Uma Nova Abordagem para Programação Visual de Aplicações Paralelas de Alto Desempenho

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1 Uma Nova Abordagem para Programação Visual de Aplicações Paralelas de Alto Desempeho Adré Ricardo 1, Adré Pereira 1, David Duarte 1, João Abreu 1, Guilherme Esmeraldo 1 1 Istituto Federal de Educação, Ciêcia e Tecologia do Ceará (IFCE) campus Crato Crato CE Brazil {arbezerra,adrepereiraleite}@gmail.com, {davidduarte,joaoalberto,guilhermealvaro}@ifce.edu.br Resumo. A computação paralela é uma técica que busca dividir as tarefas etre os processadores para aumeto de desempeho do sistema. Cotudo, desevolver ovas aplicações paralelas ão é uma tarefa simples, pois devese idetificar os potos de paralelismo da aplicação e expressá los em liguages de programação sequeciais. Este artigo apreseta uma ova abordagem que permite a modelagem visual e, com isso, é possível abstrair o paralelismo da aplicação além de gerar automaticamete o código ecessário à paralelização. Resultados prelimiares mostram que, com a utilização da ferrameta proposta, é possível aumetar a produtividade o desevolvimeto de ovas aplicações paralelas de alto desempeho. 1. Itrodução Com o desevolvimeto das tecologias de itegração de circuitos, os processadores passaram a ficar mais complexos [BOUAJILA et al., 2011], sedo muito comum ecotrar processadores com 2 ou mais úcleos para processameto paralelo. Nesse cotexto, se desevolveu a programação paralela, a qual é uma técica que se caracteriza pela divisão de tarefas etre vários processadores, obtedo se, desta forma, um gaho de desempeho a sua execução [GEBALI, 2011]. A criação de aplicações paralelas ão é uma tarefa simples e exige certo ível de experiêcia dos programadores [MATTSON, SANDERS E MASSINGILL, 2005]. Assim, diversas técicas foram criadas para auxiliar o desevolvimeto de ovas aplicações. A maioria baseia se a técica de Dividir para Coquistar, ode o pricípio básico é dividir o problema em subproblemas e solucioá los idividualmete, agrupado as soluções, até compor a solução do problema [CORMEN et al., 2012]. Baseadas ela, estão as técicas de divisão fucioal e divisão de domíio [PACHECO, 2011]. Na divisão fucioal, ou decomposição em pipelie, o programa paralelo tem suas tarefas divididas etre processos para resolver o problema de forma colaborativa. Na divisão por domíio, ou decomposição de dados, os dados do problema são divididos etre processos, de forma que eles realizam a mesma quatidade de operações os seus respectivos cojutos de dados. Ao fim, os resultados são correlacioados de forma que façam setido para a solução do problema [PALACH, 2014]. Mattso, Sader e Massigill (2005) citam que o desevolvimeto de uma ova aplicação paralela se resume em quatro fases: exposição dos potos de cocorrêcia o problema,

2 estruturação do algoritmo, projeto do programa paralelo e implemetação do programa paralelo, utilizado ambietes de programação paralela, como MPI. Cotudo, o suporte desses ambietes é ierete ao uso de uma liguagem de programação e, segudo Lee e Webber (2003), há dois problemas básicos: o primeiro refere se à liearidade do código fote, ão permitido uma represetação ituitiva dos fluxos paralelos de cotrole; e complexidade de paralelismo, ode o programador deve idetificar e cotrolar o paralelismo, o compartilhameto de dados, protegedo o acesso aos recursos compartilhados e garatir que as seções críticas do código sejam devidamete delimitadas. Lee e Webber (2003) fazem aida um apelo ao uso de liguages visuais, pois elas permitem represetar fluxos paralelos e sua sitaxe pode ser adaptada para implicitamete abordar várias questões relacioadas ao paralelismo e cotrole de cocorrêcia. Trabalhos, como CODE 2.0 [NEWTON e BROWNE, 1992] e KAIRA [BÖHM et al., 2014], apresetam ambietes para a criação visual de ovas aplicações paralelas. Nesses trabalhos, as aplicações são criadas com a utilização de modelos de grafos, os quais, segudo Newto e Browe (1992), permitem expressar o paralelismo em alto ível de abstração, ode os arcos podem represetar fluxos de trocas de dados etre os vértices, e estes podem represetar computações básicas sequeciais. Este artigo apreseta uma ova abordagem para suporte a criação visual de ovas aplicações paralelas: iclui suporte a um ovo modelo de grafo direcioado, ode o cojuto de vértices podem represetar recursos compartilhados (cojutos de dados de etrada e saída) e computações básicas (sequeciais ou paralelas). As arestas represetam fluxos de trocas de dados etre esses elemetos. O restate do artigo é dividido da seguite maeira: Na próxima seção, apreseta se o modelo de grafo bem como o modelo de paralelização propostos. A Seção 3 apreseta um estudo de caso e algus resultados prelimiares. Por fim, as coclusões e trabalhos futuros são demarcados a Seção Modelos Propostos para Programação Visual Esta seção é subdividida em duas partes: iicialmete, apreseta se o modelo de grafo proposto para modelagem visual de ovas aplicações paralelas; e, em seguida, é descrito o modelo de paralelização adotado Modelo de Grafo Neste trabalho, a estrutura utilizada para modelar aplicações paralelas é um grafo direcioal [CORMEN, 2012], cujos vértices podem represetar elemetos de dados e elemetos de processameto, bem como as arestas represetam os fluxos de dados etre elemetos de dados e de processameto. Um vértice de elemeto de dados pode cosistir de variável, estrutura de dados e arquivo em disco. Um elemeto de dados pode ser de etrada (dados a serem processados) ou de saída (dados resultates de processameto). A Figura 1 apreseta dois exemplos de vértices de elemetos de dados, sedo um de etrada (a) e outro de saída (b), respectivamete.

3 (a) (b) (c) Figura 1. Exemplos de vértices de etrada (a) e saída (b), e fluxo de dados (c). O fluxo de dados etre os vértices do modelo de grafo adotado é dado o setido da esquerda para direita. Com isso, vértices com iterface à direita, circulo vermelho o vértice da Figura 1 (a), por exemplo, cosistem de vértices de dados de etrada. Já a Figura 1 (b), a iterface à esquerda, círculo em cor verde, deota que o vértice é de saída, ou seja, receberá dados de outro vértice. A figura a seguir ilustra o fluxo de troca de dados etre vértice de etrada e de saída. Na Figura 1(c), a aresta, que liga o vértice de etrada (à esquerda) ao vértice de saída (à direita), idica que os dados da etrada serão eviados para a saída. Os vértices de processameto icluem as istruções ecessárias ao processameto de dados, que podem ser computações (fuções) básicas sequeciais ou paralelas. A Figura 2 ilustra três vértices represetado fuções com diferetes úmeros de iterfaces. def fuc_1 (i1, i2): def fuc_2 (i1, i2, i3, i4, i5): def fuc_3 (): (a) (b) (c) Figura 2. Exemplos de vértices de processameto com diferetes iterfaces. Na Figura 2 (a), temos um vértice com duas iterfaces de etrada de dados. Logo abaixo do vértice, temos a defiição da respectiva fução. Nela, vemos que os parâmetros de etrada (i1 e i2) correspodem às iterfaces de etrada de dados do vértice. Nas Figuras 2 (b) e (c), temos vértices com cico e ehuma iterface de etrada, respectivamete Modelo de Paralelização Neste trabalho, as fuções represetadas pelos vértices são paralelizadas utilizado o Padrão de Projetos Decorator [GAMMA et al., 2000]. Os decorators propostos se baseiam a técica de divisão de domíio (divisão do cojuto de dados em subcojutos de mesmos tamahos para serem processados em paralelo). Com isso, uma fução defiida em um vértice de processameto pode ser aplicada a cada um dos subcojutos gerados com o decorator. Além disso, o projetista da aplicação paralela pode escolher etre processos e threads para realizar as tarefas de processameto paralelo (aplicação das fuções aos subcojutos do problema). Após o processameto dos subcojutos, as soluções locais são reagrupadas, através de uma fução de callback, para compor a solução fial. Por exemplo, a defiição da fução soma, em Pytho, acrescida de um decorator com processameto paralelo por 4 processos, poderia ser dada por:

4 1. sum) def soma(i_1, i_2): # decorator # defiicao da fucao Figura 3. Fução soma decorada com suporte a processameto paralelo. Na Figura 3, com o uso do decorator proposto (liha 1), cada uma das etradas de dados da fução soma (i_1 e i_2, declaradas a liha 2) será dividida em 4 subcojutos. Em seguida, a fução soma será aplicada a cada par dos subcojutos por 4 ovos processos. Após a fialização dos processos, os resultados serão agrupados por uma ova soma (callback sum, presete o decorator). A seção a seguir apreseta algus dos resultados obtidos até o mometo. 3. Resultados Prelimiares Para avaliação da abordagem proposta, adotou se um estudo de caso que cosiste de uma aplicação paralela para regressão liear simples. Para estimar os parâmetros de uma equação liear foi utilizado o Método dos Míimos Quadrados (MMQ) [WEISBERG, 2005], que dispõe das seguites equações: a=.. y i. 2 (. ) 2 y i,b= y i As equações acima cosistem, respectivamete, do itercepto (a) e do coeficiete agular (b) do modelo de regressão liear. Essas fórmulas foram decompostas em fução de seus somatórios ( Σ x, Σ y, Σ xy e Σx 2 ), de forma que cada um deles pudesse ser modelado como um vértice de processameto e, cosequetemete, ser paralelizado, utilizado a abordagem proposta este trabalho. Para avaliar o desempeho a aplicação paralela para regressão liear, utilizou se um cojuto de amostras de cosumo de eergia elétrica, realizadas de miuto em miuto, durate 47 meses, em uma das tomadas elétricas de uma casa de família. Ao todo, o cojuto possui registros com 2 variáveis (hora e voltagem). Para o estudo de caso, as variáveis X e Y correspodem ao istate da medição e a voltagem aferida, respectivamete. Os resultados são exibidos as Figuras 5 (a) e (b). Projetista Gerado 16 8% % 2,5 2 1,5 1 0,5 0 2 processos 4 processos 8 processos (a) (b) Figura 5. Relação etre lihas de código (a) e Speedup (b).

5 Na Figura 5 (a) percebe se que há uma redução o esforço de programação da aplicação paralela, visto que o úmero de lihas de código iformadas pelo projetista é pequeo (apeas 8%) em relação ao total da aplicação. A Figura 5 (b) apreseta os resultados de desempeho para o estudo de caso, cosiderado diferetes úmeros de processos para as tarefas paralelas. Para os experimetos utilizou se um AMD A8 (4 úcleos) com 6GB de RAM. Percebe se que, em relação à aplicação sequecial, as aplicações paralelas obtiveram maior desempeho, destacado se o maior speedup (2,3x) com 8 processos. 4. Coclusões Este artigo apresetou uma ova abordagem para suportar a criação visual de ovas aplicações paralelas. Propôs se um ovo modelo de grafo para modelar elemetos de dados e de processameto (sequecial e paralelo por divisão de domíio) da aplicação. Os resultados mostraram que através da modelagem gráfica, é possível reduzir o esforço para a criação de ovas aplicações paralelas de alto desempeho. Trabalhos futuros icluem o suporte: a ovas técicas de paralelismo, a código alvo em outras liguages de programação e a ovos modelos de paralelização (e.g. MPI e CUDA). Referêcias Böhm, S., Běhálek, M., Meca, O., & Šurkovský, M. (2014) Kaira: Developmet Eviromet for MPI Applicatios. I Applicatio ad Theory of Petri Nets ad Cocurrecy (pp ). Spriger Iteratioal Publishig, Bouajila, A.; Zeppefeld, J.; Stechele, W.; Berauer, A.; Brigma, O.; Rosestiel, W. ad Herkersdorf, A. (2011) Autoomic System o Chip Platform. I: Orgaic Computig A Paradigm Shift for Complex Systems. Spriger. Corme, T. H.; Leiserso, C. E.; Rivest, R. L.; Stei, C. (2012) Algoritmos, 3a. Ed. Elsevier. Gebali, F. (2011) Algorithms ad Parallel Computig. Joh Wiley & Sos. Gamma, E.; Helm, R.; Johso, R. ad Vlissides, J. (2000) Padrões de Projeto: Soluções Reutilizáveis de Software Orietado a Objetos. 5a. Ed. Bookma. Lee, P. A. ad Webber, J. (2003)Taxoomy for Visual Parallel Programmig Laguage. Techical Report Series Uiversity of Newcastle upo Tye Computig Sciece. Mattso, G. T.; Saders, A. B. ad Massigill L. B. (2005) Patters for Parallel Programmig. Addiso Wesley, Bosto, MA. Newto, P. ad Browe, J. C. (1992) The CODE 2.0 graphical parallel programmig laguage. I Proc. of the 6th iteratioal coferece o Supercomputig (pp ). ACM. Pacheco, P. S. (2011) A Itroductio to Parallel Programmig, Morga Kaufma Publishers. Palach, J. (2014) Parallel Programmig with Pytho. Packt Publishig Ltd. Weisberg, S. (2005) Applied Liear Regressio, Willey ad Sos, Third Editio.Wiley.