Programação e Scheduling

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1 Sistemas de Processamento Paralelo: Programação e Scheduling Oliver Sinnen oliver.sinnen@inesc.pt

2 Conteúdo Introdução Programação paralela Identificação de sub-tarefas Dependências Scheduling List Scheduling

3 Sistemas paralelos Sistemas com mais do que uma unidade de processamento (processador) Unidades trabalham em paralelo para resolver um problema SIMD (Single Instruction Multiple Data), MIMD (Multiple Instructuion Multiple Data)

4 Arquitectura de sistemas paralelos Memória partilhada Comunicação rápida entre processadores Ex. uma maquina com vários processadores => IBM, SUN < 64 P Memória distribuída Comunicação lenta entre processadores Ex. clusters de PCs => Existem Linux clusters <512 PCs!

5 Programação sequêncial 1. Especificação da tarefa Textual, na cabeça, equações Codificação da tarefa Numa linguagem de programação (por ex. C, Java,...) 3. Execução num processador Programa é executado num computador com um processador

6 Programação paralela Além das tarefas da programação sequêncial: Decomposição da tarefa em subtarefas Análise de dependências entre as subtarefas Mapeamento espacial e temporal (scheduling) das sub-tarefas para os recursos do sistema paralelo

7 Programação paralela

8 Sub-tarefas Exemplo: d = a 2 +a+1 a = 1 b = a + 1 c = a*a d = b + c Identificação de sub-tarefas/ decomposição em sub-tarefas Análise de dependências entre as sub-tarefas

9 Dependências 1: a = 1 2: b = a + 1 3: c = a*a 4: d = b + c grafo de dependência

10 Scheduling, exemplos Schedule 1: Schedule 2: Processor 1 Processor 2 Processor 1 Processor

11 Scheduling dinâmico vs. estático Dinâmico Atribuição sub-tarefa <-> processador durante a execução da tarefa (-> multitasking) Estático Para problemas não determinísticos Adapta-se à situação Atribuição sub-tarefa <-> processador antes da execução Gestão de localidade de dados Sem overhead na execução

12 Scheduling estático Problema NP-completo: Complexidade duma solução óptima é O(x N ), em que N é o número de sub-tarefas Algoritmos de scheduling: Do tipo heuristico Entradas: Grafo que representa a tarefa; número de processadores Saída: Schedule que define em qual processador e quando é que as sub-tarefas são executadas

13 Grafos para scheduling Grafo é modelo duma tarefa a paralelisar: Nó representa computação (sub-tarefa) Arco representa comunicação/dependência entre nós Peso dum arco ou dum nó representa o custo (tempo) Tipos de grafos, por ex.: DAG, grafos de fluxo, grafos não direccionais

14 Exemplo dum grafo b=a+1 Sub-tarefas: 1 a a=1 a 2 3 b c 4 d=b+c c=a*a Pesos:

15 DAG (Directed Acyclic Graph) Modelo de grafo mais usado para scheduling estático Direccionado Representação precisa das dependências e do fluxo de comunicação Acíclico Simples para análises (teoria de grafos Não tem representação directa de ciclos => granularidade grosseira é típico

16 Algoritmo de scheduling: List scheduling 1. Ordena os nós numa lista segundo a sua importância, respeitando as dependências 2. Schedule do 1º nó da lista no processador que permite a sua execução mais cedo; apaga nó da lista 3. Repete 2. até todos nós da lista serem processados

17 Prioridades de nós Caminho crítico Caminho no grafo com o maior comprimento bottom-level, top-level Comprimentos de caminhos parciais (por ex. bottom-level de f é 6) Medidas para definir a importância dum nó => ordem na 1ª parte de list scheduling

18 Procurar o melhor processador Na 2ª fase de list scheduling: Para cada nó em cada processador: Quando o processador está livre Quando chegam os dados de entrada É assumido que comunicação entre nós executados no mesmo processador é zero

19 Exemplo list scheduling

20 Resultados de List Scheduling Grafos aleatórios Custo por nó: 1 em média Comunicação elevada 16 processadores

21 Scheduling e comunicação Comunicação é a parte mais crítica na paralelização de tarefas No scheduling tradicional assume-se sistemas paralelos ideais: completamente ligados e sem competição nos recursos de comunicação => Não é realístico!

22 Scheduling em sistemas arbitrários com competição Sistemas alvos também modelados como grafo Canais de comunicação tratados como processadores => scheduling de messagens nos canais

23 Investigação List scheduling com competição Obter resultados em sistemas reais Bom Apetite!!!

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