30/5/2011. Sistemas computacionais para processamento paralelo e distribuído

Transcrição

1 Arquitetura de Computadores Sistemas computacionais para processamento paralelo e distribuído Prof. Marcos Quinet Universidade Federal Fluminense UFF Pólo Universitário de Rio das Ostras - PURO Processamento paralelo e distribuído Há pelo menos uma década, diversas técnicas de processamento paralelo e distribuído tem sido adotadas na resolução de problemas complexos, que requerem grande poder computacional Popularidade alcançada graças ao barateamento dos processadores Uso da estratégia dividir para conquistar Diversas implementações, porém, apresentam arquiteturas e características bem diferentes 2 Abordagens mais utilizadas no PPD PVP: processadores vetoriais Exs.: Cray C90, Cray T-90, NEC SX-4 SMP: Multiprocessadores simétricos com memória compartilhada Exs.: Sun SPARC Enterprise T5440, IBM eserver p5 550 MPP: multicomputadores maciçamente paralelos com múltiplas memórias locais NOW: redes de estações de trabalho Evolução das Arquiteturas Arquitetura Tradicional Uma única unidade ativa Unidades de E/S autônomas Ex.: DMA Multiprogramação 3 4 1

2 Evolução das Arquiteturas Hierarquia de Memória Acelerar alimentação da CPU Pipeline de instrução Superescalar Pipeline de dados Máquinas vetoriais Objetivos da evolução de arquiteturas Acelerar o processamento dos dados pela CPU: Liberando CPU (delegando tarefas): Controle do barramento; Tratamento de E/S; Acelerando a alimentação da CPU: Hierarquia de memória; Sobrepondo ciclos da CPU: Pipeline de instrução; Acelerar o processamento dos dados construindo arquiteturas com múltiplas CPU s: Arquiteturas Paralelas; 5 6 Ganhos obtidos através do paralelismo Contribui para o ganho de desempenho de arquiteturas convencionais ; Alternativa para quando limites físicos forem atingidos; Alternativa para aplicações com demanda imediata por alto desempenho, por ex., Simulações (previsão do tempo, modelos físicos, biológicos), computação gráfica, etc. Domínio da terminologia utilizada na especificação de arquiteturas Escolha / Construção da melhor arquitetura para o uso desejado Programação eficiente da máquina No caso de PPD, conhecimento da arquitetura da máquina influencia diretamente o desempenho da aplicação 7 Ganhos obtidos através do paralelismo Solução de aplicações complexas (científicas, industriais e militares): Meteorologia; Prospeção de petróleo (Análise de local para perfuração de poços de petróleo); Simulações físicas (Aerodinâmica; energia nuclear); Matemática computacional (Análise de algoritmos para criptografia); Bioinformática (Simulação computacional da dinâmica molecular de proteínas); 8 2

3 MPP Exemplos MPP Massively Parallel Processors Múltiplas memórias locais (comunicação por troca de mensagens) Interconexão por rede de alta velocidade (proprietária) Boa escalabilidade (muitos processadores) Programação mais complicada Ex: Intel Paragon, Cray T3E, Thinking Machines CM NOW Network of Workstations Múltiplas memórias locais (comunicação por troca de mensagens) Interconectados por rede tradicional Difícil programação Ex: PCs interligadas por rede Ethernet Comparação Nº de processadores Comp. vetoriais SMP MPP NOW Baixo Baixo Alto Médio Escalabilidade Baixa Baixa Alta Média Latência de comunicação Baixa Média Baixa Alta programação Média Fácil Difícil difícil

4 Máquinas agregadas Exemplos COW COW: cluster of workstations Redes de estações dedicadas ao processamento paralelo Interconectadas por novas tecnologias de redes locais (redes gigabit ou fibra em alguns casos - baixa latência) Otimização do modelo NOW Procura aliar vantagens das outras quatro classes Características COW Atualmente há duas tendências: Interligadas por rede rápida Impulsionada por fabricantes de placas de rede especiais Alto custo por nó compromete escalabildade Máquinas de pequeno e médio porte (dezenas de nós) Arquiteturas de Computadores Novas tecnologias: SMT (Simultaneous Multithreading) Processadores multicore Computação tera-scale Interligadas por rede Ethernet Impulsionada por grandes fabricantes (HP, IBM) Máquinas de grande porte (centenas de nós) 15 4

5 SMT - Simultaneous Multithreading Abordagem multi-thread duas ou mais threads podem executar simultaneamente no mesmo processador Não há troca de contexto para execução dos threads Processador virtualmente duplicado n processadores lógicos Objetivo: melhor utilização de recursos Intel comercializa como Hyper-Threading SMT - Simultaneous Multithreading Componentes replicados (< 5% da área do chip) Contexto do processo em execução (pilha, registradores de controle, etc.; permite concorrência na execução dos processos Controlador de interrupções (gerência concorrente de interrupções Recursos compartilhados entre processos: Unidades de execução; Memória cache; Processadores Multicore Comparação entre multicores Múltiplos cores (núcleos de execução) integrados em um único chip Multiplicação total dos recursos de processamento Vantagem: compatibilidade com código existente!

6 Computação Tera-scale Computação Tera-scale Novo programa de pesquisa da IBM para a próxima década: criar um processador capaz de processar na ordem de teraflops (1 tera=1 trilhão) de operações por segundo sobre dados da ordem de terabytes Protótipo de um processador multicore com 48 núcleos, previsão de aumento para mais de 100 Microprocessador single-chip cloud computer computação em nuvem local Desafios da computação Tera-scale Hardware: Arquiteturas multi-core escaláveis: integração de processadores otimizados com uma infra-estrutura core-to-core e com uso eficiente de energia Memória compartilhada: hierarquia de memória que suporte alta largura de banda, seja flexível e que trabalhe de forma eficiente múltiplas threads Barramentos e E/S de alta largura de banda: equilíbrio das demandas computacionais com as demandas de E/S e de rede, dentro dos limites da plataforma e de custo do projeto Desafios da computação Tera-scale Software: Aplicações baseadas em modelos: utilização do poder computacional para compreensão de dados, tomada de decisões e tornar experiências visuais mais realistas Ferramentas de programação paralela: desenvolvimento de ambientes de programação que permitam o desenvolvimento de aplicações que utilizem o paralelismo com escalabilidade, performance, segurança e confiança Ambientes de execução Thread-aware: gerenciamento de múltiplas threads simultâneas através dos vários núcleos disponíveis

7 mundo (novembro 2010) % da lista são de processadores Intel 85% de todos os computadores da lista usam processadores quad-core Supercomputadores chineses aumentando em ranking e quantidade família de processadores arquitetura Sistemas Operacionais

8 Aplicações Localização