Sistemas Paralelos e Distribuídos. Prof. Jorge Dantas de Melo Depto. Eng. Comp. e Automação CT - UFRN

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1 Sistemas Paralelos e Distribuídos Prof. Jorge Dantas de Melo Depto. Eng. Comp. e Automação CT - UFRN

2 Conceitos preliminares Paralelismo refere-se a ocorrência simultânea de eventos em um computador Processamento concorrente (concurrent processing) é sinônimo de processamento paralelo Evento refere-se a uma das situações abaixo: Uma operação aritmética; Uma operação lógica; Um acesso à memória; Uma operação de entrada/saída (I/O).

3 Conceitos preliminares Processamento Paralelo: refere-se a ocorrência simultânea de eventos em uma arquitetura computacional, dotada de mais de um elemento de processamento A arquitetura computacional pode ser constituída de uma única máquina com várias CPUs on-board ou de um conjunto de máquinas monoprocessadas interconectadas.

4 Um exemplo de paralelismo Considere a avaliação da expressão O primeiro problema que surge é como representar formalmente um algoritmo que resolva o problema. Outro problema é como verificar o paralelismo existente. Neste caso, como o paralelismo pode ser explorado?

5 Um exemplo de paralelismo Para representar o algoritmo e explicitar o paralelismo, pode-se usar uma grafo S 1 S 2 S 3 Largura S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 Profundidade

6 Um exemplo de paralelismo Questão 1: como podemos analisar as p o s s i b i l i d a d e s d e e x p l o r a ç ã o d o paralelismo? Profundidade do grafo: ligada ao aspecto seqüencial da execução do algoritmo Largura do grafo: ligada ao aspecto paralelo da execução do algoritmo Objetivo: Largura elevada e profundidade mínima.

7 Um exemplo de paralelismo Questão 2: como verificar se o algoritmo considerado é o melhor (ótimo) do ponto de vista do paralelismo? O mesmo problema pode ser escrito na forma:

8 Um exemplo de paralelismo Outro algoritmo de solução do problema pode ser representado pelo grafo S 1 S 2 S 3 Largura S 4 S 5 S 8 Profundidade

9 Um exemplo de paralelismo Definido o algoritmo a ser utilizado, devese considerar a implementação do mesmo numa arquitetura paralela. Na arquitetura, deve-se levar em conta o número de elementos de processamento, a organização da memória, o controle da execução, etc.

10 Um exemplo de paralelismo Observação 1: O mesmo algoritmo pode ter tempos de execução diferentes em função de suas implementações. Observação 2: O tempo de execução é composto de 3 parcelas: Tempo de cálculo usado para processamento efetivo Tempo de comunicação usado para troca de informações entre os elementos de processamento Tempo de espera indica o não utilização de um ou mais elementos de processamento em um dado período

11 Um exemplo de paralelismo Se o objetivo buscado na utilização do paralelismo é a diminuição do tempo de execução, deve-se considerar: Quanto maior o número de elementos de processamento, menor será o tempo de cálculo de cada um deles; Quanto maior o número de elementos de processamento, maior será a necessidade de troca de informações entre eles, o que pode aumentar o tempo de comunicação de cada um deles; Quanto maior o número de elementos de processamento, maior será a possibilidade de algum deles se tornar ocioso durante algum período.

12 A problemática do paralelismo Escolha de um algoritmo, indicando as dependências entre suas etapas e as possibilidades de exploração do paralelismo existente; Escolha de uma arquitetura paralela (definição do número e tipo dos elementos de processamento, organização da memória, etc.; Encontrar uma alocação das tarefas do algoritmo aos elementos de processamento, que permita a execução correta do algoritmo na arquitetura escolhida; Analisar o desempenho da aplicação;

13 A utilização do paralelismo Em problemas onde a quantidade de cálculos necessários é muito elevada (computer-bound problems) Exemplos: simulação, solução numérica de equações diferenciais parciais, otimização combinatória, etc. Em problemas onde a quantidade de dados a ser tratada é muito elevada (I/O-bound problems) Exemplos: processamento de imagens, bancos de dados, data mining, etc.

14 Resultados esperados Diminuição do tempo de execução Aumento do tamanho do problema que pode ser resolvido em uma dada quantidade de tempo Necessidade de solução de problemas complexos que não podem ser resolvidos de outra forma Melhor utilização dos recursos disponíveis, evitando a ociosidade de equipamentos (máquinas de uma rede local, por exemplo).

15 Arquiteturas paralelas Para classificar as arquiteturas, deve-se inicialmente adotar um modelo de computação. O primeiro a fazer isto foi Flynn em Qualquer computador opera executando instruções sobre operandos (dados). Uma seqüência ou fluxo (stream) de instruções (algoritmo) diz ao computador o que deve ser feito; Uma seqüência ou fluxo (stream) de dados é afetada pelo que o computador faz,

16 Arquiteturas paralelas Dependendo da existência de uma ou mais dessas seqüências, os computadores podem ser classificados em: Single Instruction Stream, Single Data Stream - SISD; Multiple Instruction Stream, Single Data Stream MISD; Single Instruction Stream, Multiple Data Stream SIMD Multiple Instruction Stream, Multiple Data Stream - MIMD

17 Arquiteturas SISD É o computador seqüencial padrão: uma única unidade de processamento recebe um stream de instruções que opera sobre um único stream de dados Não existe paralelismo no nível dos processos, uma vez que existe apenas uma unidade de processamento.

18 Arquiteturas MISD Múltiplos streams de instruções que operam sobre um único stream de dados

19 Arquiteturas SIMD Todos os N processadores idênticos operam sob o controle de um único stream de instruções aplicado a N streams de dados diferentes, um para cada processador

20 Arquiteturas MIMD É a classe mais geral de arquiteturas desta c l a s s i f i c a ç ã o. D i s p õ e - s e d e N processadores, N streams de instruções e N streams de dados.

21 Características das classes

22 Paradigma SPMD Uma arquitetura MIMD executa o paradigma SPMD Single Program, Multiple Data se o mesmo programa está sendo executado em todos os elementos de processamento. Cada processador executa o programa no seu próprio ritmo, de maneira assíncrona, ou seja, diferentes instruções são executadas sobre dados diferentes. Paradigma normalmente usado nos ambientes PVM e MPI.

23 Exemplo de SPMD Suponha que x vale 0 no processador 1 e vale 1 no processador 2. Considere o extrato de pseudocódigo if x=0 then S1 else S2 Então o processador 1 executa S1 e o processador 2 executa S2. Isto não pode ser realizado em uma arquitetura SIMD.

24 Comunicação entre processadores Normalmente uma aplicação paralela necessita de alguma forma de partilhamento de dados e resultados processados por diferentes elementos de processamento. Existem duas maneiras principais de realizar isto: Memória comum Troca de mensagens

25 Comunicação via memória comum

26 Comunicação via memória comum A memória comum consiste de uma espaço de endereçamento global. Todos os processadores podem ler deste e escrever neste espaço. A comunicação através da memória comum é bastante simples de ser implementada, mas pode levar a problemas quando vários processadores desejam acessar simultaneamente uma mesma posição desta memória.

27 Comunicação via memória comum Exemplos O processador P1 deseja adicionar 1 ao valor da variável x, que encontra-se na memória associada ao valor 0. O processador P2 deseja, no mesmo instante, adicionar 2 à mesma variável. Qual o resultado?

28 Comunicação via memória comum Exemplo Resultados possíveis Se P1 executa sua instrução de forma completa antes de P2 ler o valor de x, o resultado é 3. Da mesma forma, se P2 executa sua instrução de forma completa antes de P1 ler o valor de x, o resultado também é 3; Se P1 ou P2 realizam suas leituras antes que o outro tenha completado a execução da sua instrução, o resultado depende do quem termina a execução por último. Se P1 é o último a terminar, o resultado é 1. Se P2 é o último, o resultado é 2. Este é um exemplo de não determinismo

29 Comunicação via memória comum Ferrolhos e exclusão mútua Ferrolhos ou locks são usados para garantir o acesso mutuamente exclusivo.

30 Comunicação via memória comum Limites A conexão entre os processadores e os módulos de memória é normalmente realizada através de barramentos e problemas de contenção podem aparecer devido a banda limitada de transmissão do barramento.

31 Comunicação via troca de mensagens Neste caso, cada processador tem sua própria memória (local). Existe a necessidade de alguma forma de interconexão entre os elementos de processamento para permitir o acesso a estas memórias por outro processador. Se um processador necessita de dados que não se encontram armazenados em sua memória local, estes podem ser acessados usando instruções próprias que implementam a comunicação.

32 Comunicação via troca de mensagens

33 Comunicação via troca de mensagens As instruções de comunicação normalmente usadas são do tipo send e receive e possuem a forma O valor de x é passado de P1 para P2. Esta forma de comunicação é conhecida como troca de mensagens.

34 Redes de interconexão Para que a troca de mensagens possa ser efetuada, além das instruções específicas deve existir uma rede de interconexão dos elementos de processamento. As características da rede de interconexão são muito importantes para determinar o desempenho de uma arquitetura. Se a rede é muito lenta, os processadores serão obrigados a esperar pela chegada dos dados.

35 Redes de interconexão Exemplos de topologias de rede Completamente conectadas ou all-to-all; malha; anel; hipercubo; shuffle-exchange; butterfly; cube-connected cycles.

36 Redes de interconexão Redes completamente conectadas Cada nó é diretamente conectado a todos os outros. É o tipo de rede mais poderoso que existe, mas sua utilização encontra-se limitada a um número pequeno de nós na arquitetura.

37 Redes de interconexão Malhas As conexões são permitidas apenas entre nós vizinhos. Podem ser do tipo toroidal.

38 Redes de interconexão Anel Um anel é uma malha toroidal uni-dimensional

39 Redes de interconexão Hipercubos Consistem de redes com n=2 k nós arranjados em um hipercubo k- dimensional. São chamados também de hipercubos binários

40 Redes de interconexão Hipercubos Seus nós são numerados de forma binárias na seqüência 0,1,...,n-1 e são ligados se a distância de Hamming entre eles for igual a 1. Hipercubo de dimensão 3 Nó Nó Nó Nó 4 100

41 Redes de interconexão Para um hipercubo de dimensão k com n=2 k nós. Conectividade = k Diâmetro = k Narrowness = 1 Largura da bissecção = 2 k-1 Incrementro de expansão = 2 k Links por nó = k

42 Redes de interconexão Exemplo de uma rede shuffle-exchange com n=8 nós As linhas cheias indicam as conexões shuffle, enquanto as linhas pontilhadas indicam as conexões exchange

43 Redes de interconexão Butterfly Consiste de uma arquitetura com n= (k+1)2 k nós divididos em k+1 linhas ou ranks

44 Redes de interconexão Outros aspectos a considerar Algoritmo de roteamento Estabelece os caminhos que as mensagens podem utilizar Existem muitos algoritmos com propriedades diferentes Estratégia de chaveamento Estabelece como o caminho a ser seguido é implementado Chaveamento de circuito vs. chaveamento de pacotes Mecanismo de controle de fluxo Estabelece quando uma mensagem ou porção dela deve percorrer um caminho Estabelece o que fazer quando tráfego é encontrado

45 Comparação entre memória local e comum

46 Exemplo: Soma de m números Algoritmo seqüencial A complexidade deste algoritmo é linear em m, ou seja, o tempo de execução é O(m).

47 Exemplo: Soma de m números Algoritmo paralelo Para realizar a soma em paralelo, considere a existência de N elementos de processamento e suas formas de comunicação: memória comum e troca de mensagens Os dados podem ser divididos em m/n subconjuntos e a soma realizada em duas etapas Soma locais dos m/n valores Soma global = Soma das somas locais

48 Exemplo: Soma de m números Soma usando a memória comum

49 Exemplo: Soma de m números Soma usando a memória comum A variável global_sum deve ser protegida a cada vez que for ser alterada O tempo de execução é O(m/N)+ O(N), onde o último termo é relativo a soma seqüencial das N somas parciais.

50 Exemplo: Soma de m números Soma usando a memória local Suponha que se dispõe de uma malha quadrada com N processadores

51 Exemplo: Soma de m números Soma usando a memória local Algoritmo Cada processador realiza a soma parcial de m/n números Após o cálculo os resultados são enviados na forma Se o processador é o último à direita, ele envia seu resultado ao processador da esquerda. Se o processador não é o último à esquerda ou à direita, ele recebe o resultado do seu vizinho à direita, adiciona ao seu e envia ao seu vizinho da esquerda

52 Exemplo: Soma de m números Soma usando a memória local Algoritmo - continuação Se o processador é o último à esquerda, Se ele está na última linha, recebe o resultado do seu vizinho à direita, realiza a soma da linha e envia o resultado ao processador da linha acima Se ele está numa linha entre a última e a primeira, ele recebe o resultado do seu vizinho à direita, realiza a soma da linha, recebe o resultado do seu vizinho da linha abaixo adiciona ao seu e envia seu resultado ao seu vizinho da linha acima Se ele está na primeira linha, ele recebe o resultado do seu vizinho à direita, realiza a soma da linha, recebe o resultado do seu vizinho da linha abaixo, adiciona ao seu e publica a soma global

53 Clusters de PCs Um cluster é um agrupamento de computadores interconectados que trabalham em conjunto como um único computador paralelo. Excelente alternativa para substituir o uso de plataformas de computação paralelas e x t r e m a m e n t e e s p e c i a l i z a d a s e excessivamente caras.

54 Clusters de PCs Principais características Alto poder de processamento gerado pela presença de múltiplos elementos de processamento e por ferramentas de software capazes de traduzir o paralelismo Expansibilidade e escalabilidade garantido pelas tecnologias de interconexão existentes hoje Alta disponibilidade está ligada à capacidade de criação de uma imagem única do sistema - SSI

55 Clusters de PCs Classificação depende de sua utilização e do hardware e software empregados Dedicados formados por pilhas de PCs, onde não é permitido o uso de um processador isolado Não dedicados formados por redes de estações de trabalho Hardware nós (homogêneos ou heterogêneos), organização da memória, conexões, etc. Software SO do nó, middleware, gerenciamento, suporte a aplicações, etc.

56 Clusters de PCs Arquitetura

57 Clusters de PCs Cluster middleware Responsável pelo fornecimento de um conjunto de serviços Escalonamento e balanceamento de cargas Detecção e recuperação de nós falhos Compartilhamento de recursos Utilizados para implementar um sistema de imagem única propriedade de um sistema computacional que encapsula a natureza heterogênea e distribuída dos recursos disponíveis

58 Clusters de PCs Comunicação Aplicação Troca de Mensagem Sistema Operacional Camada 2 e 3 Camada de de Enlace Aplicações Paralelas LAM MPICH PVM Mac OS / Linux / Sun OS TCP/IP Fast Ethernet com Channel-bonding

59 Clusters de PCs Cluster Beowulf uso de componentes disponíveis no mercado de massa; processadores dedicados; uma rede de sistema privada (system area network - SAN). E/S escalável; uma base de software disponível livremente; uso de ferramentas de computação distribuída disponíveis livremente (com alterações mínimas); e, retorno à comunidade do projeto e melhorias.

60 Clusters de PCs Cluster Beowulf da UFRN

61 Clusters de PCs Cluster Beowulf da UFRN

62 GRID Uma GRID é um tipo de sistema paralelo que permite o partilhamento, a seleção e a agregação de recursos distribuídos entre múltiplos domínios administrativos, em f u n ç ã o d e s u a s ( d o s r e c u r s o s ) disponibilidade, capacidade, desempenho, custo e requisitos de QoS dos usuários

63 GRID Características Múltiplos domínios administrativos Heterogeneidade Escalabilidade Dinâmica

64 GRID Desafios Prover SSI Não interferir na administração local do sistema Não impor a necessidade de substituição dos SO existentes nem de outras ferramentas Permitir conexão remota a qualquer tempo Segurança

65 GRID Arquitetura

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