Objectives. The problem of parallelizing computations on multicore systems is considered. On the Floyd – Warshall blocked algorithm of shortest paths search in dense graphs of large size, two types of parallelism are compared: fork-join and network dataflow. Using the CAL programming language, a method of developing actors and an algorithm of generating parallel dataflow networks are proposed. The objective is to improve performance of parallel implementations of algorithms which have the property of partial order of computations on multicore processors.Methods. Methods of graph theory, algorithm theory, parallelization theory and formal language theory are used.Results. Claims about the possibility of reordering calculations in the blocked Floyd – Warshall algorithm are proved, which make it possible to achieve a greater load of cores during algorithm execution. Based on the claims, a method of constructing actors in the CAL language is developed and an algorithm for automatic generation of dataflow CAL networks for various configurations of block matrices describing the lengths of the shortest paths is proposed. It is proved that the networks have the properties of rate consistency, boundedness, and liveness. In actors running in parallel, the order of execution of actions with asynchronous behavior can change dynamically, resulting in efficient use of caches and increased core load. To implement the new features of actors, networks and the method of their generation, a tunable multi-threaded CAL engine has been developed that implements a static dataflow model of computation with bounded sizes of buffers. From the experimental results obtained on four types of multi-core processors it follows that there is an optimal size of the network matrix of actors for which the performance is maximum, and the size depends on the number of cores and the size of graph.Conclusion. It has been shown that dataflow networks of actors are an effective means to parallelize computationally intensive algorithms that describe a partial order of computations over decomposed data. The results obtained on the blocked algorithm of shortest paths search prove that the parallelism of dataflow networks gives higher performance of software implementations on multicore processors in comparison with the fork-join parallelism of OpenMP.Цели. Рассматривается задача распараллеливания вычислений на многоядерных системах. Посредством блочного алгоритма Флойда – Уоршалла поиска кратчайших путей на плотных графах большого размера сравниваются два вида параллелизма: разветвление/слияние и сетевой потоковый. С использованием языка программирования CAL разрабатываются метод построения акторов потока данных и алгоритм генерации параллельных сетей акторов. Целью работы является повышение производительности параллельных сетевых реализаций алгоритмов, обладающих свойством частичного порядка вычислений, на многоядерных процессорах.Методы. Используются методы теории графов, теории алгоритмов, теории распараллеливания, теории формальных языков.Результаты. Доказаны утверждения о возможности переупорядочивания вычислений в блочном алгоритме Флойда – Уоршалла, способствующие повышению загрузки ядер при реализации алгоритма. На основе утверждений разработан метод построения акторов на языке CAL и предложен алгоритм автоматической генерации CAL-сетей потока данных для различных конфигураций матриц блоков, описывающих длины кратчайших путей. Доказано, что сети обладают свойствами согласованности, ограниченности и живучести. В акторах, работающих параллельно, порядок выполнения действий с асинхронным поведением может динамически меняться, что приводит к эффективному использованию кэшей и увеличению загрузки ядер. Для реализации новых возможностей акторов, сетей и метода их генерации разработан настраиваемый многопоточный CAL-движок, реализующий статическую модель потоковых вычислений с ограниченными размерами буферов. Из экспериментальных результатов, полученных на четырех типах многоядерных процессоров, следует, что существует оптимальный размер сетевой матрицы акторов, для которого производительность максимальна, и этот размер зависит от размера графа и количества ядер.Заключение. Показано, что сети акторов потока данных являются эффективным средством распарал-леливания алгоритмов с высокой вычислительной нагрузкой, описывающих частичный порядок вычислений над данными, декомпозированными на части. Результаты, полученные на блочном алгоритме поиска кратчайших путей, показали, что параллелизм сетей потока данных дает более высокую производительность программных реализаций на многоядерных процессорах по сравнению с параллелизмом разветвления/слияния стандарта OpenMP
