ਮਾਈਕਲ ਸਕਾਟ - 34 ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਰੋਚੈਸਟਰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਵਜੋਂ, ਅਤੇ ਵਿਸਕਾਨਸਿਨ-ਮੈਡੀਸਨ ਦੀ ਆਪਣੀ ਘਰੇਲੂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਉਹ ਪੰਜ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਡੀਨ ਰਹੇ। ਉਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਅਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਾਰੇ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਦੁਨੀਆ ਮਾਈਕਲ ਨੂੰ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ ਤੋਂ ਜਾਣਦੀ ਹੈ "ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੈਗਮੈਟਿਕਸ", ਕੰਮ ਬਾਰੇ ਕੀ "ਸਾਂਝੇ-ਮੈਮੋਰੀ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ 'ਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ" ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਜੋਂ ਡਿਜਕਸਟ੍ਰਾ ਇਨਾਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਉਸ ਨੂੰ ਉਸ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਲੇਖਕ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਮਾਈਕਲ-ਸਕਾਟ.

ਡੱਗ ਲੀ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਉਸਨੇ ਗੈਰ-ਬਲਾਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸਮਕਾਲੀ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜੋ ਜਾਵਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਲਾਗੂ ਕਰਨ "ਦੋਹਰੀ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ" JavaSE 6 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ 10 ਗੁਣਾ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ ThreadPoolExecutor.

ਸਮੱਗਰੀ:

• ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੈਰੀਅਰ, ਰੋਚੈਸਟਰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ਾਰਲੋਟ, ਲਿੰਕਸ ਭਾਸ਼ਾ;
• IEEE ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੋਹੇਰੈਂਟ ਇੰਟਰਫੇਸ, MCS ਲਾਕਿੰਗ;
• ਇੱਕ ਸਦਾ-ਬਦਲਦੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਚਾਅ;
• ਕੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮੂਰਖ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ? ਗਲੋਬਲ ਰੁਝਾਨ, ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀਕਰਨ;
• ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕੰਮ;
• ਨਵੇਂ ਕੋਰਸਾਂ ਅਤੇ ਕਿਤਾਬਾਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ;
• ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ;
• ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਅਮਲੀ ਅਮਲ। MCS, MS, CLH, JSR 166, ਡੱਗ ਲੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ;
• ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ;
• ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਜਿੱਤ ਨੇੜੇ ਹੈ;
• ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਮੈਮੋਰੀ, ਆਪਟੇਨ ਡੀਆਈਐਮਐਮ, ਅਤਿ-ਤੇਜ਼ ਉਪਕਰਣ;
• ਅਗਲਾ ਵੱਡਾ ਰੁਝਾਨ. ਦੋਹਰੀ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ. ਹਾਈਡਰਾ।

ਇੰਟਰਵਿਊ ਇਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਰਵਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:

ਵਿਟਾਲੀ ਅਕਸੇਨੋਵ — ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ IST ਆਸਟਰੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੋਸਟਡੌਕ ਅਤੇ ITMO ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਭਾਗ ਦਾ ਇੱਕ ਮੈਂਬਰ। ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। IST ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਸਨੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਪੀਟਰ ਕੁਜ਼ਨੇਤਸੋਵ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਪੈਰਿਸ ਡਿਡੇਰੋਟ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਆਈਟੀਐਮਓ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਤੋਂ ਪੀਐਚਡੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ।

ਅਲੈਕਸੀ ਫੇਡੋਰੋਵ JUG Ru ਗਰੁੱਪ, ਇੱਕ ਰੂਸੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਤਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਲੈਕਸੀ ਨੇ 50 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ, ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿੱਚ ਓਰੇਕਲ (ਜੇਸੀਕੇ, ਜਾਵਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗਰੁੱਪ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਓਡਨੋਕਲਾਸਨੀਕੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਵਲਾਦੀਮੀਰ ਸਿਟਨੀਕੋਵ Netcracker ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੈ. ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਉਹ NetCracker OS ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਟੈਲੀਕਾਮ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ। Java ਅਤੇ Oracle ਡਾਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ। ਅਧਿਕਾਰਤ PostgreSQL JDBC ਡਰਾਈਵਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਲੇਖਕ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੈਰੀਅਰ, ਰੋਚੈਸਟਰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ. ਸ਼ਾਰਲੋਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਲਿੰਕਸ ਭਾਸ਼ਾ।

Алексей: ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਰੂਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਅਸ਼ਲੀਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਭ ਕੁਝ ਪੜ੍ਹ ਲਿਆ ਹੈ ਕੋਰਮੇਨ, ਲੀਜ਼ਰਸਨ ਅਤੇ ਰਿਵੈਸਟ ਦੁਆਰਾ ਕਿਤਾਬ. ਇਸ ਲਈ, ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਕਾਨਫਰੰਸ, ਸਕੂਲ ਅਤੇ ਇਹ ਇੰਟਰਵਿਊ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਸਾਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਮੈਂਬਰਾਂ ਤੋਂ ਇਸ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਵਾਲ ਮਿਲੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਸ ਮੌਕੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਧੰਨਵਾਦੀ ਹਾਂ। ਕੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਨੂੰ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿਚ ਵੀ ਉਹੀ ਪਿਆਰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ?

ਮਾਈਕਲ: ਸਾਡਾ ਖੇਤਰ ਇੰਨਾ ਵਿਭਿੰਨ ਹੈ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਪਰ ਹਕੀਕਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੇ ਪਿਛਲੇ 30 ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਵਪਾਰ, ਉਦਯੋਗ, ਕਲਾ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਿਆਂਦੀਆਂ ਹਨ।

Vitali: ਆਓ ਕੁਝ ਦੂਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਰਗੀ ਚੀਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਾਰਨੇਗੀ ਮੇਲਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਲਈ ਇਹ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਹੈ, MIT ਲਈ ਇਹ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਰੋਬੋਟ ਅਤੇ ਮਲਟੀਥਰੇਡਿੰਗ ਹੈ। ਕੀ ਰੋਚੈਸਟਰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿਚ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ?

ਮਾਈਕਲ: ਈਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਲਈ, ਮੈਂ ਕਹਾਂਗਾ ਕਿ ਸੀਐਮਯੂ ਅਤੇ ਐਮਆਈਟੀ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਵਿਭਾਗ ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅੱਧੇ ਲੋਕ AI ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝੇ ਹੋਏ ਹਨ - ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਦੂਜੇ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸੀ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ AI ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਕੋਰਸ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਲਈ ਮੇਰਾ ਵਿਭਾਗ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੇਰਾ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤਸੱਲੀ ਦੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਵਿਭਾਗ ਲਈ ਦੂਜੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਰਲਲ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਹੈ, ਯਾਨੀ ਮੇਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ।

Vitali: ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਸੀ ਜਦੋਂ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦਾ ਖੇਤਰ ਹੁਣੇ ਹੀ ਉਭਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਰਚਨਾਵਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਆਪਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੀਆਂ ਹਨ: ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਵੰਡੇ ਗਏ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ, ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ। ਅਜਿਹੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਕਿਉਂ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਖੋਜ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਸਥਾਨ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ ਸ਼ਾਰਲੋਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਸਕਾਨਸਿਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿਖੇ, ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਉੱਥੇ ਮੈਂ ਰਾਫੇਲ ਫਿਨਕੇਲ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ (ਰਾਫੇਲ ਫਿਨਕੇਲ) ਅਤੇ ਮਾਰਵਿਨ ਸੋਲੋਮਨ (ਮਾਰਵਿਨ ਸੁਲੇਮਾਨ). ਮੇਰਾ ਖੋਜ ਨਿਬੰਧ ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਸੀ - ਹੁਣ ਹਰ ਕੋਈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਭੁੱਲ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਰਮਾਤਮਾ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰੋ. ਮੈਂ Lynx ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਬਣਾਈ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਢਿੱਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਸਰਵਰ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਸੀ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੈਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ, ਮੈਂ ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਕਿ ਮੇਰਾ ਕਰੀਅਰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਵੇਗਾ। ਪਰ ਰੋਚੈਸਟਰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਛੋਟੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ, ਉੱਥੇ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਨੇੜਿਓਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਥੇ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਹੋਰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲੋਕ ਨਹੀਂ ਸਨ, ਇਸਲਈ ਮੇਰੇ ਸਾਰੇ ਸੰਪਰਕ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸਨ ਜੋ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਮੈਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇਸਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣਿਆ, ਆਲਰਾਊਂਡਰ ਹੋਣਾ ਮੇਰੇ ਲਈ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਜ਼ ਅਤੇ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਚਾਨਕ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ.

IEEE ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੋਹੇਰੈਂਟ ਇੰਟਰਫੇਸ, MCS ਲਾਕਿੰਗ।

Vitali: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਥੋੜਾ ਹੋਰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਇਹ ਇੱਕ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਕਹਾਣੀ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸੁਣਾਉਂਦਾ ਨਹੀਂ ਥੱਕਦਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਹੋਇਆ ASPLOS ਬੋਸਟਨ ਵਿੱਚ - ਇਹ 80 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਜਾਂ 90 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਜੌਨ ਮੇਲੋਰ-ਕਰੁਮੀ (ਜੌਨ ਮੇਲੋਰ-ਕ੍ਰੂਮੀ), ਸਾਡੀ ਫੈਕਲਟੀ ਦਾ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ। ਮੈਂ ਉਸਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਸੀ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਂਝੀ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਮੈਰੀ ਵਰਨਨ (ਮੈਰੀ ਵਰਨਨ) ਵਿਸਕਾਨਸਿਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਸਟਮ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਣ ਦਿੱਤਾ ਜੋ ਉਹ ਵਿਸਕਾਨਸਿਨ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ: ਵਿਸਕਾਨਸਿਨ ਮਲਟੀਕਿਊਬ. ਇਸ ਮਲਟੀਕਿਊਬ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਸੀ ਜਿਸਨੂੰ ਕਿ Q ਆਨ ਸਿੰਕ ਬਿੱਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲ ਕੇ ਕਿਊ ਆਨ ਲਾਕ ਬਿੱਟ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੋਲਬੀ ਪਨੀਰ ਵਰਗਾ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਸੀ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਜਾਣਦੇ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਕੋਲਬੀ ਆਖਰਕਾਰ IEEE ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੋਹੇਰੈਂਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਸਟੈਂਡਰਡ ਲਈ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇੰਜਣ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਲਾਕਿੰਗ ਵਿਧੀ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕੈਸ਼ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਕੈਸ਼ ਤੱਕ ਪੁਆਇੰਟਰ ਬਣਾਏ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰੇਕ ਲਾਕ ਹੋਲਡਰ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸਦੀ ਵਾਰੀ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਅਤੇ ਜੌਨ ਨੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਵੱਲ ਦੇਖਿਆ ਅਤੇ ਕਿਹਾ: ਇਹ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਕੀ ਤੁਲਨਾ-ਅਤੇ-ਸਵੈਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ? ਅਸੀਂ ਕਲਾਸ ਰੂਮ ਵਿੱਚ ਪਈਆਂ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲੈ ਲਈ ਅਤੇ ਉਸ ਉੱਤੇ ਲਿਖਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ MCS ਬਲਾਕਿੰਗ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਰੀ ਨੇ ਆਪਣੀ ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਰੀ ਰੱਖੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਸਫਲ ਹੋ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਲੇਖ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ। ਉਸ ਸਮੇਂ, ਮੇਰੇ ਲਈ, ਇਹ ਵਿਸ਼ਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਭਟਕਣਾ ਜਾਪਦਾ ਸੀ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੈਂ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ. ਪਰ ਫਿਰ ਉਸੇ ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੋਈ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ, ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਮੇਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਣ ਗਏ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਸਭ ਦੁਰਘਟਨਾ ਦੁਆਰਾ ਹੋਇਆ ਹੈ.

Vitali: ਮੈਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ MCS ਬਲਾਕਿੰਗ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਾਂ, ਪਰ ਹੁਣ ਤੱਕ ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਿਆ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਆਖ਼ਰੀ ਨਾਵਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਸੀ।

ਬਦਲਦੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਚਣਾ ਹੈ?

Алексей: ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਹੈ। 30 ਜਾਂ 40 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਆਜ਼ਾਦੀ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਜਾਂ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਕਰੀਅਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸੁਆਗਤ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ। ਹਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਹਰ ਸਨ. ਸੰਕੁਚਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁਣ ਉਭਰ ਕੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈਆਂ ਹਨ: ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਹਨ। ਇਹ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਹੈ। ਪਰ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਬੇਅੰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਹਰ ਕੋਈ ਖੋਜ ਲਈ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਦਹਾਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਨਵੀਂ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿਚ ਕਿਵੇਂ ਬਚਣਾ ਹੈ?

ਮਾਈਕਲ: ਅਸੀਂ ਇਸ ਪੱਖੋਂ ਕੋਈ ਖਾਸ ਨਹੀਂ, ਇਹੀ ਗੱਲ ਇਕ ਵਾਰ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿਚ ਵੀ ਵਾਪਰੀ। ਮੈਂ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਸੀ ਕਿ ਮੈਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਜਦੋਂ ਇਹ ਖੇਤਰ "ਕਿਸ਼ੋਰ" ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਕੁਝ ਨੀਂਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਰੱਖੀ ਜਾ ਚੁੱਕੀ ਸੀ, ਪਰ ਸਭ ਕੁਝ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਅਧੂਰਾ ਸੀ. ਇਹ ਮੌਕਾ ਅਕਸਰ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ। ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ, ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਹੋਰ ਵੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ, ਗਣਿਤ ਲਗਭਗ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਹੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਹੁਣ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪ ਖੋਜਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਸਹੀ ਹੋ ਕਿ ਇੱਥੇ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਸਿਰਫ ਇਹ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਉਸੇ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ।

Алексей: ਮੈਂ ਇੱਥੇ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹਿਲੂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਗਣਿਤ ਦਾ ਪਿਛੋਕੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੇਰੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮੈਂ ਅਕਸਰ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਸੀ। ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਸਰੋਤਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਮੇਰੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਦੂਜੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਸਿਰਫ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਸਨ. ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਦਰਸ਼ਕ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਫਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਮੈਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਗਿਆ ਸੀ। ਜਿਉਂ-ਜਿਉਂ ਗੱਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਗਈ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਰੋਤੇ ਮੇਰੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਸਨ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਉੱਡਦੇ ਹੀ ਹਾਲਾਤ ਮੁਤਾਬਕ ਢਲਣਾ ਪਿਆ। ਸਲਾਈਡਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਨਿਕਲੀਆਂ - ਇਸ ਲਈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਸਲਾਈਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਮੇਰੀ ਸਲਾਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਦਾ ਪੱਧਰ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਦੀ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਸੁਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

Vitali: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਕੋਈ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਲੈਕਚਰ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਸੀ?

ਮਾਈਕਲ: ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਲਈ, ਮੈਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਨਾ ਕਰਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਵਾਂਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਜਿਸ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਉਸ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਡੂੰਘੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਲਈ ਸਾਡੇ ਲਈ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸ਼ਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ। ਮੇਰੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਅਨੁਸਾਰ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਮੇਰੀ ਤਾਜ਼ਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਕਮਜ਼ੋਰ ਨੁਕਤਾ ਵੀ ਸੀ। ਇੱਕ ਸਹੀ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ, ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ, ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਕਿੰਨੀ ਤਕਨੀਕੀ ਹੈ ਇਹ ਦਰਸ਼ਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੌਟਲੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਟੁਕੜਾ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਜਾਣੂ ਲੋਕ ਇਸਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ।

ਕੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮੂਰਖ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ? ਗਲੋਬਲ ਰੁਝਾਨ, ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀਕਰਨ.

Алексей: ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ। ਕੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਦਹਾਕੇ ਜਾਂ ਸਾਲ-ਦਰ-ਸਾਲ ਮੂਰਖ ਜਾਂ ਚੁਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ? ਰੂਸ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਲਗਾਤਾਰ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਰ ਸਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਮਾਈਕਲ: ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਾਡੇ ਪੁਰਾਣੇ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਸੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਅਚੇਤ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਤੋਂ 30 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਜਜ਼ਬ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੈ। ਜੇ ਮੇਰੇ ਕੋਲ 1985 ਨਾਲੋਂ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਕੋਲ ਇਹ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ? ਸ਼ਾਇਦ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ 20 ਸਾਲ ਦੇ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ? ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਜਨਸੰਖਿਆ ਰਚਨਾ ਵਿੱਚ ਹੋਈਆਂ ਹਨ: ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ ਕੈਨੇਡੀਅਨਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ, ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੈਨੇਡੀਅਨ ਹੁੰਦੇ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਕੈਨੇਡੀਅਨ ਸਰਹੱਦ ਦੇ ਬਹੁਤ ਨੇੜੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉੱਥੋਂ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀਕੈਂਡ 'ਤੇ ਘਰ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਹੁਣ ਕੈਨੇਡਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੰਗੀਆਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੈਨੇਡੀਅਨ ਇੱਥੇ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਅਮਰੀਕਾ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।

Алексей: ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਰੁਝਾਨ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੌਣ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਦੁਨੀਆਂ ਸਮਤਲ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਖੇਤਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ACM ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰ 4 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੂਜੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਆਯੋਜਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਉਹ ਪੂਰੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੇ ਹੋਰ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ IEEE, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ACM ਤੋਂ ਵੱਧ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੰਸਥਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਚੀਨ, ਭਾਰਤ, ਰੂਸ, ਜਰਮਨੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀਆਂ ਕੁਰਸੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਹੁਣ ਹਰ ਪਾਸੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।

Алексей: ਪਰ, ਸ਼ਾਇਦ, ਅਜਿਹੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀਕਰਨ ਦੇ ਕੁਝ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪਹਿਲੂ ਹਨ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਂ ਕਹਾਂਗਾ ਕਿ ਸਾਰੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪਹਿਲੂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਰਾਜਨੀਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਮੇਂ, ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਅਮਰੀਕਾ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਸਤ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਚੋਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਅਤੇ ਹੁਣ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਵੀਜ਼ਾ ਅਤੇ ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿਆਸੀ ਖੇਡਾਂ ਹਨ।

Алексей: ਭਾਵ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ.

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਨਵਾਂ ਵਿਸ਼ਾ ਪੜ੍ਹਾਉਣ ਵੇਲੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਕਲਪ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕੰਮ

Алексей: ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਣਾ ਹੈ?

ਮਾਈਕਲ: ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਲਾਸਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਚਲਦੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੇ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਣ, ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮਝ ਸਕਣ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਣ ਜੋ ਉਹ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪਲਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਂ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੜ੍ਹਾਉਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਪਰ ਹੁਣ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ 'ਤੇ ਪਏ ਬੋਝ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਆਮ ਰੀਟੇਲਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਦੇਣਾ ਪਵੇਗਾ ਜਿੰਨਾ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮੈਂ ਆਪਣੀਆਂ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਘਰ ਬੈਠੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਲਾਈਵ ਕਲਾਸਾਂ ਦਾ ਬਿੰਦੂ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ। ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਸਲਾਈਡਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਚਾਕ ਅਤੇ ਬਲੈਕਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਸਿਵਾਏ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਪਾਠ ਯੋਜਨਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਸਖ਼ਤ ਕ੍ਰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਏ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਜੋ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਮੇਰੇ ਤੋਂ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇ।

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਬਹੁਤ ਵਧਿਆ. ਮੇਰੇ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ, ਸਰੋਤਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪੁੱਛੋ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਮੂਰਖ ਜਾਂ ਚੁਸਤ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਫਿਰ ਵੀ ਉਹ ਚੁੱਪ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਤੁਸੀਂ ਹੱਸੋਗੇ, ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰ ਚੁੱਪ ਵਿਚ ਖੜ੍ਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿਚ ਹਰ ਕੋਈ ਬੇਚੈਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇਗਾ. ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਲੋਕ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਹਾਂ ਜਾਂ ਨਾਂਹ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੀ ਉਪਰੋਕਤ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਰੇਸ ਹੈ? ਕੌਣ ਅਜਿਹਾ ਸੋਚਦਾ ਹੈ? ਕੌਣ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦਾ? ਕੌਣ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਸਿਰਫ ਅੱਧੇ ਹੱਥ ਉੱਪਰ ਗਏ ਸਨ?

Vitali: ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ :)

ਮਾਈਕਲ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਵੀ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰੇ ਹੁਣੇ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਣ। ਪਰ ਜੇ ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸ਼ਾਂਤੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਈ ਵਾਰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, ਯਾਨੀ ਕਿ, ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਿਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। 

Алексей: ਕੀ ਇਹ ਸਵਾਲ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀਂ ਸੋਚਿਆ ਸੀ? ਕੀ ਉਹ ਅਚਾਨਕ ਹਨ? ਕੀ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ?

ਮਾਈਕਲ: ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਦਿਲਚਸਪ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਈ ਸੀ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਕਸਰ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾ ਛੱਡਣ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਅਕਸਰ ਇਹ ਪਾਠ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੀ, ਕੁਝ ਹੀ ਵਾਰ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੇ ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਦਿਸ਼ਾ ਲਈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਇਹ ਕਲਾਸਾਂ ਦੌਰਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। 

Алексей: ਤਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ ਕਿ ਕਿਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਲੇਖ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਸੀ?

ਮਾਈਕਲ: ਹਾਂ। 

Vitali: ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨਾਲ ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਉਹ ਪਾਠ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਜੋ ਕੁਝ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਉਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਦੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੇਰੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨਾਲ - ਹਰ ਸਮੇਂ. ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 5 ਜਾਂ 6 ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਹਰ ਸਮੇਂ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕੁਝ ਨਾ ਕੁਝ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨਾਲ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗੱਲਾਂਬਾਤਾਂ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੀਆਂ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਜ਼ਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਬਹੁਤ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਅਕਸਰ ਹੁੰਦਾ. ਮੈਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਦਫਤਰੀ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਫੈਕਲਟੀ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਤੋਂ ਡਰਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਸਮੈਸਟਰ, ਕੁਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇਸ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਸਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇੰਨੇ ਬਹਾਦਰ ਹੁੰਦੇ, ਤਾਂ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੰਨਾ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਸ ਲਈ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. 

Vitali: ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਕੱਢਣ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ, ਯੂਐਸਏ ਵਿੱਚ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਗ੍ਰਾਂਟਾਂ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ। 

ਮਾਈਕਲ: ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਮੇਰੇ ਕੰਮ ਦਾ ਉਹ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਮੈਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਨੰਦ ਮਾਣਦਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਸ ਲਈ ਕਾਫੀ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਦਫ਼ਤਰ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਉਹ ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਗਰਮੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮੇਰਾ ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਵਿਅਸਤ ਹੈ, ਪਰ ਸਕੂਲੀ ਸਾਲ ਦੌਰਾਨ, ਹਰ ਰੋਜ਼ 9 ਤੋਂ 17 ਤੱਕ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਸਭ ਕੁਝ ਪੈਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਕਾਰਜ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਅਨੁਦਾਨ - ਇਸ ਸਭ ਲਈ ਸਿਰਫ ਸ਼ਾਮ ਅਤੇ ਸ਼ਨੀਵਾਰ ਹਨ. 

ਨਵੇਂ ਕੋਰਸਾਂ ਅਤੇ ਕਿਤਾਬਾਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।

Алексей: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਕੋਰਸ ਪੜ੍ਹਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹਾ ਰਹੇ ਹੋ? ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਰਗਾ ਕੁਝ।

ਮਾਈਕਲ: ਪਹਿਲੀ ਗੱਲ ਜੋ ਇੱਥੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੋਰਸ। 

Алексей: ਇਸ ਕੋਰਸ ਦਾ ਅੱਜ ਦਾ ਸੰਸਕਰਣ 10, 20, 30 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿੰਨਾ ਵੱਖਰਾ ਹੈ? ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਥੇ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ ਉਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੋਰਸ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹੈ।

ਮਾਈਕਲ: ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ 'ਤੇ ਮੇਰਾ ਕੋਰਸ ਉਸ ਸਮੇਂ ਕੁਝ ਅਸਾਧਾਰਨ ਸੀ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਸੀ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ, ਆਪਣੇ ਸਾਥੀ, ਡੱਗ ਬਾਲਡਵਿਨ (ਡੱਗ ਬਾਲਡਵਿਨ). ਕੋਰਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਸਿਰਫ ਮੇਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸੀ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਉਹ ਚਲਾ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਕੋਰਸ ਪੜ੍ਹਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਮੀਦਵਾਰ ਸੀ। ਮੈਨੂੰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੌਜੂਦ ਪਾਠ-ਪੁਸਤਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਇਸਲਈ ਮੈਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਲਈ ਪਾਠ-ਪੁਸਤਕ ਖੁਦ ਲਿਖਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। (ਸੰਪਾਦਕ ਦਾ ਨੋਟ: ਅਸੀਂ ਕਿਤਾਬ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ "ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੈਗਮੈਟਿਕਸ") ਇਹ ਹੁਣ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ 200 ਤੋਂ ਵੱਧ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੇਰੀ ਪਹੁੰਚ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਸਾਧਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਸੰਭਵ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਤਬਦੀਲੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹਨ: ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਨੇਮਸਪੇਸ, ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ, ਕਿਸਮਾਂ। ਪਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੋਰਸ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ ਪਾਸਕਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਸਨ, ਪਰ ਅੱਜ ਮੇਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੇ ਇਸ ਭਾਸ਼ਾ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੁਣਿਆ ਹੈ. ਪਰ ਉਹ ਸਵਿਫਟ, ਗੋ, ਰਸਟ ਜਾਣਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ ਜੋ ਅੱਜ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਸਮਝ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਸਭ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸੀ। ਹੁਣ ਸਾਨੂੰ ਪਾਈਥਨ, ਰੂਬੀ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪਰਲ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕੋਡ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਸਮੇਤ ਇਹਨਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। 

Vitali: ਫਿਰ ਮੇਰਾ ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਪਿਛਲੇ ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਰਹਿਣਾ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕੰਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਂ ਸ਼ੇਖੀ ਨਹੀਂ ਮਾਰ ਸਕਦਾ ਕਿ ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ 100% ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਮੈਂ ਉਹੀ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇੰਟਰਨੈਟ ਪੜ੍ਹੋ। ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਰਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਗੂਗਲ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਮੋਜ਼ੀਲਾ ਪੇਜ 'ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ ਉੱਥੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਅਸੀਂ ਵਿਗਿਆਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁੱਖ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਵਿਚ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. 

ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਵਿਚਕਾਰ ਲਿੰਕ

Vitali: ਆਉ ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੀਏ. ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਕੈਸ਼ ਕੋਹੇਰੈਂਸ 'ਤੇ ਕਈ ਲੇਖ ਮਿਲੇ ਹਨ। ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕੈਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਸ ਸਮੇਂ ਅਸਥਿਰ ਸਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ? ਜਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਕਿੰਨੇ ਆਮ ਸਨ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਨੂੰ ਪੱਕਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਬਿਲ ਬੋਲੋਸਕੀ (ਵਿਲੀਅਮ ਬੋਲੋਸਕੀ) ਅਤੇ ਲਿਓਨੀਦਾਸ ਕੋਨਟੋਟਾਨਾਸਿਸ (ਲਿਓਨੀਦਾਸ ਕੋਂਟੋਥਾਨਾਸਿਸ) 1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਨਿਊਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ। ਉਸ ਸਮੇਂ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਇਹ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ: ਕੀ ਇਹ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਰਿਮੋਟ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਕੀ ਇਸ ਤੋਂ ਕੈਸ਼ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ? ਰਿਮੋਟ ਮੈਮੋਰੀ, ਜਾਂ ਕੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਰੂਮ ਵਿੱਚ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਮੂਵ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ? ਬਿਲ ਅਤੇ ਲਿਓਨੀਡਾਸ ਦੋਵਾਂ ਨੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਰਿਮੋਟ ਕੈਸ਼ ਲੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੈਸ਼ ਕੋਹੇਰੈਂਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ NUMA ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਧੁਨਿਕ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਜ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਲਈ ਆਧੁਨਿਕ ਪਹੁੰਚ ਇਸ ਤੋਂ ਵਧੀ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਬਿਲ ਅਤੇ ਲਿਓਨੀਡਾਸ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਹੀਂ - ਉਸ ਸਮੇਂ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਸਨ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕੈਸ਼ ਕੋਹੇਰੈਂਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਜਿਸ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਮੈਂ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਉਸ ਨੂੰ ਕਈ ਪੇਟੈਂਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਏ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਚਾਰ ਹਨ, ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲਗਦਾ ਕਿ ਉਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ। ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੂਜੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਮੇਰੇ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੁਨਾਫੇ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. 

Алексей: ਇਸ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਿੱਜੀ ਸਵਾਲ: ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ? ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦੇ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਜਾਂ ਫੈਕਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਪਸੰਦ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਕਿ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਕੋਈ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਹੈ। ਜੋ ਲੋਕ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੈਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੱਲ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਦਿਲਚਸਪ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਭਾਂ ਕਾਰਨ। ਪਰ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ ਅਜੇ ਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲੱਭਦੀ ਹੈ, ਮੈਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇਹ ਪਸੰਦ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਇੱਥੇ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਮੇਰੇ ਕੰਮ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਇਕਸੁਰਤਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹਾਂ ਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਕੀ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਿਹਾਰਕ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ. 

Алексей: ਤੁਹਾਡੀ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਤੁਸੀਂ ਦੂਜੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਸ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਰਾਏ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇੰਟੇਲ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ. ਤੁਹਾਡੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਕੋਰਸ ਲੈ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਸਹੀ ਹੈ?

ਮਾਈਕਲ: ਅਭਿਆਸ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਫਲ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦਾ ਹੈ, ਅਰਥਾਤ, ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ। ਮੇਰਾ ਕੰਮ ਜਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਗਤੀ, ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ, ਕੋਡ ਦਾ ਆਕਾਰ। ਪਰ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮੈਨੂੰ ਜਾਪਦਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਅਨੁਭਵੀ ਨਤੀਜੇ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਮਨੋਰਥ ਸੁਹਜ ਹੈ. ਖੋਜਕਰਤਾ ਕਲਾਤਮਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਿਚਾਰ ਕਿੰਨੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਮੌਜੂਦਾ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕੁਝ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ, ਸੁਹਜਾਤਮਕ ਇਰਾਦਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਖੁਦ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ; ਇਹ ਗੱਲਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਮੇਟੀ ਲਈ ਦਲੀਲਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੱਲ ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਮੈਂ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਸਾਥੀਆਂ ਨੇ ਲਗਭਗ 15 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਲੇਖ ਲਿਖਣਾ ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ "ਸਿਸਟਮ ਖੋਜ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ" ਜਾਂ ਅਜਿਹਾ ਕੁਝ, ਇਸਦੇ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੇਖਕ ਹਨ। ਇਹ ਇਕੋ ਇਕ ਲੇਖ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿਚ ਮੈਂ ਲੇਖਕ ਹਾਂ ਸਾਸ਼ਾ ਫੇਡੋਰੋਵਾ, ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਉਸਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਮਿਲੇਗਾ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁੰਦਰਤਾ ਕਿੰਨੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। 

Алексей: ਇਸ ਲਈ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਵਿਚ ਜੋ ਚੰਗਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਦੇ ਮਿਆਰ ਵਿਚ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ, ਟੀਡੀਪੀ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸੌਖ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿਚ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਵਿਭਾਗ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਹਨ. ਬਹੁਤੇ ਅਕਸਰ ਉਹ ਛੋਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਕਲੱਸਟਰ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਸਟਮ ਹਨ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੈਂਪਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕੇਂਦਰ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਦਰਜਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਹਜ਼ਾਰ ਨੋਡ ਅਤੇ ਵੀਹ ਹਜ਼ਾਰ ਕੋਰ ਹਨ, ਸਾਰੇ ਲੀਨਕਸ ਉੱਤੇ। ਜੇ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੁਝ AWS ਖਰੀਦ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। 

Алексей: ਤੀਹ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਸੀ? ਕੀ ਉਦੋਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਨ?

ਮਾਈਕਲ: ਉਦੋਂ ਥੋੜਾ ਵੱਖਰਾ ਸੀ। 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅੱਧ ਤੋਂ ਅਖੀਰ ਤੱਕ, ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈਸ਼ਨਲ ਸਾਇੰਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਡਾ (ਨੈਸ਼ਨਲ ਸਾਇੰਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ) ਨੇ ਤਾਲਮੇਲਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਖੋਜ (ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਿਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਖੋਜ, CER) ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾਇਆ. ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਭਾਗਾਂ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਉਸ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪੈਸਿਆਂ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਰੋਚੈਸਟਰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ 1984 ਵਿੱਚ ਇੱਕ 128-ਗੰਢ ਵਾਲੀ BBN ਬਟਰਫਲਾਈ ਖਰੀਦੀ, ਇਹ ਮੇਰੇ ਉੱਥੇ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਸੀ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਇਹ ਸਾਂਝੀ ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲਾ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਸਟਮ ਸੀ। ਇਸ ਵਿੱਚ 128 ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਮਦਰਬੋਰਡ ਉੱਤੇ, ਅਤੇ ਚਾਰ ਰੈਕ ਉੱਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਕੋਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਮੈਗਾਬਾਈਟ ਸੀ, ਉਸ ਸਮੇਂ 128 ਮੈਗਾਬਾਈਟ RAM ਇੱਕ ਕਲਪਨਾਯੋਗ ਮਾਤਰਾ ਸੀ। ਇਸ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ MCS ਲਾਕਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਹੈ। 

Алексей: ਇਸ ਲਈ, ਜੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ? 

ਮਾਈਕਲ: ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਹਾਂ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਹਨ: ਪਹਿਲਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਪ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਕਾਦਮਿਕ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ 10 ਨੈਨੋਮੀਟਰ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤੋਂ ਆਰਡਰ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੰਟੇਲ ਵਿੱਚ ਖੋਜਕਰਤਾ ਬਣਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਪਾਂ 'ਤੇ ਜਾਂ ਠੋਸ-ਸਟੇਟ ਮੈਮੋਰੀ 'ਤੇ ਆਪਟੀਕਲ ਸੰਚਾਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਮਿਲਣਗੀਆਂ ਜੋ ਅਜੇ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਠਜੋੜ ਬਣਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਟੀਫਨ ਸਵੈਨਸਨ (ਸਟੀਵਨ ਸਵੈਨਸਨ) ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਅਜਿਹੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਨਵੀਂ ਮੈਮੋਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ. ਇਹ ਫਾਰਮ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਪਰ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਅਮਰੀਕਾ, ਜਾਪਾਨ ਅਤੇ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ। 

ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਅਮਲੀ ਅਮਲ। MCS, MS, CLH, JSR 166, ਡੱਗ ਲੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

Vitali: ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਰੇ ਦੋ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਲੇਖ ਹਨ MCS ਬਲਾਕਿੰਗ и ਮਾਈਕਲ-ਸਕਾਟ ਕਤਾਰ (MS), ਜੋ ਇੱਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ Java ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। (ਸੰਪਾਦਕ ਦਾ ਨੋਟ: ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇਖੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਲਿੰਕ). ਉੱਥੇ ਇਹ ਬਲਾਕਿੰਗ ਕੁਝ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਕਲਿਆ CLH ਲਾਕ, ਅਤੇ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲੇਖਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਈ ਸਾਲ ਬੀਤ ਗਏ। 

Алексей: ਕਤਾਰ ਦੇ ਮਾਮਲੇ 'ਚ ਕਰੀਬ 10 ਸਾਲ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।

ਮਾਈਕਲ: ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਵਾ ਸਟੈਂਡਰਡ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ?

Vitali: ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਕੀਤਾ? ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ MS ਕਤਾਰ ਜਾਵਾ 5 ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਆਈ। ਇਸ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਂ ਬੋਸਟਨ ਨੇੜੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਸਨ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕ ਮੋਇਰਸ ਦੇ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕੀਤਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਜਾਣਦਾ ਸੀ ਜੋ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ ਜੋ ਉਹ ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਵੇਚ ਸਕਦੇ ਸਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮੈਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਡਗ ਲੀ ਨੂੰ ਮਿਲਿਆ ਸੀ। ਡੱਗ ਅਤੇ ਮੈਂ ਅਤੇ ਸਨ ਦੇ ਲਗਭਗ 25 ਹੋਰ ਲੋਕ ਇਕੱਠੇ ਡੌਗ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ ਜੇਐਸਆਰ 166, ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ java.util.concurrent ਬਣ ਗਿਆ। ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ, ਡੱਗ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ MS ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੇਗਾ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਉਸਨੂੰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਲਈ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਊਂਟਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਭਾਵ, ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਦੁਆਰਾ, ਪ੍ਰਮਾਣੂ, ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ। ਮੈਂ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸੀਰੀਅਲ ਨੰਬਰ ਜੋੜਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ, ਪਹਿਲੇ ਨੋਡ ਅਤੇ ਆਖਰੀ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਘਟਾਓ। ਡੌਗ ਨੇ ਆਪਣਾ ਸਿਰ ਖੁਰਚਿਆ, "ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ" ਕਿਹਾ, ਅਤੇ ਉਹੀ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਅਸੀਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਡੌਗ ਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਖੁਦ ਕੀਤਾ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਹ ਜਾਵਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਮਯਾਬ ਰਿਹਾ। 

Алексей: ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ .size() ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਤਾਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ O(1) ਦੀ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਗੁੰਝਲਤਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਸੀ?

ਮਾਈਕਲ: ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਕਾਊਂਟਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

Алексей: ਕਿਉਂਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ Java ਵਿੱਚ .size() ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਾ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਅਸਲ ਆਕਾਰ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ। ਮੈਂ ਦੇਖਦਾ ਹਾਂ, ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ.

ਮਾਈਕਲ: ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਬਿਲ ਸ਼ੈਰਰ ਨਾਲ ਦੋਹਰੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ - ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗਾ ਹਾਈਡਰਾ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ. ਡੌਗ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਆਇਆ ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਵਾ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਿੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਦੋ ਲਾਗੂਕਰਨ ਬਣਾਏ, ਅਖੌਤੀ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਅਣਉਚਿਤ ਕਤਾਰਾਂ। ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੈਂ ਅਸਲ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਸੀ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ. 

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਗਲਤ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ? ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਭਿਆਸ ਸਿਧਾਂਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਉਹ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਿਖਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਲੋਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਟਵੀਕਿੰਗ ਲਈ ਪੁੱਛਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਦੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਆਈਆਂ ਹਨ?

ਮਾਈਕਲ: ਇਕੋ ਇਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਵਿਚ ਕੋਈ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਆਇਆ ਅਤੇ "ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ" ਪੁੱਛਿਆ, ਡੌਗ ਦਾ ਸਵਾਲ ਸੀ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਪਰ ਕੁਝ ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਵਿਹਾਰਕ ਲੋੜਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਦਿਲਚਸਪ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, IBM 'ਤੇ K42 ਟੀਮ ਨੇ MCS ਲਾਕ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਇਆ ਤਾਂ ਕਿ ਕਤਾਰ ਨੋਡ ਨੂੰ ਐਕੁਆਇਰ ਅਤੇ ਰੀਲੀਜ਼ ਰੂਟੀਨਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ-ਪਿੱਛੇ ਪਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਸ ਸਟੈਂਡਰਡ ਇੰਟਰਫੇਸ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਜੋ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਸੁੰਦਰ ਸੀ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ. ਇਹ ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਦੇ ਕੋਈ ਲੇਖ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੇਟੈਂਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ। ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੀ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਮੈਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। 

ਅਜਿਹੇ ਹੋਰ ਕੇਸ ਵੀ ਹੋਏ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, MS ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਦੋ-ਪੜਾਅ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਵਿਧੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਤਾਰ ਦੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਦੋ CAS ਸਨ। ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਕਾਰਾਂ 'ਤੇ, CAS ਕਾਫ਼ੀ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਸਨ। ਇੰਟੇਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਇਹ 30-ਚੱਕਰ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਸਨ, ਇਸਲਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਣਾ ਅਣਚਾਹੇ ਸੀ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਕਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜੋ ਕਿ MS ਕਤਾਰ ਵਰਗੀ ਸੀ, ਪਰ ਜਿਸਦਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪਰਮਾਣੂ ਕਾਰਵਾਈ ਸੀ। ਇਹ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ O(1) ਦੀ ਬਜਾਏ O(n) ਸਮਾਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸੰਭਵ ਸੀ, ਪਰ ਸੰਭਵ ਸੀ. ਇਹ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਖਾਸ ਪਲਾਂ 'ਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਸ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਤੱਕ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਹੁਤ ਸਫਲ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ. ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਪਰਮਾਣੂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਵਿਚਾਰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸੀ. ਮੈਨੂੰ ਓਰੇਕਲ ਤੋਂ ਡੇਵ ਡਾਈਸ ਦਾ ਕੰਮ ਵੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪਸੰਦ ਹੈ। ਉਹ ਜੋ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਬਹੁਤ ਵਿਹਾਰਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਲੋਹੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਚਲਾਕੀ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। NUMA-ਜਾਗਰੂਕ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਜ਼ ਵਿੱਚ ਉਸਦਾ ਹੱਥ ਸੀ। 

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਤੁਰੰਤ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਲੇਖ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਨਵਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੁਰੰਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਲੱਭਦਾ। 

ਮਾਈਕਲ: ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਲੇਖ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਵਿਚ ਪੁਰਸਕਾਰ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋਵੇਗਾ। ਯਾਨੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਮੇਟੀਆਂ ਦੇ ਲੋਕ ਇਕ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮਝਦੇ ਸਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੁਆਰਾ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਲੇਖ ਅਸਲ ਵਿੱਚ 10, 20, 25 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ। ਮੈਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸਬੰਧ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਡੀ ਇੱਛਾ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿਆਪਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਲਾਵਾਰਿਸ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ। ਅਸਲ ਲੇਖ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 10 ਸਾਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬੀਤ ਗਿਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀਆਂ ਸਨ। ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਦਿੱਖ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ - ਅਤੇ ਸਾਰੇ 20. ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕਿਸੇ ਨੇ ਲੇਖ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਦੇ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਗਈ. ਇਸ ਬਾਰੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਕਈ ਵਾਰ ਵਿਚਾਰ ਤੁਰੰਤ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਂ DISC ਲਈ Joe Izraelevitz ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੇਪਰ ਲਿਖਿਆ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਥਾਈ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਵੈਧਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਸਮੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਕਰੈਸ਼ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਲੇਖ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਪਸੰਦ ਆਇਆ, ਪਰ ਇਹ ਮੇਰੀ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋਇਆ। ਇਹ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਮਿਆਰੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਬਣ ਗਈ। ਜੋ, ਬੇਸ਼ਕ, ਵਧੀਆ ਹੈ.

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਕੀ ਕੋਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਲੇਖਾਂ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਸਿਖਾਇਆ ਹੈ ਉਹ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਮਾਈਕਲ: ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਮੈਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਜੋ ਕੁਝ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਉਸ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ। ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਮੈਂ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਗੂਗਲ ਸਕਾਲਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਮੇਰੇ ਪਿਛਲੇ ਪੇਪਰਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਉਤਸੁਕਤਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੈਂ ਉਸ ਵਿੱਚ ਲੀਨ ਰਹਿੰਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਮੇਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੁਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਹਿੱਸਾ ਸੁਹਜ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਚਾਰ ਹੈ, ਕੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਵਾਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਕੁਝ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਗ੍ਰਾਫ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਕੁਝ ਅਜੀਬ ਵਿਵਹਾਰ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਾਡੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ. 

ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ

Vitali: ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਬਾਰੇ ਥੋੜੀ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਥੋੜਾ ਕਹਿਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਿਹਨਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਹਨ. ਪਰ ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸ਼ੰਕਾਵਾਦੀ ਸੀ. ਮੇਰੀ ਰਾਏ ਵਿੱਚ, ਹਰਲੀਹੀ ਅਤੇ ਮੌਸ ਦੁਆਰਾ ਲੇਖ (M. Herlihy, J. E. B. Moss) ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। 1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈੱਡਡ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਜ਼ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਫਿਰ ਆਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਯਾਨੀ, ਇਹ ਡੱਗ ਲੀ ਲਈ ਆਪਣਾ JSR 166 ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਪਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪਰ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਕਿ 2000 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣ ਲੱਗਾ, ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਹੋ ਗਿਆ। ਇਹ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਜੋਂ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਮੇਰੇ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਿਰਾਸ਼ ਜਾਪਦੀ ਹੈ। ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਸਿਰਫ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ, ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਉਸਨੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ. 

ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਾਰੇ

Алексей: ਬਹੁਤ ਹੀ ਦਿਲਚਸਪ. ਨਿਯਮਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੁਕਾਵਟ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ, ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਕਈ ਵਾਰ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਾਰਟਿਨ ਥੌਮਸਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਾਲ ਹੀ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। (ਸੰਪਾਦਕ ਦਾ ਨੋਟ: ਮਾਰਟਿਨ ਥਾਮਸਨ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੈ, ਉਸਨੇ ਲਿਖਿਆ ਵਿਘਨ и ਏਰੋਨ. ਅਤੇ ਉਸ ਕੋਲ ਵੀ ਹੈ ਰਿਪੋਰਟ ਸਾਡੀ ਜੋਕਰ 2015 ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ, ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ YouTube 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ. ਉਹ ਉਹੀ ਹੈ ਖੁੱਲ੍ਹਿਆ ਇਸ ਕਾਨਫਰੰਸ ਮੁੱਖ ਨੋਟ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ). ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ, ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਭਾਵ, ਉਹ ਇਸ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵੱਲ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਇਹ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਦੀ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। 

Алексей: ਕਿਉਂਕਿ ਜਦੋਂ ਉਹ ਜਟਿਲਤਾ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਘੱਟ ਵਿਆਪਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਮਾਈਕਲ: ਇੱਥੇ ਕੁੰਜੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਚੀਜ਼ ਹੈ. ਬਟਲਰ ਲੈਂਪਸਨ ਇਸ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਨੂੰ "ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਵਪਾਰੀ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅੱਜ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਵਿੱਚ 10 ਬਿਲੀਅਨ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਹਨ - ਸਰਲਤਾ ਸਵਾਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ISA ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਉਸਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਸਭ ਕੁਝ ਨਿਰਵਿਘਨ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਐਕਸੀਲੇਟਰਾਂ ਨਾਲ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਵਾਲ ਉੱਠਦੇ ਹਨ - GPU, ਇੱਕ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਵਿਧੀ, ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ, ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕੋਡਿੰਗ ਵਿਧੀ, ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ ਵਿਧੀ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਲਚਕਦਾਰ FPGA ਲਈ ਸਹੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਇੱਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ ਜੋ ਟੂਲ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਇਸ ਤੋਂ ਛੁਟਕਾਰਾ ਨਹੀਂ ਪਾਵੇਗਾ, ਸਗੋਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਤੋਂ ਛੁਪਾਓ. 

Алексей: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਆਓ ਮੈਮੋਰੀ ਮਾਡਲ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ; ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਾਡੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਇਹ ਮੁੱਖ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਧੰਨਵਾਦ, ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਗਏ ਹਨ: ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ, ਅਤੇ ਛੋਟਾ ਹਿੱਸਾ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸਮਝਦੇ ਹਨ. 

ਮਾਈਕਲ: ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸਵਾਲ ਹੈ - ਕੀ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਮੈਮੋਰੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਮਝਦਾ ਹੈ?

Vitali: ਖਾਸ ਕਰਕੇ C++ ਵਿੱਚ।

ਮਾਈਕਲ: ਕਦੇ ਹੰਸ ਬੋਹਮ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ। ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਸਤ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਮੋਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਹਰ ਹੈ। ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਦੱਸੇਗਾ ਕਿ ਉਹ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ. ਪਰ ਜੇ ਅਸੀਂ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਦੇ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ, ਮੇਰੀ ਰਾਏ ਵਿੱਚ, ਪਿਛਲੇ 30 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ. ਸਰਿਤਾ ਅਦਵੇ ਦੇ ਖੋਜ ਨਿਬੰਧ ਵਿੱਚ. (ਸੰਪਾਦਕ ਦਾ ਨੋਟ: ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੂਚੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਲਿੰਕ).

Алексей: ਮੇਰਾ ਸਵਾਲ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਰੁਕਾਵਟ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਸੁਭਾਅ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ? 

ਮਾਈਕਲ: ਨਹੀਂ। ਸਰਿਤਾ ਇਸ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚੀ ਕਿ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਸਾਰੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ API ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ API ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕਸਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਰੇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਰੇਸਿੰਗ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਕ ਹੋਰ ਮਾਮਲਾ ਹੈ. 

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੈਰੀਅਰ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਸਮਾਂ ਆਇਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਜੋ ਹੱਲ ਹੋਈ ਜਾਪਦੀ ਸੀ, ਅਚਾਨਕ ਇੱਕ ਤਬਾਹੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਈ, ਜਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਅਣਸੁਲਝੀ ਸੀ? ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਗੁਣਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਪ੍ਰਧਾਨ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਮੌਜੂਦਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਕ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਵੀ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਹੋਇਆ ਹੈ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਅਜਿਹਾ ਕੁਝ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਅਜਿਹਾ ਹੋਇਆ ਜਦੋਂ ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਸੀ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਬਚਿਆ, ਪਰ ਫਿਰ ਉੱਥੇ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋਇਆ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੈਂ ਸੋਚਿਆ ਕਿ ਬੇਅੰਤ ਕਤਾਰਾਂ ਦਾ ਖੇਤਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਰਿਪੱਕਤਾ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਸੀ. MNS ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸੁਧਾਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਹੁਣ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ। ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੌਰੀਸਨ (ਐਡਮ ਮੌਰੀਸਨ) ਅਤੇ ਅਫੇਕ (ਯਹੂਦਾ ਅਫੇਕ) ਨੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ LCRQ ਕਤਾਰ. ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਕਿ ਇੱਕ ਬੇਅੰਤ ਮਲਟੀ-ਥਰਿੱਡਡ ਕਤਾਰ ਸੰਭਵ ਸੀ, ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਅਤੇ-ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਹਦਾਇਤ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਆਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ. ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਾਧਾ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ। ਐਰਿਕ ਫਰੂਡੈਂਥਲ ਨੇ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਐਲਨ ਗੌਟਲੀਬ ਨਾਲ ਅਲਟਰਾਕੰਪਿਊਟਰ ਉੱਤੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਲਿਖਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਸੀਮਤ ਕਤਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸੀ। ਮੌਰੀਸਨ ਅਤੇ ਅਫੇਕ ਇੱਕ ਬੇਅੰਤ ਕਤਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਾਧੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸਨ।

ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। ਕੀ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਜਿੱਤ ਨੇੜੇ ਹੈ?

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ? 

ਮਾਈਕਲ: ਬੇਸ਼ੱਕ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਮੈਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹਾਂਗਾ। 

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ?

ਮਾਈਕਲ: ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, Intel ਅਤੇ IBM ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਲਈ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨਾਂ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਗੈਰ-ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਲੋਡ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਨੂੰ ਚਾਹਾਂਗਾ ਜੋ ਹੁਣੇ ਹੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇ। ਉਹ ਵਾਪਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤ ਲੂਪਸ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਉਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਇਹ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਕਿੰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ। 

ਇੱਕ ਹੋਰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਚੀਜ਼ ਰਿਮੋਟ ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ ਕੈਸ਼ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿਚ ਇਹ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ. ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਰੈਕ ਵਿੱਚ 100 ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਨਾਨਵੋਲਟਾਈਲ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਰੱਖਣਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਖੁਦ ਹੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਉਸ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਭਾਗ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਐਡਰੈੱਸ ਸਪੇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਕਰੇਗਾ।

Vitali: ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਕੀ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਆਖਰਕਾਰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗੀ?

ਮਾਈਕਲ: ਨਹੀਂ। ਲੈਣ-ਦੇਣ ਇੱਕ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਵਿਧੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇਹ ਪਰਮਾਣੂ ਤਾਲੇ ਹਨ, ਪਰ ਅੰਦਰ ਉਹ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਨੁਮਾਨ ਸਹੀ ਹਨ। ਇਸਲਈ, ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਉਦੋਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਥਰਿੱਡ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਪਰ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸੁਨੇਹਾ ਥ੍ਰੈਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਕੋਈ ਫਾਇਦਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਮੈਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਦਿਓ, ਅਸੀਂ ਉਸ ਕੇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਪੂਰੇ ਪਰਮਾਣੂ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਲਪੇਟਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈੱਡਡ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਭਾਗਾਂ ਵਜੋਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਤਿੰਨ-ਸ਼ਬਦ CAS ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਡ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਛੋਟੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਤੇ ਵੀਹ ਥਰਿੱਡਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ। 

ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਮੈਮੋਰੀ, ਆਪਟੇਨ ਡੀਆਈਐਮਐਮ, ਅਤਿ-ਤੇਜ਼ ਉਪਕਰਣ।

Vitali: ਆਖਰੀ ਚੀਜ਼ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ ਉਹ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ ਮੌਜੂਦਾ ਖੋਜ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ: ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਮੈਮੋਰੀ। ਅਸੀਂ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹੋ? 

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਂ ਕੋਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਇਹ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਮੈਂ ਖਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਸਾਥੀ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਦੱਸਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਕੋਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੁਣ ਚੁੱਕਾ ਹੈ ਕਿ Intel ਵੇਚਦਾ ਹੈ ਆਪਟੇਨ DIMM, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਇਨਾਮਿਕ RAM ਨਾਲੋਂ ਲਗਭਗ 3 ਗੁਣਾ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੇਟੈਂਸੀ 10 ਗੁਣਾ ਹੈ। ਉਹ ਜਲਦੀ ਹੀ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣਗੇ। ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਬਾਈਟ-ਐਡਰੈਸੇਬਲ RAM ਵਾਲਾ ਲੈਪਟਾਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ 10 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਇਸ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ DRAM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ - ਸਿਰਫ ਵਾਲੀਅਮ ਵਧਾਓ. ਪਰ ਊਰਜਾ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਸਾਡੇ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਖੁੱਲ੍ਹਦੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਸਟੋਰੇਜ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕਿ ਬਾਈਟ-ਐਡਰੈਸੇਬਲ ਵਰਕਿੰਗ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਬਲਾਕ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਪਰਸਿਸਟੈਂਟ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਵੱਖਰਾ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪਵੇਗੀ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਬਲਾਕ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਟਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਿਧਾਂਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ, ਰਨਟਾਈਮ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ, ਅਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੇਤਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ. ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੇਰੇ ਲਈ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਇੱਥੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਹੁਤ ਮਨੋਰੰਜਕ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ 'ਤੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਫਲਤਾ ਰਿਕਵਰੀ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਆਮ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਅੱਗੇ ਇੱਕ "ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ" ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। 

ਦੂਜਾ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਉਹ ਹੈ ਅਤਿ-ਤੇਜ਼ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਿਕ ਨੀਤੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਸਪੇਸ ਤੋਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਹੁੰਚ. ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਐਕਸੈਸ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਣ ਦਾ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ TCP-IP ਕਰਨਲ ਸਟੈਕ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹਰ 5 ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕਿੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪੈਕੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਰਹੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਨਿਰਮਾਤਾ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੱਕ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਡਿਵਾਈਸ ਤੱਕ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਖੋਜ ਟੀਮ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਕਮੀ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਮਹੀਨੇ USENIX ATC 'ਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਲੇਖ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਨਿਰੰਤਰਤਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਬਾਈਟ-ਐਡਰੈਸੇਬਲ ਪਰਸਿਸਟੈਂਟ ਮੈਮੋਰੀ, ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਅਤਿ-ਤੇਜ਼ I/O ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਉਪਕਰਣ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕਰਨੇਲਜ਼, ਐਕਸੋਕਰਨਲਜ਼, ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਲਈ OS ਕਰਨਲ ਤੋਂ ਯੂਜ਼ਰਸਪੇਸ ਤੱਕ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਿਜਾਣ ਲਈ ਸੰਭਵ ਨਵੀਆਂ ਪਹੁੰਚ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਬਾਈਟ-ਐਡਰੈਸੇਬਲ ਮੈਮੋਰੀ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਸੀਮਾ ਹੈ - ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਗਤੀ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ। 

ਮਾਈਕਲ: ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ।

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਕੀ ਨਵੇਂ ਬੋਝ ਨਾਲ ਸਿੱਝਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੋਵੇਗੀ?

ਮਾਈਕਲ: ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਮੇਰੇ ਲਈ ਔਖਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੀ ਹੈ। ਮੈਂ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਉੱਥੇ ਕੁਝ ਖੋਜਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ। ਮੈਨੂੰ ਡਰ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਹੋਰ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੈ। 

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਨਵੀਂ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ RAM ਦਾ CPU ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਭੌਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਸ RAM ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। 

ਮਾਈਕਲ: ਇਹ ਸਭ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਰਕਟਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਿਨਾਂ ਨੁਕਸ ਦੇ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਵੇਫਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਕਿਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ। ਪਰ ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਕਿਟਸ ਨੂੰ ਡਾਕ ਟਿਕਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ। 

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਪਰ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਡੇ ਆਕਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਲਗਭਗ ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ. ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। 

ਮਾਈਕਲ: ਹਾਂ। ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਗਤੀ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। 

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ। 

ਅਗਲਾ ਵੱਡਾ ਰੁਝਾਨ. ਦੋਹਰੀ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ. ਹਾਈਡਰਾ।

Vitali: ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਫੜ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੀ, ਅਤੇ ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਅਗਲਾ ਵੱਡਾ ਰੁਝਾਨ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ? ਜਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਇੱਕ ਰਾਜ਼ ਹੈ?

ਮਾਈਕਲ: ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ। ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਆਵੇਗਾ ਤਾਂ ਮੈਂ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵਾਂਗਾ. ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਖੇਤਰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਪਰ ਮੈਂ ਕੁਝ ਕਿਸਮਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਿਆ ਹਾਂ. ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵਾਂਗਾ।

Алексей: ਇਸ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਸਵਾਲ ਹਾਈਡਰਾ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਬਾਰੇ ਹੋਵੇਗਾ। ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਕੂਲ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਬਲਾਕਿੰਗ-ਮੁਕਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਾਰੇ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਦੋਹਰੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਹੋਵੇਗੀ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਛੂਹ ਚੁੱਕੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਉਸ ਕੰਮ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਬਿਲ ਸ਼ੈਰਰ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਇਸ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਥੀਸਿਸ ਲਿਖਿਆ, ਅਤੇ ਡੱਗ ਲੀ ਨੇ ਵੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ, ਅਤੇ ਇਹ ਆਖਰਕਾਰ ਜਾਵਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀ-ਥਰਿੱਡਡ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਕਤਾਰਾਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਗਿਆ। ਚਲੋ ਇਹ ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਬਲਾਕ ਕੀਤੇ ਪੜ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਯਾਨੀ ਕਿ, ਹਰੇਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਖਾਲੀ ਕੰਟੇਨਰ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਕੁਝ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇਸ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸੂਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਵਿਵਹਾਰ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਥ੍ਰੈਡ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜੋ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਇੱਕ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਪੁੱਛੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਪਰ ਫਿਰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ 10 ਮਿੰਟ ਉਡੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਕੁਝ ਹੋਰ ਥ੍ਰੈਡ ਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ. ਡੁਅਲ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਲਾਕ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਥ੍ਰੈਡਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸ਼ਬਦ "ਡਬਲ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲਈ ਬੇਨਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਆਓ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਂਟੀ-ਡਾਟਾ ਕਹੀਏ। ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਖਾਲੀ ਕੰਟੇਨਰ ਤੋਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਹੁਣ ਧਾਗਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਢਾਂਚਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਲਾਕਿੰਗ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਨਿਰਧਾਰਨ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ। 

Алексей: ਇਸ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਕੀ ਹਨ? ਕੀ ਇਹ ਸਾਰੇ ਆਮ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗਾ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ? 

ਮਾਈਕਲ: ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੇਕਰ, ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਾਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਕੰਟੇਨਰ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ, ਦੂਜਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਕੰਟੇਨਰ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੇਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਾਡਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਨੁਕੂਲ ਵਿਵਹਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਦੋ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ. ਤਾਲਾ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਡ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

Vitali: ਮੈਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਦਿਓ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਕੂਲ ਅਤੇ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿਚ ਇਕੋ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੋਗੇ?

ਮਾਈਕਲ: ਸਕੂਲ ਵਿਚ ਮੈਂ ਬੋਲਾਂਗਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਠ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਦੱਸੇ ਗਏ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈੱਡਡ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ। ਮੈਂ ਮੰਨਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਦਰਸ਼ਕ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਥਰਿੱਡ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਤਾਲੇ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਨ। ਇਸ ਮੁਢਲੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਲਾਕ-ਮੁਕਤ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗਾ। ਮੈਂ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਛੂਹ ਕੇ, ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲਗਦਾ ਕਿ ਐਮਐਸ ਕਤਾਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋਵੇਗਾ.

Алексей: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਕਲਾਸ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਦੋਹਰੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਾਂਗਾ, ਪਰ ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਬਿਤਾਵਾਂਗਾ। ਹਾਈਡਰਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਇਹ ਉਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਆਖਰਕਾਰ ਇਸਨੂੰ ਜਾਵਾ ਵਿੱਚ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ LCRQ ਕਤਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਦੋਹਰਾ ਰੂਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਇਜ਼ਰਾਈਲਵਿਚ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੋਹਰੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਜ਼ਦੀਕੀ-ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Алексей: ਇਸ ਲਈ ਸਕੂਲ ਵਿਚ ਲੈਕਚਰ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਾਈਡਰਾ 'ਤੇ ਡਬਲ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ 'ਤੇ ਲੈਕਚਰ - ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੁਝ ਅਨੁਭਵ ਹੈ?

ਮਾਈਕਲ: ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਗਲਤ ਹਾਂ ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ, ਪਰ ਹਾਈਡਰਾ ਵਿਖੇ ਦਰਸ਼ਕ ਕਾਫ਼ੀ ਭਿੰਨ ਹੋਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਾਵਾ ਮਾਹਿਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ। 

Vitali: ਹਾਂ, ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ।

Алексей: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਉਮੀਦ ਹੈ.

ਮਾਈਕਲ: ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਉਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਇਹ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਸੀ: ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਿਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।

Vitali: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿਓਗੇ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਲੈਕਚਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ? ਯਾਨੀ ਕਿ ਸਰੋਤਿਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਨੂੰ ਡਰ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸਲਾਈਡਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਜਦੋਂ ਸਰੋਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬੋਲਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਸਲਾਈਡਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਬੋਲਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪੀਟਰ ਕੁਜ਼ਨੇਤਸੋਵ ਮੈਨੂੰ SPTDC ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਲਾਕ-ਮੁਕਤ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ; ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੈਨੂੰ Java ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੂਹ ਕਾਨਫਰੰਸ ਲਈ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Java ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇ। ਜਾਵਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੇਰਾ ਇੱਕ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੱਥ ਸੀ. 

Алексей: ਅਸੀਂ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਹਾਈਡਰਾ 'ਤੇ ਦਰਸ਼ਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲਾਕ-ਮੁਕਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਅਨੁਭਵ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਹੈ, ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਹੀ ਸਥਿਤੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ। ਵੈਸੇ ਵੀ, ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ। ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਾਡੇ ਪਾਠਕਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋਵੇਗੀ। ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਧੰਨਵਾਦ!

Vitali: ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ. 

ਮਾਈਕਲ: ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੇਂਟ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਵਿੱਚ ਮਿਲ ਕੇ ਖੁਸ਼ੀ ਹੋਵੇਗੀ। 

Алексей: ਸਾਡਾ ਵੀ ਸੋਹਣਾ ਸ਼ਹਿਰ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਇੱਥੇ ਆਏ ਹੋ?

ਮਾਈਕਲ: ਨਹੀਂ, ਮੈਂ ਕਦੇ ਵੀ ਰੂਸ ਨਹੀਂ ਗਿਆ। ਪਰ ਸੇਂਟ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਹਨਾਂ ਥਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮੈਂ ਅਜੇ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਗਿਆ, ਪਰ ਜਿੱਥੇ ਮੈਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸੱਦੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਖੁਸ਼ ਸੀ। 

Алексей: ਵੈਸੇ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਬੁਲਾਰਿਆਂ ਲਈ ਸੈਰ-ਸਪਾਟੇ ਦਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੋਵੇਗਾ। ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਬਹੁਤ ਬਹੁਤ ਧੰਨਵਾਦ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਨ ਵਧੀਆ ਰਹੇ!

ਤੁਸੀਂ ਹਾਈਡਰਾ 2019 ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਮਾਈਕਲ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਗੱਲਬਾਤ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਸੇਂਟ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਵਿੱਚ ਜੁਲਾਈ 11-12, 2019 ਨੂੰ ਹੋਵੇਗੀ। ਉਹ ਰਿਪੋਰਟ ਲੈ ਕੇ ਆਵੇਗਾ "ਦੋਹਰੀ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ". ਟਿਕਟਾਂ ਖਰੀਦੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਸਰਕਾਰੀ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ.

ਸਰੋਤ: www.habr.com