Introdução à Programação Paralela através de Padrões. Denise Stringhini Calebe Bianchini Luciano Silva
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- Heloísa Carneiro Henriques
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1 Introdução à Programação Paralela através de Padrões Denise Stringhini Calebe Bianchini Luciano Silva
2 Sumário Introdução: conceitos de paralelismo Conceitos básicos sobre padrões de programação paralela Padrões paralelos para controle de fluxo Padrões paralelos para gerenciamento de dados Considerações finais
3 Objetivos Familiarização com aspectos teóricos e práticos relacionados à programação paralela. Uso de padrões de programação e algoritmos para se obter paralelismo de baixo custo em um ou mais nós computacionais.
4 Classificações de máquinas paralelas: (1) Flynn Fluxo de dados Fluxo de instruções Único Múltiplo SD (Single Data) MD (Multiple Data) SI (Single Instruction) SISD SIMD MI (Multiple Instruction) MISD MIMD
5 Classificações de máquinas paralelas: (2) compartilhamento de memória (2.1) Multiprocessadores Todos os processadores acessam uma memória compartilhada através de uma rede de interconexão. O espaço de endereçamento à memória é único. Em relação ao tipo de acesso, podem ser classificados em: Acesso uniforme (UMA) Acesso não-uniforme (NUMA)
6 Classificações de máquinas paralelas: (2) compartilhamento de memória P P P P P P P Rede de Interconexão Arquitetura de um multiprocessador
7 Classificações de máquinas paralelas: (2) compartilhamento de memória (2.2) Multicomputadores Cada processador tem sua própria memória local. Espaço de endereçamento múltiplo. Tipo de acesso à memória: NORMA (non-remote memory access)
8 Classificações de máquinas paralelas: (3) PAD Tendências SMP MPP Clusters Aceleradores Fonte: (2013)
9 Symmetric Multiprocessor (SMP) Memória principal: compartilhada entre todos os processadores/núcleos. Programa paralelo: um processo com múltiplas threads executa em processadores diferentes. Dados compartilhados entre as threads: Acessam espaço de endereçamento único do processo. Troca de dados e a sincronização é feita através de alterações nos dados compartilhados.
10 Symmetric Multiprocessor (SMP)
11 Massively Parallel Processors (MPP) Multicomputadores construídos com milhares de processadores comerciais. Processadores com memória local própria e espaço de endereçamento múltiplo. Rede proprietária de alta velocidade. Acesso à memória do tipo NORMA. Comunicação/sincronização entre processos através de troca de mensagens.
12 Clusters Múltiplos nós de processamento são interconectados. Frontend: permite que usuário acesse o cluster para compilar e executar programas. Backend: realizam a computação paralela. São interconectados através de rede de baixa latência. Gigabit Ethernet, InfiniBand, SCI, Myrinet Os nós não compartilham espaço de endereçamento. Memória distribuída. Dados devem ser particionados e distribuídos. Comunicação e sincronização através de troca de mensagens.
13 Clusters
14 Cluster + SMP São clusters onde cada nó é um SMP. Memória: Compartilhada em cada backend. Distribuída entre os nós do cluster. Devido à alta utilização de multicores na construção de clusters este modelo tem se tornado cada vez mais popular. A arquitetura que se sobressai é a de cluster.
15 Cluster + SMP
16 Aceleradores Atuam em conjunto com as CPUs dentro de um único nó de processamento. São uma alternativa de baixo custo realizar computação heterogênea com o objetivo de aumentar o desempenho de aplicações. Principal problema: transferência de memória. Alguns exemplos: Cell BEA, FPGAs e GPUs.
17 Heterogeneous Computing Jungle (HPCWire, março/2012) Intel/AMD X86 host + NVIDIA GPUs (x86+gpu) Intel Core + Intel Ivy Bridge integrated GPU. AMD Opteron + AMD GPUs. Intel Core + Intel MIC AMD Opteron + AMD APU. NVIDIA Denver: ARM + NVIDIA GPU. Convey Intel x86 + FPGA-implemented reconfigurable vector unit Texas Instruments: ARM + TI DSPs. GP core + some other multicore or stream accelerators GP core + FPGA fabric IBM Power + Cell.
18 Necessidade padrões de programação paralela Padrões de programação já surgem como uma necessidade frente a diversos problemas comuns Lembre-se que padrões de programação podem ser vistos como soluções comuns para problemas comuns Além disto, há um número crescente de hardware paralelo heterogêneo, cuja programação pode se beneficiar de padrões de programação
19 Necessidade padrões de programação paralela Maior ênfase em abstrações ao invés de mecanismos Padrões de programação favorecem o reúso
20 Notação para Especificação de Padrões de Programação Paralela
21 Parte da Fauna de Padrões de Programação Paralela
22 Suporte a Padrões em Algumas Tecnologias Paralelas
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