Sistemas Distribuídos e Paralelos

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Zilda Guimarães Meneses
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1 Sistemas Distribuídos e Paralelos Aula #6: Programação paralela em sistemas de memória compartilhada. ISUTIC Eng. Alexander Rodríguez Bonet

2 Aula de hoje Regiões paralelas. Cláusulas de âmbito. Partilha de tarefas. Tarefas: OpenMP 3.0. Outras ferramentas.

3 Objectivo Caracterizar as técnicas e ferramentas de programação paralela em memória compartilhada.

4 Introdução SSDDPP Todos os processadores compartilham o mesmo espaço de direções. Comunicação implícita através do acesso a variáveis compartilhadas. Necessários mecanismos de sincronização (semáforos, secções críticas, barreiras...). Atualmente em auge pelas arquiteturas multicores.

5 Ferramentas de programação paralela em memória compartilhada. Threads nativos (ex. Pthreads) programação de baixo nível (ainda que portável), baseada em chamadas a bibliotecas. OpenMP: API regular para programação em sistemas de memória compartilhada (Fortran, C/C++) programação de alto nível (diretoras no código sequencial). Portabilidade. Threading Building Blocks: Biblioteca para a programação paralela em memória compartilhada (C/C++). Permite a criação de programas paralelos mediante a combinação de pequenos componentes paralelos. Trabalha com o conceito de Tarefa em lugar

6 Ferramentas de programação paralela em memória compartilhada. Parallel Pattern Library (PPL): Biblioteca de programação paralela em.net. Baseada em extensões da linguagem Visual C. Programação baseia em padrões de implementação paralela. Trabalha com o conceito de Tarefa em lugar de Fios. Pacote java.util.concurrent de JAVA 7: Conjunto de primitivas de programação concorrente. Introduz conceitos como executor que permite a execução (planejamento) concorrente e transparente de tarefas. Introduz as tarefas de tipo Fork/Join para a implementação de algoritmos concorrentes de tipo Divide e Vencerás.

7 Características que devem ter estas ferramentas: Um mecanismo de identificação dos threads. Um método para declarar as variáveis como privadas (private) ou compartilhadas (shared). Um mecanismo para poder definir regiões paralelas, bem seja a nível de função ou a nível de iteração de bucle. Facilidades para sincronizar os threads.

8 OpenMP SSDDPP Um API usado para programação multithreding direto explícito e paralelismo de memória compartilhada. Consta de três componentes API principais: Diretoras do compilador, Rotinas de livraria de tempo de execução e Variáveis de meio. Portável: O API está especificado para C/C e Fortran. Implementou-se em múltiplas plataformas incluindo a maioria de Unix e Windows. Padronizado: Definido em acordo e usado por várias grandes empresas de SW/HW. Espera-se que se converta num regular ANSI.

9 OpenMP Simples e ligeiro: Estabelece um conjunto de diretoras simples e limitado para programar máquinas de memória compartilhada. Com tão só 3 ou 4 diretoras pode-se implementar um paralelismo significativo. Facilidade de uso. Proporciona capacidade para paralelizar incrementalmente um programa série, ao invés que as bibliotecas de passagem de mensagens, que requerem uma aproximação todo-ou-nada.

10 Qué não é OpenMP? Não está destinado a programas paralelos em memória distribuída (por si mesmo). Não está necessariamente implementado identicamente por todas as empresas. Não garante o uso mais eficiente da memória compartilhada (na actualidade não há construtores de localidade de dados).

Modelo Fork-Join Realiza um paralelismo explícito, não automático, baseado em fios que oferece ao programador o controle total da paralelización.

11 Modelo Fork-Join Realiza um paralelismo explícito, não automático, baseado em fios que oferece ao programador o controle total da paralelización. Usa o modelo de execução paralela Fork-Join. Todos os programas OpenMP começam como um único fio: o fio mestre. O fio mestre executa-se sequencialmente até que se encontre a primeira construção de região paralela.

12 Modelo Fork-Join FORK: O fio mestre cria uma "equipa" de fios paralelos. As sentenças do programa que estão encerradas numa construção de região paralela se executam então entre vários fios da equipa. JOIN: Quando os fios da equipa completam as sentenças da construção de região paralela, se sincronizam e terminam deixando só ao fio mestre.

13 Modelo Fork-Join SSDDPP

14 Diretivas de OpenMP Sintaxe: #pragma omp nombre-directiva [cláusula,...] Pode ter uma, nenhuma ou várias cláusulas. A cada diretiva aplica-se a no máximo uma sentença seguinte, que deve ser um bloco estruturado. São sensíveis a maiúsculas. Só um nome de diretora se pode especificar por diretiva.

15 Criação de uma região paralela: Uma região paralela é um bloco de código que executarão vários fios. É a construção fundamental de OpenMP. Sintaxe: #pragma omp parallel [cláusula,...] /* structured block*/ Os programas OpenMP executam-se sequencialmente até encontrar a diretiva parallel. Cria-se um grupo de fios cujo número pode ser especificado na diretora. A cada fio criado executa as instruções especificadas em structured block.

16 Cláusulas: Paralelização condicional: A cláusula if (scalar expression) determina se na região paralela criam-se os fios ou não. Grau de concorrência: A cláusula num_threads(integer expression) especifica o número de fios que serão criados pela diretiva parallel.

17 Tarefa SSDDPP Pesquisar a utilidade das cláusulas para o manejo de dados: private (variable list) firstprivate (variable list) shared (variable list) default (state) reduction (operator: variable list) Pesquisar a utilidade das diretivas: For barrier Master ordered sections Single Critical

18 Sistemas Distribuídos e Paralelos Aula #6: Programação paralela em sistemas de memória compartilhada. ISUTIC Eng. Alexander Rodríguez Bonet

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