Forschungsgruppe

Nebenläufiges Computing

Gleichzeitige Programmierung hat in den letzten Jahrzehnten an Popularität gewonnen. Jede Sprache und Plattform stellt entsprechende Primitive zur Verfügung, die mit zunehmender Systemkomplexität, z. B. mit mehreren NUMA-Knoten, sowie mit Auflockerungen der Speichermodelle immer schwieriger effizient zu nutzen sind. Daraus ergeben sich in der Praxis mehrere wichtige Fragen. Wie kann man heutzutage effiziente nebenläufige Algorithmen erstellen? Was ist der beste Kompromiss zwischen Fortschrittsgarantien, Effizienz und Fairness? Wie kann man all diese Algorithmen auf ihre Korrektheit überprüfen? Wie kann man Vergleichstests durchführen? Während einige dieser Fragen in der Wissenschaft bereits teilweise beantwortet sind, sind viele der praktischen Probleme noch offen. Unser Hauptfokus liegt auf der Beantwortung dieser Fragen, indem wir praktisch sinnvolle und theoretisch wertvolle Lösungen sowie hochwertige Tools bereitstellen, die anderen Forschenden und Entwickler*innen aus dem Bereich der gleichzeitigen Programmierung helfen können.

Unsere Interessensgebiete sind:

  • Gleichzeitige Algorithmen und Datenstrukturen
  • Nichtflüchtiger Speicher (NVM)
  • Testen und Verifizieren
  • Performance-Analyse, Fehlersuche und Optimierung
  • Parallele Programmiersprachen und -modelle
  • Arbeitsspeicherrückgewinnung

Sehen Sie die vollständige Liste der Publikationenhier an.

Hauptprojekte:

Bei der traditionellen gleichzeitigen Programmierung wird ein gemeinsamer veränderbarer Zustand manipuliert. Eine Alternative zu diesem Programmierstil ist das Modell der kommunizierenden sequentiellen Prozesse (CSP), die Daten über explizite Kommunikation gemeinsam nutzen. Kotlin Coroutines ist eine Bibliothek, die dieses Modell in die Sprache Kotlin einbringt, wobei Prozesse durch Coroutines repräsentiert werden (sie sind leichtgewichtige Threads).

Gruppenmitglieder

Nikita Koval
Nikita Koval
Leiter*in Forschungslabor/-gruppe
Alexander Fedorov
Alexander Fedorov
Forscher*in
Dmitry Khalanskiy
Dmitry Khalanskiy
Forscher*in
Maria Sokolova
Maria Sokolova
Forscher*in
Maksim Zuev
Maksim Zuev
Student*in