Definindo melhor alguns conceitos

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1 Definindo melhor alguns conceitos Concorrência termo mais geral, um programa pode ser constituído por mais de um thread/processo concorrendo por recursos Paralelismo uma aplicação é eecutada por um conjunto de processadores em um ( dedicado ) ambiente único Computação distribuída aplicações sendo eecutadas em plataformas distribuídas

2 Definindo melhor alguns conceitos Qualquer que seja o conceito, o que queremos? estabelecer a solução do problema lidar com recursos independentes aumentar desempenho e capacidade de memória fazer com que usuários e computadores trabalhem em espírito de colaboração

3 O que paralelizar? Pode estar em diferentes níveis de sistemas computacionais atuais Hardware Sistema Operacional Aplicação As principais questões que são focadas são Desempenho Corretude Possibilidade de eplorar o paralelismo

4 Por que paralelizar? Aplicação Paralela várias tarefas vários processadores redução no tempo total de eecução

5 Modelos de Programação Paralela Criação e gerenciamento de processos estático ou dinâmico Comunicação memória compartilhada: visão de um único espaço de endereçamento global memória distribuída: troca eplícita de mensagens

6 Modelos de Programação Paralela Epressão de Paralelismo: Paradigmas SPMD ( Single Program Multiple Data ) MPMD (Multiple Program Multiple Data ) Metas aumento no desempenho maior eficiência

7 Modelo de Programação Paralela As arquiteturas paralelas e distribuídas possuem muitos detalhes Como especificar uma solução paralela pensando em todos esses detalhes? O que queremos? Eecutar a solução paralela o mais rápido possível? Todos os detalhes influem no desempenho eficiente da solução? Então Um modelo de programação paralela deve especificar a metodologia de eecução e detalhes que influenciam na eecução da aplicação naquela arquitetura Um modelo não deve especificar detalhes de um sistema/máquina específico

8 Abstraindo para Programar Maior facilidade de programação: o esforço intelectual é reduzido quando nos concentrarmos em "uma coisa de cada vez duas dimensões: dimensão espacial dimensão temporal

9 Dimensão Espacial A cada momento, conjuntos de tarefas independentes são implementadas cada tarefa ou processador não sabe o que acontecerá "a seguir" detalhamento de informações globais levam a uma programação difícil

10 Dimensão Temporal programas são composições de ações seqüenciais que preenchem o sistema computacional como um todo: pode-se definir com maior conhecimento o que vai acontecer a seguir

11 Níveis de Paralelismo Dependendo do nível considerado, a eploração do paralelismo é diferente nível de aplicações ou fases de aplicações a nível de tarefas a nível de instruções - a eecução da instrução necessita da busca, análise e eecução propriamente dita dentro dos circuitos aritméticos

12 Algoritmos Quando queremos resolver um problema computacionalmente, temos que analisar a compleidade deste. No domínio seqüencial, se procura definir um algoritmo que resolva o problema em tempo mínimo. Mas quando se tratando de algoritmos paralelos, mais um parâmetro número de processadores operações independentes devem ser eecutadas em paralelo. qual o tamanho dos processos? noção de granulosidade (granularity) a razão entre o tempo de computação necessário para eecutar uma tarefa e a sobrecarga de comunicação durante essa computação.

13 Modelos de Computação Modelo de Computação Seqüencial: von Neumann plataforma base para que usuários e projetistas compleidade de tempo do pior caso: tempo máimo que o algoritmo pode levar para eecutar qualquer entrada com n elementos compleidade de tempo esperado: compleidade média critério de custo uniforme: qualquer instrução RAM leva uma unidade de tempo para ser eecutada e também o acesso a registradores

14 Modelos de Computação Modelo de Computação Paralela O desempenho do programa paralelo depende de certos fatores dependentes da máquina: grau de concorrência; escalonamento e alocação de processadores; comunicação e sincronização.

15 Modelos de Computação Paralela Memória Compartilhada Com ou sem uso de threads Memória Distribuída Troca de mensagens

16 Modelos de Computação Paralela Memória Compartilhada sem uso de threads Processos podem compartilhar espaço de memória Através de semáforos para não ocorrer deadlock

17 Modelos de Computação Paralela Memória Compartilhada sem uso de threads Uma vantagem deste modelo: todos os processos podem acessar igualmente os dados compartilhados. Não há necessidade de eplicitar a troca de dados entre processos como em memória distribuída

18 Modelos de Computação Paralela Memória Compartilhada sem uso de threads Uma desvantagem desse modelo: o gerenciamento da localidade de dados: ou seja, trazer dados para a cache para economizar acesso a memória principal

19 Modelos de Computação Paralela Threads Utilização de múltiplos "light weight Por eemplo, podemos pensar que dependendo do problema, uma subrotina possa ser definida como uma thread Comunicação entre threads realizada por memória compartilhada Sincronização entre as threads necessárias se duas ou mais threads estão atualizando o mesmo endereço de memória

20 Modelos de Computação Paralela Memória Distribuída (troca de mensagens) Cada tarefa tem sua memória local Pode haver uma ou mais tarefas por processador e em vários processadores A troca de informações é realizada através de mensagens Para tal, geralmente é utilizada uma biblioteca de troca de mensagens Eemplo: Message Passing Interface (MPI) library Se tornou padrão entre aplicações industriais e acadêmicas de fato MPI-1 em 1994 MPI-2 em 1996 MPI-3 in 2012

21 Modelos de Computação Paralela Modelo de Paralelismo de Dados Paralelismo é realizado em uma estrutura global comum Um conjunto de tarefas trabalha em conjunto nesta estrutura A mesma operação sobre elementos diferentes Pode ser implementado em memória compartilhada ou memória distribuída Compartilhada estrutura na memória global Distribuída estrutura dividida entre as diferentes memórias.

22 Modelo PRAM Mas como pensar em paralelo? Abstrair de formas de como implementar... O que tínhamos com computação sequencial? Memória CPU

23 Modelo PRAM Mas como pensar em paralelo? Abstrair de formas de como implementar... Como podemos pensar em paralelo? Memória Memória CPU CPU CPU CPU

24 Modelo PRAM modelo ideal conjunto de p processadores operando sincronamente sob o controle de um único relógio, compartilhando um espaço global de memória algoritmos desenvolvidos para este modelo geralmente são do tipo SIMD todos os processadores eecutam o mesmo conjunto de instruções, e ainda a cada unidade de tempo, todos os processadores estão eecutando a mesma instrução mas usando dados diferentes.

25 Modelo PRAM modelo ideal propriedades chaves: eecução síncrona sem nenhum custo adicional para a sincronização comunicação realizada em uma unidade de tempo, qualquer que seja a célula de memória acessada comunicação é feita usando a memória global

26 Passo do algoritmo PRAM fase de leitura: os processadores acessam simultaneamente locais de memória para leitura. Cada processador acessa no máimo uma posição de memória e armazena o dado lido em sua memória local fase de computação: os processadores eecutam operações aritméticas básicas com seus dados locais fase de gravação: os processadores acessam simultaneamente locais de memória global para escrita. Cada processador acessa no máimo uma posição de memória e grava um certo dado que está armazenado localmente

27 Modelo PRAM análise e estudo de algoritmos paralelos definição de paradigma de programação paralela avaliação do desempenho desses algoritmos independentemente das máquinas paralelas se o desempenho de um algoritmo paralelo para o modelo PRAM não é satisfatório, então não tem sentido implementálo em qualquer que seja a máquina paralela se eficiente, no entanto, podemos simulá-lo em uma máquina real : simulação deve ser eficiente

28 Padrões de Acesso no Modelo PRAM Eclusive Read (ER): vários processadores não podem ler ao mesmo tempo no mesmo local Eclusive Write (EW): vários processadores não pode escrever no mesmo local de memória Concurrent Read (CR): vários processadores podem ler ao mesmo tempo o mesmo local de memória Concurrent Write (CW): vários processadores podem escrever no mesmo local de memória ao mesmo tempo Combinações são usadas para formar as variantes do PRAM: EREW, CREW, ERCW e CRCW

29 Prioridades do CRCW Para resolver conflitos no caso de vários processadores tentarem escrever ao mesmo tempo no mesmo local de memória global: Comum - vários processadores concorrem a escrita no mesmo local de memória global durante o mesmo instante de relógio - todos devem escrever o mesmo valor; Arbitrário - dentre os vários processadores, um é selecionado arbitrariamente e seu valor armazenado no local de memória disputado; Prioridade - dentre os vários processadores, aquele com o menor índice é escolhido para escrever o seu valor no local concorrido.

30 Memória Global P 1 P 2 P 3 P 4 P n

31 Comunicação em uma máquina PRAM Comunicação através da memória global: Pi quer passar para Pj Pi escreve em um local de memória global em um determinado passo Pj pode acessar o dado naquele local no próimo passo

32 Memória compartilhada P 1 P 2 P 3 P n d1 d 1 Passo 1: cada processador realiza sua computação

33 Memória compartilhada d 1 P 1 P 2 P 3 P n d1 d 1 Passo 1: P 1 escreve na memória

34 Memória compartilhada d 1 P 1 P 2 P 3 P n d1 d 1 d 1 Passo 2: P 2 lê da memória

35 Observações os processadores operam sincronamente: a cada passo, todas os processadores eecutam a mesma instrução sobre dados distintos uma instrução pode ser simplesmente uma operação aritmética ou uma comparação de dois números processadores ativos: somente um subconjunto de processadores eecutem uma instrução e processadores restantes ficam ociosos/inativos

36 Eemplo V vetor com n elementos. um dado valor Problema: V? Ambiente: P processadores tipo EREW PRAM Analisando o problema: todos os processadores tem que saber o valor de não podem acessar a célula de simultaneamente depois, cada processador tem que olhar os elementos de V sinalização da localização do valor no vetor V

37 Solução todos os processadores devem saber sobre : broadcasting ou difusão Pior caso deste procedimento log 2 P passos P1 acessa a memória global: P2 comunica com P1 ou seja, de alguma forma, P1 informa para P2 P1 e P2 informam para P3 e P4 assim por diante processadores não têm permissão de acesso simultâneo gravam em lugares distintos: M i é um dos P locais de memória global Um vetor M auiliar é utilizado

38 Memória compartilhada M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8

39 Memória compartilhada M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 PASSO 1 (inicialização)

40 Memória compartilhada M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 PASSO 1 (inicialização)

41 Memória compartilhada M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 PASSO 2

42 Memória compartilhada M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 PASSO 2

43 Memória compartilhada M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 PASSO 3

44 Memória compartilhada M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 PASSO 3

45 Memória compartilhada M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 PASSO 4

46 Memória compartilhada M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 PASSO 4

47 Solução do broadcasting (leitura) P 1 lê P 1 escreve em M 1 P 2 lê M 1 P 2 escreve em M 2 P 3 e P 4 lêem M 1 e M 2 P 3 e P 4 escrevem em M 3 e M 4 P 5, P 6, P 7 e P 8 lêem M 1, M 2, M 3 e M 4 P 5, P 6, P 7 e P 8 escrevem M 5, M 6, M 7 e M 8 e assim por diante a cada passo: duas vezes o número de processadores ativos do passo anterior podem ler e escrever log P passos

48 broadcasting P 1 lê de ; P 1 escreve em M[1]; Para h:= 1 até log P faça { se 2 h-1 < i 2 h então { P i lê de M[i - 2 h-1 ]; P i escreve em M[i]; } }

49 A Procura o vetor V é divido em P pedaços: S1, S2,, SP Pi procura por em Si pior caso: n/p passos Total: log P + n/p passos, no pior caso Como o algoritmo poderia ser melhorado?? Definição de uma variável Achou Com computador mais poderoso algoritmo mais rápido.

50 PRAM mais poderoso: CREW PRAM para achar, o algoritmo eecuta n/p passos leituras concorrentes são permitidas todos os processadores podem acessar em um passo todos os processadores podem consultar Achou em um passo mas ao encontrar, o processador tem que atualizar Achou Quantos passos nas seguintes situações? somente um dos elementos tem valor pode ser um valor repetido em V mais de um processador pode atualizar Achou simultaneamente.