालहरू छन्?

मौरिस: म प्रायः रोक्छु र क्लासिक प्रश्नहरू सोध्छु। कुनै कथन सही हुनेछ, वा तिनीहरूले छलफलमा समस्या कसरी समाधान गर्नेछन्। यो एक प्रमुख चरण हो, विशेष गरी सत्रको सुरुमा, जब मानिसहरूलाई सानो कुरा पनि भन्न लाज लाग्छ। तपाईंले विद्यार्थीहरूलाई प्रश्न सोध्नुहुन्छ र अरू केही भन्नुहुन्न। मौनता छ, सबैजना अलिकति तनाव गर्छन्, तनाव बढ्छ, त्यसपछि अचानक कोही टुट्छ, टुट्छ र जवाफ दिन्छ। त्यसोभए तपाईंले स्थितिलाई खुलासा गर्नुहुन्छ: जवाफ दिनु भन्दा चुपचाप रहन गाह्रो र असहज हुन्छ! यो एक मानक शैक्षिक चाल हो। संसारका हरेक शिक्षकले यो कसरी गर्ने भनेर जान्नुपर्छ।

एलेक्सी: अब हामीसँग यो अन्तर्वार्ताको लागि उत्कृष्ट शीर्षक छ: "चुप बस्नु भन्दा जवाफ दिन सजिलो छ।"

Vitaly: मलाई अर्को कुरा सोध्न दिनुहोस्। तपाईं टोपोलोजिकल प्रमाणहरूमा काम गर्दै हुनुहुन्छ। तपाईं कसरी यसमा संलग्न हुनुभयो, किनकि वितरित कम्प्युटिङ र टोपोलोजी बिल्कुल फरक चीजहरू हुन्!

मौरिस: त्यहाँ लुकेको सम्बन्ध छ। जब म विद्यार्थी थिएँ र गणित पढ्थे, मैले शुद्ध गणित पढेँ। मेरो पढाइको अन्त्यसम्म मलाई कम्प्युटरमा कुनै चासो थिएन र मैले आफूलाई जागिर खोज्ने अत्यावश्यक आवश्यकतामा पाएँ। एक विद्यार्थीको रूपमा, मैले बीजगणित टोपोलोजी अध्ययन गरें। धेरै वर्षपछि काम गर्दागर्दै एउटा समस्या बोलाइयो "k-सेट सम्झौता समस्या", मैले समस्या मोडेल गर्न ग्राफहरू प्रयोग गरें र, जस्तो लाग्थ्यो, समाधान फेला पारे। तपाईं बस बस्न र ग्राफ वरिपरि जानु थियो। यस ग्राफमा उपयुक्त जवाफ खोज्ने प्रयास गर्नुहोस्। तर मेरो एल्गोरिथ्मले काम गरेन: यो बाहिरियो कि ऊ सधैं सर्कलहरूमा दौडिन्छ। दुर्भाग्यवश, यी मध्ये कुनै पनि ग्राफ सिद्धान्तको औपचारिक भाषामा व्याख्या गर्न सकिँदैन, जुन भाषा सबै कम्प्युटर वैज्ञानिकहरूलाई थाहा छ। र त्यसपछि मलाई याद आयो कि धेरै वर्ष पहिले, टोपोलोजी कक्षाहरूमा पनि, हामीले अवधारणा प्रयोग गर्यौं "सरल जटिल", जुन उच्च आयामहरूमा ग्राफहरूको सामान्यीकरण हो। त्यसपछि मैले आफैलाई सोधें: यदि हामीले समस्यालाई सरल जटिलताका आधारमा सुधार्यौं भने के हुन्छ? यो कुञ्जी बन्यो। अधिक शक्तिशाली औपचारिकता प्रयोग गरेर, समस्या अचानक धेरै सरल हुन्छ। मानिसहरूले ग्राफहरू प्रयोग गरेर लामो समयसम्म यसको साथ संघर्ष गरे, तर तिनीहरूले केही गर्न सकेनन्। र अहिले पनि तिनीहरूले सक्दैनन् - सही जवाफ एल्गोरिथ्म थिएन, तर समस्या समाधान गर्न असम्भव को प्रमाण। त्यो हो, यस्तो एल्गोरिथ्म मात्र अवस्थित छैन। तर असम्भवको हरेक प्रमाण या त सरल जटिलताहरूमा आधारित छ, वा मानिसहरूले सरल जटिलहरूलाई विचार नगर्ने बहानामा आधारित छन्। तपाईंले कुनै चीजलाई नयाँ नामले बोलाउनुभएको तथ्यबाट, यसले यसको सार गुमाउँदैन।

Vitaliy: यो बाहिर जान्छ कि तपाईं केवल भाग्यशाली हुनुहुन्थ्यो?

मौरिस: भाग्यको अतिरिक्त, यो पनि छ तत्परता। मतलब, तपाईंले पहिले सिकेका "बेकार" चीजहरू बिर्सनु हुँदैन। तपाईंले जति धेरै बेकार चीजहरू सिक्नुभयो, नयाँ समस्याको सामना गर्दा तपाईंले थप अन्तरदृष्टिहरू निकाल्न सक्षम हुनुहुनेछ। यस प्रकारको सहज ढाँचा मिलाउनु महत्त्वपूर्ण छ किनभने... भनौं, यो एउटा चेन हो: सुरुमा, मैले ग्राफहरू राम्ररी काम गरेन वा काम गरेनन्, यसले मलाई आठ वर्षअघिको केही कुराको सम्झना दिलाउँछ। र विद्यार्थी वर्षहरू जब हामीले यी सबै सरल जटिलहरू अध्ययन गर्यौं। बदलामा, यसले मलाई मेरो पुरानो टोपोलोजी पाठ्यपुस्तक फेला पार्न र यसलाई मेरो टाउकोमा लोड गर्न अनुमति दियो। तर यदि यो पुरानो ज्ञानको लागि नभएको भए, म मूल समस्या समाधान गर्न कुनै पनि अगाडि बढ्ने थिएन।

मल्टिप्रोसेसर प्रोग्रामिङ को कला को नयाँ संस्करण

अलेक्सई: तपाईंले आफ्नो पुस्तकको बारेमा केही शब्दहरू भन्नुभयो। यो सायद सबैभन्दा ठूलो रहस्य होइन कि तपाईले मल्टिथ्रेडिङमा संसारको सबैभन्दा प्रसिद्ध पुस्तक लेख्नुभयो, "मल्टीप्रोसेसर प्रोग्रामिङ को कला"। उनी पहिले नै करिब ११ वर्षकी भइन् र त्यसपछि मात्रै बाहिर आएकी थिइन्  संशोधित पुनर्मुद्रण। के त्यहाँ दोस्रो संस्करण हुनेछ?

मौरिस: यो राम्रो छ कि तपाईंले सोध्नुभयो! यो चाँडै, तीन महिना वा सो भन्दा बढी हुनेछ। त्यहाँ थप दुई लेखकहरू छन्, हामीले धेरै धेरै सामग्री थप्यौं, फोर्कमा खण्ड सुधार गर्‍यौं / समानान्तरमा जोडिए, MapReduce मा एक खण्ड लेख्यौं, धेरै नयाँ चीजहरू थपे र अनावश्यकहरू फ्याँक्यौं - केहि जुन लेखनको समयमा धेरै रोचक थियो। पहिलो संस्करण, तर आज छैन। यो एकदमै गम्भीरतापूर्वक परिमार्जन गरिएको पुस्तक बन्यो।

अलेक्सई: सबै कुरा पहिले नै भइसकेको छ, यो रिलीज गर्न मात्र बाँकी छ?

मौरिस: केही अध्यायहरूमा अझै काम गर्न आवश्यक छ। हाम्रो प्रकाशक (मलाई लाग्छ कि उसले हामीलाई पहिले नै घृणा गर्छ) अझै पनि हामीले छिटो काम गर्नुपर्छ भनेर बताउन खोज्दै हुनुहुन्छ। हामी तालिकाभन्दा धेरै पछाडि छौं। सैद्धान्तिक रूपमा, हामीले यो पुस्तक एक दुई वर्ष पहिले गर्न सक्थ्यौं।

एलेक्सी: क्रिसमस अघि पुस्तकको नयाँ संस्करण प्राप्त गर्ने कुनै मौका छ?

मौरिस: त्यो हाम्रो लक्ष्य हो! तर मैले धेरै पटक जितको भविष्यवाणी गरेको छु कि अब कसैले मलाई विश्वास गर्दैन। सायद तपाईले मलाई यस मामिलामा धेरै विश्वास गर्नु हुँदैन।

अलेक्सई: कुनै पनि अवस्थामा, यो शानदार समाचार हो। मलाई पुस्तकको पहिलो संस्करण साँच्चै मन पर्यो। तपाईं म फ्यान हुँ भन्न सक्नुहुन्छ।

मौरिस: मलाई आशा छ नयाँ संस्करण तपाईंको उत्कट उत्साहको लागि योग्य हुनेछ, धन्यवाद!

कसरी लेनदेन मेमोरी आविष्कार गरियो

Vitaly: अर्को प्रश्न लेनदेन मेमोरीको बारेमा हो। जहाँसम्म मैले बुझेको छु, तपाईं यस क्षेत्रमा अग्रगामी हुनुहुन्छ, तपाईंले यस्तो समयमा आविष्कार गर्नुभयो जब कसैले त्यस्ता चीजहरूको बारेमा सोच्दैन। यो क्षेत्रमा सर्ने निर्णय किन गर्नुभयो ? किन तपाईंको लागि लेनदेन महत्त्वपूर्ण थियो? के तपाईंले सोच्नुभयो कि कुनै दिन तिनीहरू फलाममा मूर्त हुनेछन्?

मौरिस: मलाई मेरो स्नातक अध्ययनदेखि लेनदेनको बारेमा थाहा छ।

Vitaliy: हो, तर यी फरक लेनदेन हो!

मौरिस: मैले इलियट मोससँग गैर-ब्लक गर्ने फोहोर संकलनमा काम गरें। हाम्रो समस्या यो थियो कि हामीले मेमोरीमा केहि शब्दहरू परमाणु रूपमा परिवर्तन गर्न चाहन्थ्यौं र त्यसपछि एल्गोरिदमहरू धेरै सरल हुनेछन्, र कम्तिमा ती मध्ये केही अझ प्रभावकारी हुनेछन्। प्रयोग गर्दै तुलना-र-स्वैप लागि लोड-लिङ्क/स्टोर-सशर्तसमानान्तर वास्तुकला द्वारा प्रदान गरिएको, यो केहि गर्न सम्भव छ, तर यो धेरै अकुशल र कुरूप छ किनभने तपाईंले अप्रत्यक्ष स्तरहरूसँग व्यवहार गर्नुपर्नेछ। म मेमोरी शब्दहरू परिवर्तन गर्न चाहन्छु र मलाई स्विच गर्न आवश्यक छ किनभने म केवल एक सूचक परिवर्तन गर्न सक्छु, त्यसैले तिनीहरूले कुनै प्रकारको डाइरेक्टरी-जस्तो संरचनालाई संकेत गर्न आवश्यक छ। हामीले हार्डवेयर परिवर्तन गर्न सक्यौं भने यो कत्ति राम्रो हुन्छ भनेर कुरा गर्यौं ताकि यो एकैसाथ रेकर्ड गर्न सकियोस्। इलियटले यो याद गरेको देखिन्छ: यदि तपाइँ क्यास कोहेरेन्सी प्रोटोकलहरू हेर्नुहुन्छ भने, तिनीहरूले पहिले नै धेरै आवश्यक कार्यक्षमता प्रदान गर्दछ। आशावादी लेनदेनमा, क्यास कोहेरेन्सी प्रोटोकलले समय द्वन्द्वको उपस्थिति देखाउनेछ र क्यास बन्नेछ। अवैध। यदि तपाइँ अनुमानित रूपमा तपाइँको क्यासमा लेनदेन सुरु गर्नुहुन्छ र विरोधाभासहरू पत्ता लगाउन कोहेरेन्स प्रोटोकलको संयन्त्र प्रयोग गर्नुहुन्छ भने के हुन्छ? सट्टा हार्डवेयर वास्तुकला डिजाइन गर्न सजिलो थियो। त्यसैले हामीले त्यो लेख्यौं धेरै पहिलो प्रकाशन लेनदेन मेमोरीको बारेमा। उही समयमा, मैले काम गरेको कम्पनी, डिजिटल उपकरण निगम, अल्फा भनिने नयाँ 64-बिट प्रोसेसर निर्माण गरिरहेको थियो। र त्यसैले म गएँ र अल्फा विकास टोलीलाई हाम्रो अद्भुत लेनदेन मेमोरीको बारेमा एक प्रस्तुतीकरण दिएँ, र उनीहरूले सोधे: यदि हामीले यी सबै सीधै प्रोसेसरमा राख्यौं भने हाम्रो कम्पनीले के अतिरिक्त आम्दानी पाउनेछ? र मसँग यसको कुनै जवाफ थिएन, किनकि म एक प्राविधिक हुँ, म मार्केटिङ विशेषज्ञ होइन। मसँग साँच्चै भन्नु केही थिएन। मलाई केही थाहा नभएकोमा उनीहरू धेरै प्रभावित भएनन्।

Vitaly: अरबौं! केवल "अरब" भन्नुहोस्!

मौरिस: हो, मैले भन्नुपर्थ्यो। अब, स्टार्टअपको युगमा र ती सबै, मलाई कसरी व्यापार योजना लेख्ने थाहा छ। कि तपाइँ सम्भावित लाभ को आकार को बारे मा एक सानो झूट गर्न सक्नुहुन्छ। तर ती दिनहरूमा यो भोली देखिन्थ्यो, त्यसैले मैले मात्र भनें, "मलाई थाहा छैन।" यदि तपाइँ लेनदेन मेमोरीको बारेमा प्रकाशनको इतिहासलाई हेर्नुभयो भने, तपाइँले याद गर्नुहुनेछ कि एक वर्ष पछि त्यहाँ धेरै सन्दर्भहरू थिए, र त्यसपछि लगभग दस वर्षसम्म कसैले पनि यो लेख उद्धृत गरेन। उद्धरणहरू 2004 वरिपरि देखा पर्‍यो, जब साँचो बहु-कोर अस्तित्वमा आयो। जब मानिसहरूले पत्ता लगाए कि समानान्तर कोड लेख्दा पैसा कमाउन सकिन्छ, नयाँ अनुसन्धान सुरु भयो। रवि राजवार एक लेख लेखे, जसले कुनै न कुनै रूपमा लेनदेन मेमोरीको अवधारणामा मुख्यधारालाई परिचय गराएको छ। (सम्पादकको नोट: यो लेख 2010 मा जारी दोस्रो संस्करण छ र स्वतन्त्र रूपमा उपलब्ध छ PDF को रूपमा)। अचानक, मानिसहरूले महसुस गरे कि यो सबै कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ, कसरी तिनीहरूले लकहरूसँग परम्परागत एल्गोरिदमहरू गति गर्न सक्छन्। केहि को एक राम्रो उदाहरण जुन विगतमा मात्र एक रोचक शैक्षिक समस्या जस्तो देखिन्थ्यो। र हो, यदि तपाईंले मलाई त्यो समयमा सोध्नुभएको थियो कि यदि मलाई लाग्छ कि यो सबै भविष्यमा महत्त्वपूर्ण हुनेछ भने, मैले भनेको थिएँ: अवश्य पनि, तर कहिले स्पष्ट छैन। सायद 50 वर्षमा? व्यवहारमा, यो एक दशक मात्र भयो। यो धेरै राम्रो छ जब तपाईं केहि गर्नुहुन्छ, र केवल दस वर्षमा मानिसहरूले यसलाई याद गर्छन्।

किन यो वितरित कम्प्युटिङ को क्षेत्रमा अनुसन्धान गर्न लायक छ

Vitaly: यदि हामी नयाँ अनुसन्धानको बारेमा कुरा गर्छौं भने, तपाइँ पाठकहरूलाई के सल्लाह दिनुहुन्छ - वितरित कम्प्युटिङ वा मल्टि-कोर र किन? 

मौरिस: आजकल बहु-कोर प्रोसेसर प्राप्त गर्न सजिलो छ, तर साँचो वितरण प्रणाली सेटअप गर्न गाह्रो छ। मैले तिनीहरूमा काम गर्न थाले किनभने म मेरो पीएचडी भन्दा फरक केही गर्न चाहन्थे। यो मैले सँधै शुरुआतीहरूलाई दिने सल्लाह हो: फलो-अप शोध प्रबंध नलेख्नुहोस् - नयाँ दिशामा जाने प्रयास गर्नुहोस्। साथै, मल्टिथ्रेडिङ सजिलो छ। म ओछ्यानबाट नउठिकन ल्यापटपमा दौडिरहेको मेरो आफ्नै फोर्कमा प्रयोग गर्न सक्छु। तर यदि म अचानक वास्तविक वितरण प्रणाली सिर्जना गर्न चाहन्छु भने, मैले धेरै काम गर्न, विद्यार्थीहरूलाई आकर्षित गर्ने, र यस्तै अन्य कुराहरू गर्नुपर्छ। म अल्छी मान्छे हुँ र मल्टी-कोरमा काम गर्न रुचाउँछु। बहु-कोर प्रणालीहरूसँग प्रयोग गर्नु पनि वितरितहरूसँग प्रयोग गर्नु भन्दा सजिलो छ, किनभने एक मूर्ख वितरण प्रणालीमा पनि नियन्त्रण गर्न धेरै कारकहरू छन्।

Vitaliy: तपाई अहिले के गर्दै हुनुहुन्छ, blockchain अनुसन्धान गर्दै हुनुहुन्छ? कुन लेखहरूमा तपाईंले पहिले ध्यान दिनुपर्छ?

मौरिस: भर्खरै देखा पर्‍यो धेरै राम्रो लेखजुन मैले मेरो विद्यार्थी विक्रम सराफसँग विशेष गरी लेखेको थिएँ Tokenomcs सम्मेलनहरू तीन हप्ता अघि पेरिसमा। यो उपयोगी वितरण प्रणालीहरूको बारेमा लेख हो जसमा हामी Ethereum बहु-थ्रेडेड बनाउन प्रस्ताव गर्दछौं। अब स्मार्ट अनुबंधहरू (ब्लकचेनमा चल्ने कोड) क्रमशः कार्यान्वयन गरिन्छ। हामीले पहिले एउटा लेख लेख्यौं जुन प्रक्रियालाई गति दिन सट्टा लेनदेनहरू प्रयोग गर्ने तरिकाको बारेमा कुरा गरेको थियो। हामीले सफ्टवेयर लेनदेन मेमोरीबाट धेरै विचारहरू लिएका छौं र भन्यौं कि यदि तपाईंले यी विचारहरूलाई इथरियम भर्चुअल मेसिनको भाग बनाउनुभयो भने, सबै कुरा छिटो काम गर्नेछ। तर यसको लागि यो आवश्यक छ कि त्यहाँ अनुबंधहरूमा कुनै डाटा विवाद छैन। र त्यसपछि हामीले मान्यौं कि वास्तविक जीवनमा वास्तवमा त्यस्ता द्वन्द्वहरू छैनन्। तर हामीले पत्ता लगाउने मौका पाएका छैनौं। त्यसपछि यो हामीलाई भयो कि हामीसँग लगभग दस वर्षको वास्तविक सम्झौता इतिहास हाम्रो हातमा छ, त्यसैले हामीले इथरियम ब्लकचेन अनलोड गर्यौं र सोच्यौं: यदि यी ऐतिहासिक रेकर्डहरू समानान्तरमा चल्यो भने के हुन्छ? हामीले गतिमा उल्लेखनीय वृद्धि पाएका छौं। इथरियमको प्रारम्भिक दिनहरूमा, गति धेरै बढेको थियो, तर आज सबै कुरा केही हदसम्म जटिल छ, किनभने त्यहाँ कम अनुबंधहरू छन् र डेटामा द्वन्द्वको सम्भावना बढेको छ जसलाई क्रमबद्धता आवश्यक छ। तर यो सबै वास्तविक ऐतिहासिक तथ्याङ्कको प्रयोगात्मक काम हो। ब्लकचेनको बारेमा राम्रो कुरा यो हो कि यसले सँधै सबै कुरा सम्झन्छ, त्यसैले तपाईले समयमै फिर्ता जान सक्नुहुन्छ र यदि हामीले कोड चलाउन अन्य एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्यौं भने के हुन्छ भनेर अध्ययन गर्न सक्नुहुन्छ। विगतका मानिसहरूले हाम्रो नयाँ विचारलाई कसरी मन पराउँथे। यस्तो अनुसन्धान गर्न धेरै सजिलो र अधिक रमाइलो छ, किनभने त्यहाँ एक चीज हो जसले सबै कुराको निगरानी गर्दछ र सबै कुरा रेकर्ड गर्दछ। यो पहिले नै एल्गोरिदम को विकास भन्दा समाजशास्त्र जस्तै केहि छ।

के एल्गोरिदमको विकास रोकिएको छ र कसरी बाँच्ने?

Vitaly: अन्तिम सैद्धांतिक प्रश्नको लागि समय! के यो प्रतिस्पर्धात्मक डेटा संरचनाहरूमा प्रगति हरेक वर्ष संकुचित भइरहेको जस्तो लाग्छ? के तपाईलाई लाग्छ कि हामी डेटा संरचनाहरूको हाम्रो बुझाइमा एक पठारमा पुगेका छौं, वा त्यहाँ केही प्रमुख सुधारहरू हुनेछन्? हुनसक्छ त्यहाँ केहि चतुर विचारहरू छन् जसले सबै कुरालाई पूर्ण रूपमा परिवर्तन गर्न सक्छ?

मौरिस: हामी परम्परागत वास्तुकलाका लागि डेटा संरचनाहरूमा पठारमा पुगेका छौं। तर नयाँ आर्किटेक्चरका लागि डाटा संरचनाहरू अझै पनि धेरै आशाजनक क्षेत्र हुन्। यदि तपाइँ हार्डवेयर एक्सेलेरेटरहरूको लागि डेटा संरचनाहरू सिर्जना गर्न चाहनुहुन्छ भने, त्यसपछि GPU डेटा संरचनाहरू CPU डेटा संरचनाहरू भन्दा धेरै फरक छन्। जब तपाइँ ब्लकचेनका लागि डाटा संरचनाहरू डिजाइन गर्नुहुन्छ, तपाइँले डाटाको टुक्राहरू ह्यास गर्न आवश्यक छ र त्यसपछि तिनीहरूलाई केहिमा राख्नु पर्छ। मर्कल रूख, जालसाजी रोक्न। हालै यस क्षेत्रमा गतिविधिको वृद्धि भएको छ, धेरैले धेरै राम्रो काम गरिरहेका छन्। तर मलाई लाग्छ कि के हुनेछ कि नयाँ आर्किटेक्चर र नयाँ अनुप्रयोगहरूले नयाँ डाटा संरचनाहरूमा नेतृत्व गर्नेछ। पुरानो अनुप्रयोगहरू र परम्परागत वास्तुकला - हुनसक्छ त्यहाँ अनुसन्धानको लागि धेरै ठाउँ छैन। तर यदि तपाईं पिटेको ट्र्याकबाट बाहिर निस्कनुभयो र किनारामा हेर्नुभयो भने, तपाईंले पागल चीजहरू देख्नुहुनेछ जुन मुख्यधाराले गम्भीर रूपमा लिदैन - त्यहाँ सबै रोमाञ्चक चीजहरू वास्तवमा हुन्छन्।

Vitaly: त्यसैले, एक धेरै प्रसिद्ध अनुसन्धानकर्ता हुन, मैले आफ्नै वास्तुकला आविष्कार गर्नुपर्थ्यो 🙂

मौरिस: तपाईं अरू कसैको नयाँ वास्तुकला "चोरी" गर्न सक्नुहुन्छ - यो धेरै सजिलो देखिन्छ!

Brown University मा काम गर्नुहुन्छ

Vitaliy: तपाईं हामीलाई थप बताउन सक्नुहुन्छ ब्राउन विश्वविद्यालयतपाई कुन मा काम गर्नुहुन्छ? सूचना प्रविधिको सन्दर्भमा उनको बारेमा धेरै थाहा छैन। उदाहरण को लागी, MIT को बारे मा भन्दा कम।

मौरिस: ब्राउन विश्वविद्यालय संयुक्त राज्य अमेरिकाको सबैभन्दा पुरानो विश्वविद्यालयहरू मध्ये एक हो। मलाई लाग्छ हार्वर्ड मात्र अलि पुरानो छ। ब्राउन तथाकथित को भाग हो आइभी लीगहरू, जुन आठ पुराना विश्वविद्यालयहरूको संग्रह हो। हार्वर्ड, ब्राउन, कर्नेल, येल, कोलम्बिया, डार्टमाउथ, पेन्सिलभेनिया, प्रिन्सटन। यो एक प्रकारको पुरानो, सानो र अलि कुलीन विश्वविद्यालय हो। उदार कला शिक्षामा फोकस छ। यो MIT जस्तो बन्ने प्रयास गरिरहेको छैन, MIT धेरै विशिष्ट र प्राविधिक छ। ब्राउन रूसी साहित्य वा शास्त्रीय ग्रीक र निस्सन्देह, कम्प्यूटर विज्ञान अध्ययन गर्न को लागी एक महान ठाउँ हो। यसले व्यापक शिक्षामा केन्द्रित छ। हाम्रा अधिकांश विद्यार्थीहरू फेसबुक, एप्पल, गुगलमा जान्छन्, त्यसैले मलाई लाग्छ कि हाम्रा विद्यार्थीहरूलाई उद्योगमा काम पाउन कुनै समस्या छैन। म ब्राउनमा काम गर्न गएँ किनभने त्यसअघि मैले बोस्टनको डिजिटल इक्विपमेन्ट कर्पोरेशनमा काम गरेको थिएँ। यो एक कम्पनी थियो जसले धेरै रोचक चीजहरू आविष्कार गर्यो, तर व्यक्तिगत कम्प्युटरको महत्त्वलाई अस्वीकार गर्यो। कठिन नियति भएको कम्पनी, जसका संस्थापकहरू कुनै समय युवा क्रान्तिकारी थिए, उनीहरूले केही सिक्न सकेनन् र केही पनि बिर्सेनन्, त्यसैले करिब एक दशकभित्रै उनीहरू क्रान्तिकारीबाट प्रतिक्रियावादीमा परिणत भए। उनीहरूले ठट्टा गर्न मन पराए कि व्यक्तिगत कम्प्युटरहरू ग्यारेजमा छन् - अवश्य पनि, परित्याग गरिएको ग्यारेजमा। यो एकदम स्पष्ट छ कि तिनीहरू अधिक लचिलो कम्पनीहरु द्वारा नष्ट भएको थियो। जब यो स्पष्ट भयो कि कम्पनी समस्यामा थियो, मैले ब्राउनबाट मेरो साथीलाई फोन गरें, जो बोस्टनबाट करिब एक घण्टा टाढा छ। म त्यतिबेला बोस्टन छोड्न चाहन्न, किनभने अन्य विश्वविद्यालयहरूमा धेरै रिक्त पदहरू थिएनन्। त्यो समय थियो जब कम्प्युटर विज्ञानको क्षेत्रमा अहिले जति रिक्त पदहरू थिएनन्। र ब्राउनको जागिर थियो, मैले मेरो घरबाट बाहिर निस्कनु परेन, मैले मेरो परिवारलाई सार्नु परेन, र म बोस्टनमा बस्न साँच्चै रमाइलो गर्छु! त्यसैले मैले ब्राउन जाने निर्णय गरें। मलाई यो मन पर्छ। विद्यार्थीहरू उत्कृष्ट छन्, त्यसैले मैले कतै जाने प्रयास पनि गरेन। विश्राम दिनमा, मैले माइक्रोसफ्टमा एक वर्ष काम गरें, एक वर्षको लागि हाइफाको टेक्नोनमा गएँ, र अब म एल्गोरन्डमा हुनेछु। मेरो जताततै धेरै सहकर्मीहरू छन् र त्यसैले हाम्रो कक्षाकोठाको भौतिक स्थान त्यति महत्त्वपूर्ण छैन। तर सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा विद्यार्थीहरू हुन्, तिनीहरू यहाँ उत्कृष्ट छन्। मैले कतै जाने कोसिस गरेको छैन, किनकि म यहाँ धेरै खुसी छु।

यद्यपि संयुक्त राज्यमा ब्राउनको प्रसिद्धिको बावजुद, उनी आश्चर्यजनक रूपमा विदेशमा अज्ञात छन्। तपाईले देख्न सक्नुहुन्छ, अब म यो अवस्थालाई सच्याउन सक्दो प्रयास गरिरहेको छु।

विश्वविद्यालय र कर्पोरेट अनुसन्धान बीचको भिन्नता

Vitaliy: ठीक छ, अर्को प्रश्न डिजिटल उपकरणको बारेमा हो। तपाईं त्यहाँ एक शोधकर्ता हुनुहुन्थ्यो। ठूलो कम्पनीको आर एन्ड डी विभागमा काम गर्ने र विश्वविद्यालयमा काम गर्ने बीचमा के फरक छ? फाइदा र बेफाइदा के हो?

मौरिस: म बीस वर्षदेखि माइक्रोसफ्टमा छु, सन माइक्रोसिस्टम, ओरेकल, फेसबुक र अहिले एल्गोरन्डमा मानिसहरूसँग नजिकबाट काम गरिरहेको छु। यी सबैको आधारमा, म भन्न चाहन्छु कि कम्पनीहरूमा र विश्वविद्यालयमा पहिलो-स्तरीय अनुसन्धान सञ्चालन गर्न सम्भव छ। महत्त्वपूर्ण भिन्नता यो हो कि कम्पनीमा तपाईले सहकर्मीहरूसँग काम गर्नुहुन्छ। यदि मसँग अचानक कुनै परियोजनाको लागि विचार छ जुन अहिलेसम्म अवस्थित छैन, मैले मेरा साथीहरूलाई यो राम्रो विचार हो भनेर विश्वस्त पार्नु पर्छ। यदि म ब्राउनमा छु भने, तब म मेरा विद्यार्थीहरूलाई भन्न सक्छु: एन्टिग्रेभिटीमा काम गरौं! तिनीहरू या त अरू कसैलाई जान्छन् वा परियोजनामा ​​​​लगानेछन्। हो, मलाई कोष खोज्न आवश्यक छ, मलाई अनुदान आवेदन लेख्न आवश्यक छ र यस्तै। जे भए पनि, त्यहाँ सधैं धेरै विद्यार्थीहरू हुनेछन्, र तपाईं एकतर्फी निर्णयहरू गर्न सक्षम हुनुहुनेछ। तर विश्वविद्यालयमा, तपाइँ सम्भवतः तपाइँको स्तर को मान्छे संग काम गर्नुहुन्न। औद्योगिक अनुसन्धानको संसारमा, तपाईंले पहिले सबैलाई विश्वस्त पार्नु पर्छ कि तपाईंको परियोजना लिन लायक छ। म कसैबाट केही अर्डर गर्न सक्दिन। र काम गर्ने यी दुवै तरिकाहरू मूल्यवान छन्, किनभने यदि तपाईं वास्तवमै पागल कुरामा काम गर्दै हुनुहुन्छ र तपाईंका सहकर्मीहरूलाई मनाउन गाह्रो छ भने, स्नातक विद्यार्थीहरूलाई मनाउन सजिलो छ - विशेष गरी यदि तपाईंले तिनीहरूलाई भुक्तानी गर्नुहुन्छ। यदि तपाइँ केहि काम गर्दै हुनुहुन्छ जुन धेरै अनुभव र गहिरो विशेषज्ञता चाहिन्छ भने, तपाइँलाई "होइन, यो यस्तो हुन्छ कि म यो क्षेत्र बुझ्छु र तपाइँको विचार खराब छ, केहि आउँदैन" भन्न सक्ने सहकर्मीहरू चाहिन्छ। यो समय बर्बाद गर्ने सन्दर्भमा धेरै उपयोगी छ। र साथै, यदि औद्योगिक प्रयोगशालाहरूमा तपाईंले रिपोर्टहरू लेख्न धेरै समय खर्च गर्नुहुन्छ भने, विश्वविद्यालयमा तपाईंले यो समय पैसा खोज्न खर्च गर्नुहुन्छ। यदि म विद्यार्थीहरू कतै यात्रा गर्न सक्षम हुन चाहन्छु भने, मैले यसको लागि पैसा अरू कतै खोज्नुपर्छ। र विश्वविद्यालयमा तपाईंको स्थान जति महत्त्वपूर्ण छ, तपाईंले पैसा सङ्कलन गर्न जति धेरै समय खर्च गर्नुपर्छ। त्यसोभए, अब तपाईलाई थाहा छ म के काम गर्छु - एक पेशेवर भिखारी! ती भिक्षुहरू मध्ये एकजस्तै जो दान प्लेट लिएर हिँड्छन्। सामान्यतया, यी दुई गतिविधिहरू एक अर्काको पूरक हुन्। त्यसैले म दुवै संसारमा दृढ भएर बाँच्ने प्रयास गर्छु।

Vitaliy: यस्तो देखिन्छ कि कम्पनीलाई मनाउन अन्य वैज्ञानिकहरूलाई मनाउन भन्दा बढी गाह्रो छ।

मौरिस: कडा, र धेरै धेरै। यसबाहेक, विभिन्न क्षेत्रहरूमा यो फरक छ: कसैले पूर्ण-स्तरीय अनुसन्धान सञ्चालन गर्दछ, र कसैले आफ्नो विषयमा केन्द्रित छ। यदि म माइक्रोसफ्ट वा फेसबुक गएँ र भन्यो, गुरुत्वाकर्षण विरोधी गरौं, तिनीहरूले सायद प्रशंसा गर्नेछन्। तर यदि मैले मेरा स्नातक विद्यार्थीहरूलाई ठ्याक्कै उही कुरा भनें भने, उनीहरूले तुरुन्तै काम गर्न पाउनेछन्, यद्यपि अब मलाई पहिले नै समस्या हुनेछ - किनकि तपाईंले यसको लागि पैसा खोज्नुपर्छ। तर जब सम्म तपाइँ कम्पनीको लक्ष्य संग लाइन मा केहि गर्न चाहानुहुन्छ, त्यो कम्पनी अनुसन्धान गर्न को लागी एक धेरै राम्रो स्थान हुन सक्छ।

हाइड्रा र एसपीटीडीसी

Vitaliy: मेरा प्रश्नहरू समाप्त हुँदैछन्, त्यसैले आउनुहोस् रूसको आगामी यात्राको बारेमा थोरै कुरा गरौं।

मौरिस: हो, म पिटर्सबर्ग फर्कन उत्सुक छु।

एलेक्सी: यो मेरो लागि ठूलो सम्मान हो कि तपाईं यस वर्ष हामीसँग हुनुहुन्छ। सेन्ट पीटर्सबर्गमा यो दोस्रो पटक हो, हैन?

मौरिस: पहिले नै तेस्रो!

अलेक्सई: बुझ्यो, तर SPTDC - ठीक दोस्रो। अन्तिम पटक स्कुल बोलाइयो SPTCC, अब हामीले यस वर्ष वितरित कम्प्युटिङसँग सम्बन्धित थप क्षेत्रहरू छन् भन्ने कुरामा जोड दिनको लागि एउटा अक्षर (C देखि D, वितरणमा समवर्ती) परिवर्तन गरेका छौं। के तपाइँ विद्यालयमा तपाइँको प्रस्तुतीकरण को बारे मा केहि शब्दहरु भन्न सक्नुहुन्छ र हाइड्रा सम्मेलनहरू?

मौरिस: स्कूलमा, म ब्लकचेनको आधारभूत कुराहरू र तपाईं यसमा के गर्न सक्नुहुन्छ भन्ने कुरा गर्न चाहन्छु। म देखाउन चाहन्छु कि ब्लकचेनहरू बहु-थ्रेडेड प्रोग्रामिङसँग धेरै मिल्दोजुल्दो छन् जुन हामी परिचित छौं, तर तिनीहरूको आफ्नै सूक्ष्मताहरूसँग, र यी भिन्नताहरू बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। यदि तपाइँ सामान्य वेब अनुप्रयोगमा गल्ती गर्नुहुन्छ भने, यो केवल कष्टप्रद छ। यदि तपाईंले वित्तीय एपमा बग्गी कोड लेख्नुभयो भने, कसैले निश्चित रूपमा तपाईंको सबै पैसा चोर्नेछ। यो जिम्मेवारी र परिणामहरूको पूर्णतया फरक स्तर हो। म कामको प्रमाण, स्मार्ट अनुबंध, विभिन्न ब्लकचेनहरू बीचको लेनदेनको बारेमा थोरै कुरा गर्नेछु।

अन्य वक्ताहरू मेरो छेउमा काम गर्नेछन्, जोसँग पनि ब्लकचेनको बारेमा केही भन्नु छ, र हामीले हाम्रा कथाहरू राम्ररी मिलाउनका लागि आपसमा समन्वय गर्न सहमत भयौं। तर ईन्जिनियरिङ् वार्ताको लागि, म विस्तृत श्रोताहरूलाई स्पष्ट व्याख्या दिन चाहन्छु किन तपाईंले ब्लकचेनको बारेमा सुनेका सबै कुरामा विश्वास गर्नु हुँदैन, किन ब्लकचेनहरू एक उत्कृष्ट क्षेत्र हो, यो कसरी अन्य प्रसिद्ध विचारहरूसँग मिल्छ, र हामीले किन गर्नुपर्छ। साहसपूर्वक भविष्य हेर्न।

एलेक्सी: यसको अतिरिक्त, म भन्न चाहन्छु कि यो भेटघाट वा प्रयोगकर्ता समूहको ढाँचामा हुनेछैन, जस्तै यो दुई वर्ष पहिले थियो। हामीले विद्यालय नजिकै एउटा सानो सम्मेलन गर्ने निर्णय गर्यौं। कारण यो हो कि पिटर कुज्नेत्सोभसँग कुरा गरेपछि, हामीले महसुस गर्‍यौं कि विद्यालय एक सय, शायद 120 जनामा ​​मात्र सीमित छ। एकै समयमा, त्यहाँ धेरै इन्जिनियरहरू छन् जो तपाईंसँग कुरा गर्न चाहन्छन्, रिपोर्टहरूमा भाग लिन चाहन्छन्, र सामान्यतया विषयमा रुचि राख्छन्। यसका लागि हामीले नयाँ सम्मेलन बनाएका छौं हाइड्रा भनिन्छ। वैसे, कुनै पनि विचार किन Hydra?

मौरिस: किनभने यसमा सात वक्ताहरू हुनेछन्? र तिनीहरूको टाउको काट्न सकिन्छ, र तिनीहरूको ठाउँमा नयाँ वक्ताहरू बढ्नेछन्?

एलेक्सी: नयाँ स्पिकरहरू बढाउनको लागि उत्कृष्ट विचार। तर साँच्चै, यहाँ एउटा कथा छ। ओडिसियसको कथा सम्झनुहोस्, जहाँ उसले बीचमा यात्रा गर्नुपर्‍यो Scylla र Charybdis? Hydra Charybdis जस्तै हो। कथा यो हो कि एक पटक मैले सम्मेलनमा बोलें र मल्टिथ्रेडिङको बारेमा कुरा गरें। यस सम्मेलनमा जम्मा दुईवटा ट्र्याक थिए। रिपोर्टको सुरुमा, मैले हलमा दर्शकहरूलाई भनें कि तिनीहरूसँग अब Scylla र Charybdis बीचको छनौट छ। मेरो आत्मिक जनावर Charybdis हो, किनकि Charybdis को धेरै टाउको छ, र मेरो विषय बहु-थ्रेडिङ हो। सम्मेलनहरूको नाम यसरी देखिन्छ।

जे होस्, हामीसँग प्रश्न र समय दुवै सकिएको छ। त्यसैले राम्रो अन्तर्वार्ताको लागि धन्यवाद साथीहरू र तपाइँलाई SPTDC र Hydra 2019 मा भेट्नुहोस्!

सेन्ट पीटर्सबर्गमा जुलाई ११-१२, २०१९ मा हुने हाइड्रा २०१९ सम्मेलनमा मौरिससँग सञ्चार जारी राख्न सम्भव हुनेछ। उनी रिपोर्ट लिएर आउनेछन् "ब्लकचेन र वितरित कम्प्युटिङको भविष्य"। टिकट खरिद गर्न सकिन्छ आधिकारिक वेबसाइटमा.

स्रोत: www.habr.com