Modelos de programación paralela Modelos computacionales Paradigmas de programación paralela Programación en memoria compartida: OpenMP Programación en memoria distribuida: MPI
Uso de varios procesadores trabajando juntos para resolver una tarea común: Cada procesador trabaja en una porción del problema. Los procesos pueden intercambiar datos, a través de la memoria o por una red de interconexión. Muchas posibilidades: Pipeline Cachés Paralelismo a nivel de instrucción Ejecución fuera de orden Especulación Varios procesadores en un chip LAN de altas prestaciones ¿Qué es la programación paralela?
Programación concurrente: Varios procesos trabajando en la solución de un problema, puede ser paralela (varios procesadores) Computación heterogénea: Varios procesadores con características distintas Programación adaptativa: Durante la ejecución el programa se adapta a las características del sistema Programación distribuida: Varios procesadores geográficamente distribuidos. Hay paso de mensajes pero se necesita infraestructura especial Computación en la web: Necesidad de herramientas que permitan la utilización de sistemas de computación en la web Computación cuántica o biológica ¿Qué es la programación paralela?
Límites para una única CPU Memoria disponible Prestaciones La programación paralela permite: Resolver problemas que no caben en una CPU Resolver problemas que no se resuelven en un tiempo razonable Se pueden ejecutar Problemas mayores Más rápidamente Más problemas Necesidad de la programación paralela
La velocidad de los computadores secuenciales convencionales se ha incrementado continuamente para adaptarse a las necesidades de las aplicaciones – Procesadores de E/S. Procesamiento en tiempo compartido. – Jerarquía de Memorias. Memorias cache. – División de la memoria principal en bloques. – Multiplicidad de unidades funcionales – Segmentación encauzada dentro de la CPU. Pipeline. Necesidad de la programación paralela
El rendimiento de los computadores secuenciales está comenzando a saturarse. Solución: Usar varios procesadores. Sistemas paralelos. Con la tecnología VLSI, el costo de los procesadores es menor. Aspectos a tener en cuenta en la computación paralela son: – Diseño de computadores paralelos. Escalabilidad y Comunicaciones. – Diseño de algoritmos eficientes. No hay ganancia si los algoritmos no se diseñan adecuadamente. ¿Mayor aceleración con mejores algoritmos que con mejores sistemas? – Métodos para evaluar los algoritmos paralelos: ¿Cómo de rápido se puede resolver un problema usando una máquina paralela? ¿Con qué eficiencia se usan esos procesadores? – Lenguajes para computadores paralelos. Flexibles para permitir una implementación eficiente y que sean fáciles de programar. – Herramientas para la programación paralela. – Programas paralelos portables. – Compiladores paralelizantes. Necesidad de la programación paralela
Computador secuencial: SISD Procesador Memoria Instrucciones: de memoria a procesador
Datos: entre memoria y procesador
SIMD. Una única Unidad de Control. La misma instrucción se ejecuta síncronamente por todas las unidades de procesamiento. Sincronización automática. Requiere menos hardware porque sólo necesita una U.C global y menos memoria porque tiene una sola copia del programa.
Computador paralelo: SIMD Procesador Procesador Procesador programa instrucciones datos
Los sistemas no escalan bien Los sistemas basados en bus se pueden saturar. Una red de barras cruzadas grande puede ser muy cara. Problema de la coherencia de caché Puede haber copia de una variable en varias cachés Cuando un procesador escribe puede no ser visible al resto Es necesario asegurar la visibilidad o la coherencia de caché Problemas de los sistemas UMA
Sistemas de memoria compartida Redes de barras cruzadas.
Conecta p procesadores con b módulos de memoria.
Utiliza una red de conmutadores.
Normalmente b es mayor que p.
El número total de conmutadores requeridos es ?(pb).
Conforme crece p, la complejidad de la red aumenta según ? (p2).
Por tanto no son muy escalables en términos de costo.
Sistemas de memoria compartida Redes basadas en buses.
Cuando un procesador necesita acceso global a memoria, genera una solicitud al bus.
Esta red es atractiva, dada su simplicidad y capacidad para proporcionar acceso uniforme a la memoria compartida.
Pero el bus sólo puede llevar una determinada cantidad de datos entre la memoria y los procesadores.
El rendimiento se satura para un número pequeño de procesadores.
Si los procesadores disponen de memorias locales caché se puede solventar el problema.
Sistemas de memoria compartida
Redes de interconexión multietapa.
Es un tipo de red intermedia en términos de escalabilidad en costo y rendimiento.
El esquema general de un red multietapa tiene p procesadores y b módulos de memoria.
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