Prof a Andréa Schwertner Charão DELC/CT/UFSM

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1 Modelos de Computadores Paralelos Prof a Andréa Schwertner Charão DELC/CT/UFSM

2 Sumário Modelos de computadores paralelos Classificações "acadêmicas" Tendências de mercado TOP500 Impacto na programação Profª Andrea S. Charão 2

3 Programação paralela Tarefas de um programa executam simultaneamente em um computador paralelo, cooperando entre si Problema P0 P Profª Andrea S. Charão 3

4 Computadores paralelos Há vários modelos/tipos/exemplos de computadores paralelos reais ou virtuais Modelos = abstrações Classificações Flynn (fluxos de instruções e dados) Modelo de acesso à memória TOP500 (tendências) Profª Andrea S. Charão 4

5 Taxonomia de Flynn Classificação proposta na década de 60 (ver também ACM Computing Surveys, v.28, n.1, 1996) Modelo baseado em fluxos de instruções atuando sobre fluxos de dados Único (SD) Fluxo de dados Múltiplo (MD) Fluxo de instruções Único (SI) Múltiplo (MI) Sing Instruction Single Data (SISD) Multiple Instruction Single Data (MISD) Single Instruction Multiple Data (SIMD) Multiple Instruction Multiple Data (MIMD) Profª Andrea S. Charão 5

6 Arquiteturas SISD Computadores com um único processador Instruções executadas em seqüência Exemplo: B(I)=A(I)+2 LOAD A(I) ADD 2 STORE B(I) Processador P LOAD A(1) ADD 2 STORE B(1) tempo t 1 t 2 t Profª Andrea S. Charão 6

7 Arquiteturas SISD Determinismo a cada instante de tempo, pode-se saber o que está sendo executado execução pode ser reproduzida passo a passo Há mesmo assim algumas possibilidades de paralelismo/concorrência Pipelining: mais estágios, mais instruções concluídas Paralelismo em nível de instruções (ILP): arquiteturas superescalares escalonam operações em tempo de execução com base em dependências entre elas Profª Andrea S. Charão 7

8 Arquiteturas SIMD Cada processador executa a mesma instrução em sincronia, mas usando dados diferentes Exemplo: B(I)=A(I)+2 LOAD A(I) ADD 2 STORE B(I) P3 LOAD A(3) ADD 2 STORE B(3) P2 LOAD A(2) ADD 2 STORE B(2) P1 LOAD A(1) ADD 2 STORE B(1) tempo t 1 t 2 t Profª Andrea S. Charão 8

9 Arquiteturas SIMD Um ou mais processadores executando uma mesma instrução sobre múltiplos elementos de dados Adequadas para dados arranjados regularmente (vetores, matrizes,...) Arquiteturas matriciais e vetoriais, voltadas para algumas classes de aplicações (simulações de sistemas físicos, processamento de imagens,...) Profª Andrea S. Charão 9

10 Arquiteturas MISD Há controvérsias sobre as máquinas que se encaixam nessa definição Exemplos de máquinas "acadêmicas" de propósito especial: Múltiplos filtros de freqüência operando sobre um único fluxo de sinal Múltiplos algoritmos de criptografia para decodificar uma mensagem Profª Andrea S. Charão 10

11 Arquiteturas MIMD TEMPO: P 1 Programa principal Inicializa Dispara tarefa A Dispara tarefa B Espera por processador Dispara tarefa C Espera por processador Dispara tarefa D Espera fim de todas as tarefas Junta resultados Fim P 2 P 3 Tarefa A Tarefa B Fim Tarefa C Fim Fim Tarefa D Fim Profª Andrea S. Charão 11

12 Arquiteturas MIMD Não determinismo difícil de saber exatamente o que está sendo executado num instante de tempo execução dificilmente pode ser reproduzida passo a passo Adequadas para paralelismo orientado a blocos, laços ou subrotinas Profª Andrea S. Charão 12

13 Modelos de acesso à memória Em arquiteturas convencionais (nãoparalelas), programas e dados são armazenados na memória principal instruções e dados Memória Processador Profª Andrea S. Charão 13

14 Modelos de acesso à memória Arquiteturas MIMD podem ser Multiprocessadores: memória compartilhada M P P P Multicomputadores: memória distribuída M M M rede P P P Profª Andrea S. Charão 14

15 Multiprocessadores Espaço de endereçamento único, compartilhado pelos processadores Memória pode ser um gargalo que reduz o paralelismo Escalabilidade Capacidade de se construir máquinas com mais/menos processadores, mantendo-se a proporção em desempenho, custo, etc. Limitada em multiprocessadores (sistemas com ~10 processadores são comuns, >100 são raros,...) Profª Andrea S. Charão 15

16 Multiprocessadores Acesso uniforme (UMA) à memória Latência de acesso é igual para todos os processadores Geralmente usa um barramento interligando processadores à memória Acesso não-uniforme (NUMA) Memória tem múltiplos módulos, cada módulo associado a um processador Acessos a posições de memória do módulo "local" são mais rápidos Solução para aumentar escalabilidade Profª Andrea S. Charão 16

17 Multicomputadores Múltiplos espaços de endereçamento Cada processador tem acesso direto à sua memória local Acessos às memórias remotas necessitam transferência de dados pela rede Maior escalabilidade que os multiprocessadores M M M rede P P P Profª Andrea S. Charão 17

18 Tendências de mercado Multiprocessadores simétricos (SMPs) Memória compartilhada (UMA) Simetria: todos os processadores têm acesso igual ao barramento e à memória (sem privilégios) Multicomputadores Clusters: fracamente acoplados Clusters Beowulf: baixo custo MPPs: multicomputadores fortemente acoplados Redes de estações: não dedicadas Clusters de SMPs! Profª Andrea S. Charão 18

19 TOP500 Ranking dos 500 computadores mais poderosos da atualidade Dados disponíveis em: Benchmark HPL (High Performance Linpack) - álgebra linear Atualizado semestralmente desde 1993, em novembro e junho de cada ano Indicador de tendências arquiteturais Profª Andrea S. Charão 19

20 Impacto na programação Paralelização automática é alvo de pesquisas, mas atende apenas uma parcela das aplicações / arquiteturas nem sempre é eficiente Em geral Concorrência (paralelismo e distribuição) geralmente está explícita (em maior ou menor grau) Modelos de programação adaptados à arquitetura produzem programas mais eficientes Profª Andrea S. Charão 20

21 Programação de multiprocessadores Modelo de programação: múltiplas threads compartilhando dados (rapidez) Aspecto crítico: sincronização quando diferentes tarefas acessam os mesmos dados Ferramentas para programação Linguagens concorrentes (Ada, SR,...) Linguagens seqüenciais + extensões/biliotecas (OpenMP, threads, UPC, HPF,...) Profª Andrea S. Charão 21

22 Programação de multicomputadores Modelo de programação: troca de mensagens entre tarefas cooperantes (fonte de sobrecarga) Aspectos críticos: desempenho da rede e distribuição dos dados Ferramentas para programação Linguagens seqüenciais + extensões/bibliotecas MPI (C,C++,Fortran,Java), PVM, Java+RMI Memória compartilhada distribuída: Linda, JavaSpaces, Profª Andrea S. Charão 22

23 Resumindo... Diferentes classificações de arquiteturas paralelas ao longo do tempo Plataformas populares Clusters e redes de desktops Pequenos SMPs Ferramentas populares MPI Threads / OpenMP Profª Andrea S. Charão 23

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