Estudo e construção de um Ambiente de Alto Desempenho utilizando Cluster Computacional

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAUÍ CENTRO DE CIÊNCIAS DA NATUREZA DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÉSTICA Estudo e construção de um Ambiente de Alto Desempenho utilizando Cluster Computacional José Maurício Oliveira e Silva Orientador: Prof. M.Sc. Érico Meneses Leão Trabalho de Conclusão de Curso II apresentada ao Departamento de Informática e Estatística da UFPI como parte dos requisitos para obtenção do título de Bacharel em Ciência da Computação. Teresina, PI, julho de 2009

2 Estudo e construção de um Ambiente de Alto Desempenho utilizando Cluster Computacional José Maurício Oliveira e Silva Trabalho de Conclusão de Curso II aprovada em 18 de julho de 2009 pela banca examinadora composta pelos seguintes membros: Prof. M.Sc. Érico Meneses Leão DIE/UFPI Prof. M.Sc. André Castelo Branco Soares DIE/UFPI Prof. Dr. Francisco Vieira de Souza DIE/UFPI

3 Agradecimentos Aos professores orientadores que colaboraram com meu aprendizado e com suas orientações e corerções nas atividades desenvolvidas. Minha família por todos os anos de convivência e ajuda nesse difícil caminho da graduação. Aos funcionários e, principalmente, aos professores do Departamento de Informática e Estatástica pela convivência e aprendizado. Aos colegas e amigos, por conviverem e participarem da maior parte da graduação.

4 Resumo Com a crescente demanda por poder computacional, principalmente para as áreas que exigem processamento continuo e áreas que necessitam de precisão nos seus resultados, como as aplicações de pesquisa, faz-se necessário a adoção de ambientes com mais poder computacional. O uso de clusters tem sido uma das alternativas mais adotadas para o desenvolvimento de sistemas computacionais, que visam o alto desempenho, para atender essa necessidade de poder computacional. Este trabalho tem como objetivo o estudo fundamentado de arquiteturas para ambientes de alto desempenho servindo de suporte na idealização, projeto e contrução de um Cluster Computacional. Através desses estudos foi idealizado um processo de construção de um Cluster para a Universidade Federal do Piauí de acordo com as características e necessidades da mesma. Palavras-chave: Cluster, Programacao Paralela, Sistemas de Alto Desempenho, Beuwolf, Alta Capacidade de Processamento.

5 Abstract With the increasing demand for computational power, especially to areas that still require processing and areas in need of accuracy in their results, like applications of research, it is necessary the adoption of environments with more computational power. The use of clusters has been one of the most adopted for the development of computer systems, aiming for high performance, to resolve this need for computational power. This paper aims to detailed study of architectures for high performance environments serving like support for idealization, design and implementation of a Computer Cluster. Through these studies was an idealized process of building a cluster for the Federal University of Piauí in accordance with the characteristics and needs of the University. Keywords: Cluster, Parallel Programming, High Performace Systems, Beuwolf, High Performace Cluster.

6 Sumário Sumário Lista de Figuras Lista de Tabelas Lista de Símbolos e Abreviaturas i v vi vii 1 Introdução Motivação Objetivos Gerais Específicos Organização do Trabalho Fundamentação Teórica Histórico da Evolução dos Computadores Arquitetura Computacionais Multiprocessadores Multicomputadores Simmetric Multiprocessors (SMP) Cache Coherence Non-Uniform Memory Access (ccnuma) Massively Parallel Processos (MPP) Sistemas Distribuidos Clusters Grids Escalonamento Dependibilidade Ameaças Meios i

7 Atributos Redes de Comunicações Importância da Rede de Comunicação Redes de Interconexão Utilizadas em Arquiteturas Paralelas Alternativas para Interligar o Processador à Rede de Interconexão Características que Definem o Desempenho de uma Rede de Interconexão Topologias da Rede de Interconexão Topologia em Barramento Topologia em Malha Topologia em Hipercubo Topologia em Árvore Dispositivos de interconexão Gigabit Ethernet Myrinet InfiniBand Gigabyte System Network Quadrics Network (QSNET) Scalable Coherent Interface (SCI) Protocolos de Comunicação Frame Relay Asynchronous Transfer Mode FDDI Modelo OSI Ferramentas de Programação Paralela Troca de Mensagens (Message Passing) Parallel Virtual Machine - PVM Características Funcionamento Básico Message Passing Interface - MPI Histórico do MPI Padrão MPI Clusters Computacionais Classificação Clusternde Alta Disponibilidade - HA

8 5.3 Balanceamento de Carga - LB Cluster de Alta Capacidade de Processamento - HPC Beowulf Sistema de Imagem Única - SSI Ferramentas para Clusters Computacionais Instalação do Sistema Operacional Monitoramento Ferramentas de Integração Escalonadores de Tarefas Ambiente de Alto Desempenho da UFPI Caracterização do Cluster Hardware Software Processo de construção Firewall Headnode Nós de Processamento Utilizando o Cluster Login Submissão de trabalhos Monitoramento Conclusões Trabalhos Futuros Tunnig do Cluster Submissão de problemas científicos de diversas áreas Referéncias bibliográficas 77 A Guia de construção do Cluster 79 A.1 Configurando Serciços no Firewall A.1.1 NAT com Iptables A.1.2 Configurando Iptables A.1.3 Iniciando e parando NAT A.2 Fail2Ban A.2.1 Configurando Fail2ban

9 A.3 Criação de Serviços A.3.1 Montagem do sistema de arquivo: NFS A.3.2 NFS Server A.3.3 DHCP A.3.4 Name Service: DNS e BIND A.3.5 Autenticação de Usuário: LDAP A.4 Criando o Headnode e as Imagens dos Nós de Processamento A.4.1 Headnode A.4.2 Nós de Processamento A.4.3 Clonagem

10 Lista de Figuras 1.1 Ambiente computacional do CENAPAD-UFC Evolução da utilização de Arquiteturas de alto desempenho Arquitetura SISD Arquitetura SIMD Arquitetura MISD Arquitetura MIMD Subdivisão da arquitetura MIMD Multiprocessadores Multicomputadores Arquitetura SMP Arquitetura ccnuma Arquitetura MPP Cluster dedicado da NASA Goddard Space Flight Center Beowulf Cluster Cluster não dedicado do LMPT-Laboratório de Meios Porosos e Propriedades Termofísicas Grid do centro de informática do CERN e seus computadores Topologia em barramento Topologia em malha Topologia em hipercubo Topologia em árvore Diagrama de um cluster Cluster de Alta Disponibilidade Cluster de Balanceamento de Carga Cluster Beowulf Imagem do laboratotio do Departamento de Matemática - UFPI Esborço da rede do Cluster Rede interna do Cluster v

11 Lista de Tabelas 2.1 Formas básicas de tolerância à falhas Modelo de nível dos Sistemas de Imagem Única (SSI) Hostnames e seus ips correspondentes vi

12 Lista de Símbolos e Abreviaturas SMP ccnuma MPP PVM MPI HPC GNU LAN TCP IP SINAPAD MCT CENAPADS LNCC INPE LQC SSI ENIAC EDVAC IAS IBM DEC PDP CDC VLSI NASA SISD SIMD MISD Simmetric Multiprocessors Cache Coherence Non-Uniform Memory Access Massively Parallel Processos Parallel Virtual Machine Message Passing Interface High Performace Cluster General Public License Local Area Network Transmission Control Protocol Internet Protocol Sistema Nacional de Processamento de Alto Desempenho Ministério da Ciência e Tecnologia Centros Nacionais de Processamento de Alto Desempenho Laboratório Nacional de Computação Cientifíca Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Laboratório de Quimica Computacional Single System Image Eletronic Numerical Integrator and Calculator Electronic Discrete Variable Automatic Computer Institute of Advanced Studies International Business Machines Digital Electronic Computer Programmed Data Processor Control Data Corporation Very Large Scale Integration National Aeronautics and Space Administration Single Intruction Single Data Single Instrucion Multiple Data Multiple Instruction Single Data vii

13 MIMD CERN QSNET QoS ATM IBTA HCA TCA IPC DBMS HIPPI ARP QSNET SCI VPI SMDS FDDI ANSI OSI MAN ISO XDR RFC MPMD CESDIS SPOF COWs HA LB DNS RAID DSM LWP CHPOX FAI SCMS Multiple Intruction Multiple Data European Organization for Nuclear Research Quadrics Network Quality of Service Asynchronous Transfer Mode InfiniBand Trade Association Host Channel Adapter Target Channel Adapter Interprocess Communication Database Management System High Performance Parallel Interface Address Resolution Protocol Quadrics Network Scalable Coherent Interface Virtual Path Identifier Switched Multimegabit Data Service Fiber Distributed Data Interface American National Standards Institute Open Systems Interconnection Metropolitan Area Network International Organization for Standardization External Data Representation Request for Comments Multiple Program Multiple Data Center of Excellence in Space Data and Information Sciences Single Point Of Failure Clusters of Workstation High Availability Balanceamento de Carga Domain Name System Redundant Array of Independent Drives Distributed Shared Memory LightWeight Process heckpointer for Linux Fully Automatic Installation Scalable Cluster Management System

14 SQMS KSIX MPITH LDAP DHCP DSN SSH NTP NFS MPICH NAT SNAT DNAT Simple Queuing ManagementSystem Kasetsart System Interconnected executive MPI Thin and High-Performance Lightweight Directory Access Protocol Dynamic Host Configuration Protocol Domain Name System Secure Shell Network Time Protocol Network File System Message Passing Interface Chameleon Network Address Translation Source Network Address Translation Destination Network Address Translation

15 Capítulo 1 Introdução Atualmente existe uma grande demanda por poder computacional, principalmente para as áreas que exigem processamento continuo e áreas que necessitam de precisão nos seus resultados. Com a arquitetura tradicional de computadores uniprocessados essa demanda não poderia ser mais garantida, o que levou a convergência de sistemas uniprocessados para sistemas multiprocessados de alto desempenho e a sistemas distribuídos de alto desempenho. Essa demanda tambám elevou ao desenvolvimento da computação paralela para os sistemas de alto desempenho, pois várias aplicações são inerentemente paralelas, e perdese desempenho pela necessidade de torná-las sequenciais. O chamado gargalo de von Neumann, segundo [PATTERSON & ALMASI 1994], tem diminuído a produtividade do programador, daí a necessidade de novas maneiras de organização do processamento computacional. Essa evolução dos sistemas de alto desempenho se deu através do seguinte problema do meio acadêmico e empresarial: Como conseguir poder computacional a um baixo custo? Muitas soluções foram utilizadas para suprir essa demanda por poder computacional, dentre elas tem-se as arquiteturas paralelas e distribuídas de multiprocessadores com o SMP e ccnuma, arquiteturas paralelas e distribuídas de multicomputadores com MPP, Clusters e Grids e as bibliotecas de programação paralela como PVM e MPI. Esse trabalho tem como foco principal a arquitetura de sistemas distribuídos de alto desempenho, especificamente a arquitetura de Clusters e a utilização da biblioteca de programação paralela MPI por serem uma solução de alta escalabilidade e baixo custo. Será trabalhado todo o processo para a construção de um Cluster desde sua idealização, projeto e construção até a sua configuração, gerência e monitoração. Nessa primeira etapa com a Tese da Conclusão de Curso I em especifico foi trabalhado a idealização e o projeto e na segunda etapa com a Tese da Conclusão de Curso II a construção, configuração, gerencia e monitoração.

16 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO Motivação Clusters ou combinações de clusters são usados quando os conteúdos são críticos ou quando os serviços têm que estar disponíveis e/ou processados o quanto mais rápido possível. Internet Service Providers (provedores de Internet) ou sites de comércio eletrônico frequentemente requerem alta disponibilidade e balanceamento de carga de forma escalável. Os clusters paralelos têm uma importante participação na indústria cinematográfica para renderização de gráficos de altíssima qualidade e animações. Os clusters Beowulf são usados na ciência, engenharia e finanças para atuarem em projetos de desdobramento de proteínas, dinâmica de fluídos, redes neurais, analise genética, estatística, economia, astrofísica dentre outras. Pesquisadores, organizações e empresas estão utilizando os clusters porque necessitam de incrementar sua escalabilidade, gerenciamento de recursos, disponibilidade ou processamento a nível super computacional a um preço disponível. O uso das tecnologias de Cluster tem aumentado nos últimos 20 anos, principalmente em aplicações de pesquisa, algumas das áreas de maior utilização destas tecnologias são: pesquisa genética, bioinformática, física, química, engenharia, climatologia, petroquímica, pesquisa espacial e resolução de equações e métodos matemáticos. Como exemplo da importancia e do aumento do uso dessa tecnologia em ambito nacinal temos o Sistema Nacional de Processamento de Alto Desempenho (SINAPAD) que é uma rede de centros de computação de alto desempenho, geograficamente distribuídos, instituída pelo Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT). São oito (8) unidades, denominadas "Centros Nacionais de Processamento de Alto Desempenho"(CENAPADs), operadas respectivamente pela UFRGS, UFMG, UFC, UNICAMP, UFRJ, UFPE, INPE e Laboratório Nacional de Computação Cientifíca (LNCC). Este último coordena o sistema por delegação do MCT. Usando um exemplo mais detalhado temos o Centro Nacional de Processamento de Alto Desempenho na UFC (CENAPAD-UFC) que foi fundado em 1994 como um projeto da SECITECE, da FINEP e do MCT que consistia em uma organização sem fins lucrativos. O CENAPAD-UFC disponibiliza um ambiente computacional baseado em cluster de arquitetura Sun e sistema operacional Unix. São (4) quatro nós biprocessados SUNFIRE V20Z, com processadores OPTERON 244 e 5 computadores do tipo PC desktop vide Figura 1.1. O CENAPAD-UFC disponibiliza um ambiente computacional baseado em cluster de arquitetura Sun e sistema operacional Unix. Outro exemplo temos o Laboratório de Química Computacional (LQC) da UNB um

17 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO 3 Figura 1.1: Ambiente computacional do CENAPAD-UFC. ambiente computacional baseado em cluster que foi feito com suporte do CNPq através do Projeto de BioInformática. O cluster do LQC é composto de 12 estações "diskless"pentium IV 478 de 1.7GHz, com 512Mb de RAM cada nodo, 10 estações Pentium IV 478 de 2.0GHz, com 512Mb de RAM e 20Gb de disco cada nodo e dois servidores Pentium IV 478 de 1.7GHz cada um com 80Gb de disco UDMA 133MHz. Esses exemplos mostram a importancia e a crescente utilazão de ambientes de alto desempenho usando cluster. Apesar das tecnologias de clusters serem recentes, sua utilização é crescente e já domina a lista das máquinas mais rápidas do mundo. A Figura 1.2 mostra a evolução percentual das arquiteturas de sistemas de alto desempenho no mundo, onde os sistemas classificados como Clusters já são responsáveis por 73% ambientes de supercomputação classificados na lista. Os dados são da organização TOP500 Supercomputer Sites [Hans Meuer & Simon 1993]. 1.2 Objetivos Gerais Este trabalho tem como objetivo geral prover um ambiente de alto desempenho para execução de aplicações científicas na UFPI. Visto que o surgimento de trabalhos que

18 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO 4 Figura 1.2: Evolução da utilização de Arquiteturas de alto desempenho. exigem um alta performance para obter resultados satisfatórios estão em andamento e para beneficio de projetos futuros que necessitem de uma arquitetura robusta e confiável Específicos Os objetivos específicos deste trabalho consistem: 1. Documentação dos processos de idealização e projeto do Cluster. 2. Construção do mesmo com base nas nececidades explicitadas no trabalho. Criando um ambiente de alto desempenho para a execução de aplicações científicas na UFPI através da contrução de um Cluster de Processamento de Alto Desempenho (HPC - High Performace Cluster). 3. O Cluster de Processamento de Alto Desempenho será construído com sendo do tipo Beowulf (nós decidados), que executam como sistema operacional o GNU/- Linux, e trabalham em uma rede LAN TCP/IP pequena utilizando bibliotecas de programação paralela o MPI e PVM. 4. Será adotado para o gerenciamento do cluster um middleware para prover um Sistema de Imagem única (SSI), que possibilita acesso uniforme a diferentes nos do cluster sem o consentimento de que o sistema operacional está executando em um nó particular. 5. Através de estudos comparativos serão eleitos softwares de escalonamento e monitoração para o gerenciamento e extração de dados estatísticos.

19 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO Organização do Trabalho Este trabalho está organizado em capítulos, cujos conteúdos são estruturados na tentativa de conduzir de forma clara e concisa diversos assuntos pertinentes ao entendimento da proposta principal aqui exposta. O capítulo 2, Fundamentação Teórica, traz uma sucinta revisão histórica dos computadores, apontando os principais marcos e dando ênfase às arquiteturas paralelas. Descreve também as razões para o estabelecimento de arquiteturas de alto desempenho, as justificativas para o uso de cluster de computadores, algumas classificações de arquiteturas, incluindo a taxonomia de Flynn e definição de conceitos como escalonamento e dependabilidade. Dedica-se o capítulo 3, Redes de Comunicaçães, é uma breve definição das redes de computadores. Inicialmente, mostra-se a importância das redes para a computação paralela e suas características. Define-se, em seguida, as topologias das redes de interconexão, dispositivos de interconexão e protocolos de comunicação. O capítulo 4, Ferramentas de Programação Paralela, apresenta de uma forma resumida os conceitos e características básicas das ferramentas de programação paralela, explicando-se duas alternativas de programação que são a PVM e MPI. No capítulo 5, Clusters Computacionais, defini-se e classifica-se em detalhes os cluster computacionais e as principais ferramentas para sua construção. No capítulo 6, Proposta do Trabalho, apresenta-se a proposta de trabalho para a construção de um Cluster na UFPI, fundamentada nos capítulos anteriores e de acordo com as necessidades da instituição.

20 Capítulo 2 Fundamentação Teórica 2.1 Histórico da Evolução dos Computadores O projeto do matemático Howard Aiken, em 1943, abriu caminho para o surgimento dos primeiros grandes computadores. Nomeado de MARK I, o computador realizava, em um dia, cálculos que antes consumiriam seis meses. Juntamente com o início da Segunda Guerra Mundial, Alan Turing utilizou seu projeto Colossus para decifrar mensagens interceptadas de exércitos inimigos. Colossus, primeiro computador a utilizar válvulas, procurava coincidências entre as mensagens cifradas e os códigos conhecidos, em uma taxa de caracteres por segundo. Com um projeto iniciado em 1942 e finalizado em 1945, coincidindo com o final da Segunda Guerra Mundial, o Eletronic Numerical Integrator and Calculator (ENIAC), projeto de John Mauchly e Presper Eckert com aporte financeiro do exército americano, usando válvulas eletrônicas, alcançou clock de 100 KHz. O seu sucessor, Electronic Discrete Variable Automatic Computer (EDVAC), foi modelo para a construção de outros computadores. Planejado por John von Neumann, principal ícone do desenvolvimento de computadores do pós-guerra, a máquina Institute of Advanced Studies (IAS) já processava informações de forma binária e armazenava tanto dados quanto o programa em uma memória interna. Os complexos cálculos de balística passaram a ser executados em 30 segundos, contra 12 horas dos métodos anteriores. Findando a primeira geração de computadores a International Business Machines (IBM) lançou o modelo 704 que contemplava componentes de hardware exclusivos para dados em ponto-flutuante. A geração posterior dos computadores é caracterizada pela substituição das válvulas pelos transistores e o início do uso de computadores para fins comerciais. Em 1956, surgiu o primeiro computador transistorizado. Inventado em 1948, nos Laboratórios da Bell, o transistor era mais rápido e mais confiável. Com uma dimensão aproximada de 100 vezes menor que uma válvula, não precisava de tempo para aquecimento e consumia

21 CAPÍTULO 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 7 menos energia. Alguns computadores desta geração eram programados em linguagem montadora e já faziam cálculos em microssegundos (milionésimos de segundos). Fabricados pela Digital Electronic Computer (DEC), surgem em 1961 os computadores da família Programmed Data Processor (PDP), dando origem à indústria dos chamados minicomputadores. O modelo 6600 da companhia Control Data Corporation (CDC), em 1964, foi o primeiro expoente dos computadores que poderiam executar instruções em paralelo. Exclusivamente projetado para processamento científico, se bem programado, poderia executar 10 instruções ao mesmo tempo [TANENBAUM 2003]. Os circuitos integrados, associação de vários transistores em um mesmo chip, e a miniaturização de outros componentes eletrônicos, propiciaram um novo avanço e com eles surgiram os computadores de terceira geração. Ainda mais confiáveis e menores, pela proximidade dos componentes, os circuitos integrados tornaram os computadores mais compactos, rápidos, baratos e com baixo consumo de energia. Os representantes mais importantes foram os modelos da família System/360, fabricados pela IBM, projetados tanto para aplicações científicas quanto para aplicações comerciais. Uma outra inovação desta geração foi a implantação do conceito de multiprogramação e um grande espaço de endereçamento de memória. A próxima geração dos computadores foi marcada pela técnica VLSI, que possibilitou a inclusão de dezenas de milhares e, posteriormente, centenas de milhões de transistores em um único chip. Surge então o microprocessador e com ele a era da computação pessoal. Assim, os fabricantes dividiram esforços na fabricação de supercomputadores e computadores pessoais. Os supercomputadores eram dominantes na área científica, que é baseada em cálculos complexos, e nas empresas, com vários terminais acoplados executando aplicações comerciais. Os Personal Computers (PCs) alavancaram as aplicações integradas como editores de texto, planilhas eletrônicas, manipuladores de imagens, entre outros. Ao longo do tempo, uma série de técnicas e recursos sofisticados da supercomputação foram incorporados, sucessivamente, aos microprocessadores utilizados em computadores pessoais e estações de trabalho. Acreditava-se, na década de 80, que o aumento do desempenho de uma máquina dependia apenas e tão somente da criação de processadores mais rápidos e eficientes, porém havia outros empecilhos, tais como: alto custo e longos prazos, na pesquisa e projeto de novas arquiteturas de hardware; necessidade de se trabalhar com tecnologia de ponta; limitação e dependência de outros componentes como memória e dispositivos de armazenamento;

22 CAPÍTULO 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 8 uma esperada saturação da tecnologia, ou seja, em um determinado momento a tecnologia aplicada aos processadores não conseguirá miniaturizar e colocar tantos transistores quanto necessários para aumentar o poder de processamento do chip em questão. A computação passou por um processo evolutivo intenso, em termos de hardware e software, a fim de proporcionar maior desempenho e ampliar o leque de aplicações que podem ser computacionalmente resolvidas de maneira eficiente. Diversas técnicas e tecnologias foram propostas para se chegar o mais próximo possível do estado da arte e construir componentes complexos em chips cada vez menores [STALLINGS 2002]. Os grandes avanços ocorridos no processo de fabricação de microprocessadores atuais estão baseados no aumento do pipeline, melhor organização da hierarquia de memória cache, hyper-threading, dual core, dentre outros. Estas inovações trazem mais eficiência e velocidade aos microprocessadores, oportunizando aos softwares, principalmente os de propósito geral, um excelente ambiente de execução. Entretanto, essa evolução não é suficiente para suprir a exigência de alguns softwares específicos que consomem facilmente os recursos computacionais oferecidos pelas máquinas convencionais (modelo de von Neumann). O tratamento de grandes problemas, principalmente das áreas científicas como: processamento de imagens e sinais, inteligência artificial, mineração de dados, física molecular, previsão meteorológica, estudos sísmicos, pesquisas militares, aerodinâmica de aviões e mísseis, exploração de petróleo, diagnóstico médico, entre outras, demandam o uso de máquinas com múltiplos processadores ou ainda supercomputadores proprietários, fornecidos por grandes empresas. Ambas as soluções oferecem grande desempenho, mas esbarram no elevado custo e na baixa escalabilidade. Baseado nas dificuldades apresentadas, Donald Becker e Thomas Sterling, em 1993, na NASA, tiveram a idéia de juntar computadores pessoais para um trabalho cooperativo [STERLING & Lusk 2003] [BELL & GRAY 2002]. Com o grande sucesso desta experiência, batizada de cluster, conseguiram alcançar níveis de processamento equivalentes aos de supercomputadores da época, mas por uma fração do seu preço. Segundo [FRANCO 2004], cluster é um conjunto de máquinas ou nós, normalmente sem necessidade de periféricos, interligadas via rede, que trabalham em conjunto, trocando informações entre si para solucionar uma determinada tarefa. Como já foi mencionado, a estrutura do cluster apresenta vantagens competitivas em relação a outros ambientes multiprocessados, tanto de memória compartilhada quanto distribuídas, além do custo, que em geral é menor, oferece uma maior flexibilidade com um

23 CAPÍTULO 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 9 proporcional poder de processamento [STALLINGS 2002]. Isto é possível pela utilização de componentes padrão de mercado, ligados por uma rede tradicional de interconexão, que, através de softwares livres e programação paralela, fornecem um ambiente propício para a comunicação e sincronização das tarefas em execução [STERLING & Lusk 2003]. Assim, o aprimoramento dos computadores pessoais, a redução dos preços e a excelente relação custo/benefício apresentada pelos clusters tiveram um impacto notório nos centros de pesquisas, que, novamente, vislumbraram boas oportunidades para solucionar seus problemas de grande escala. 2.2 Arquitetura Computacionais Devido à existência de uma grande diversidade de arquitetura de computadores, inúmeros taxonomias já foram propostas, tentando uniformizar de maneira mais coerente as características dos diferentes sistemas computacionais. A classificação dos ambientes de hardware mais aceita na área de arquitetura de computadores é a conhecida taxonomia de [FLYNN 1974]. Esta classificação leva em consideração o numero de instruções executadas em paralelo versus o conjunto de dados para os quais as instruções são submetidas. Desta forma, a taxonomia de Flynn estabeleceu as seguintes classificações de computadores [DANTAS 2005]: SISD (Single Intruction Single Data) - Computadores com esta características são aqueles que executam uma instrução de um programa por vez. Figura 2.1: Arquitetura SISD. SIMD (Single Instrucion Multiple Data) - neste tipo de arquitetura existe, também, a execução de uma única instrução. Todavia, devido a existência de facilidades em

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