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ARQUITETURA DE COMPUTADORES DEPT. DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFMG Aula 17: Introdução às Arquiteturas Paralelas.
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1 ARQUITETURA DE COMPUTADORES DEPT. DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFMG Aula 17: Introdução às Arquiteturas Paralelas
2 Tópicos Motivação Definições Taxonomia Arquiteturas correntes
3 Motivações para Arquiteturas Paralelas Desempenho Custo Disponibilidade e confiabilidade
4 Arquitetura Paralela Máquina Paralela: conjunto de elementos de processamento (PEs) que cooperam para resolver problemas computacionalmente difíceis rapidamente Quantos PEs? Poder computacional de cada PE? Quanta memória em cada PE? Como o dado é transmitido entre PEs? Quais as primitivas para cooperação? Qual a performance? Como a máquina escala?
5 Por que Estudar Arquiteturas Paralelas Alternativa para clocks mais rápidos para melhorar performance já vimos isso também em processadores superescalares Aplica-se em todos os níveis do projeto de sistemas Abre novas perspectivas para arquitetura de computadores Por que não colocar múltiplos processadores em um um único chip ao invés de colocar um processador superescalar?
6 Arquiteturas Paralelas Demanda das aplicações: progresso contínuo de software paralelo Explorar ao máximo o tempo de CPU Computação científica: Biologia, Química, Física Computação de uso geral: Vídeo, Computação Gráfica, CAD, Banco de Dados Tendências da tecnologia e das arquiteturas Tecnologia # de transistores crescendo rapidamente Frequência crescendo moderadamente Arquitetura Limites de ILP Paralelismo de granularidade grossa, mais viável Ganha tempo de avanço tecnológico (100 PEs => 10 anos, 1000 PEs => 15-20 anos) Tendência observada nos produtos da SUN, SGI, HP,...
7 Tendências Arquiteturais ILP Speedups reportados para processadores superescalares Horst, Harris, Jardine [1990]1,37 Wang, Wu [1988]1,70 Smith, Johnson, Horowitz [1989]2,30 Murakami,... [1989]2,55 Jouppi, Wall [1989]3,20 Lee, Kwok, Briggs [1991]3,50 Melvin, Patt [1991]8,00 Butler,... [1991]17+ Melhorias em ILP continuarão a prevalecer nos próximos anos?
8 Arquiteturas Paralelas e Computação Científica Computação Científica uPs conquistaram ganhos altos em performance de FP clocks FPUs com pipeline (mult-add todo ciclo) Uso efetivo de caches up são relativamente baratos Custo de desenvolvimento de dezenas de milhões de dólares amortizado sobre os milhões de componentes vendidos Multiprocessadores de usando uPs de grande- escala substituiram supercomputadores tradicionais
9 SW do Sistema Histórico de Arquiteturas Paralelas Perspectiva histórica: Modelos e arquiteturas divergentes, sem padrão de crescimento Arquitetura Aplicação Arrays Sistólicos DataflowShared Memory Message Passing SIMD
10 Arquiteturas Paralelas Hoje Extensão de arquitetura de computadores para suportar comunicação e cooperação ANTIGAMENTE: Instruction Set Architecture HOJE: Arquitetura de comunicação Programming Model Multiprogramming Shared Memory Message Passing Data Parallel Communication Abstraction User Level System Level Compilation/Library Physical Communication Medium Communication Hardware Operating System Support HW/SW Interface
11 Arquitetura de Comunicação Abstração: Primitivas de comunicação de HW/SW para o programador (ISA) Modelo de memória compartilhada, baseado em mensagens,... Primitivas devem ser eficientemente implementadas Implementação Onde interface de rede e controlador de comunicação integram no nó? Rede de interconexão Objetivos: Aplicações de uso geral (custo/aplicação) Programabilidade Escalabilidade = Abstração de Comunicação + Implementação
12 Considerações Sobre Escalabilidade Tanto máquinas small-scale quanto large- scale tem seu lugar no mercado Custo-performance-complexidade são diferentes para cada máquina
13 Questões de Projeto Espaço de endereço: Como dados compartilhados e/ou comunicação são nomeados? Latência: Qual é a latência da comunicação? Bandwidth: Quanto dado pode ser comunicado por segundo? Sincronização: Como a transferência de dados pode ser sincronizada? Granularidade: Silício = processador + memória Aplicabilidade: Propósito geral ou específico?
14 Taxonomia Histórica Classificação de Flynn Baseada nas noções de Instruction streams Data streams Organização da máquina é dada pela multiplicidade do hardware para manipular sequências independentes de dados e instruções SISD: Single Instruction and Single Data Stream (Sparc) SIMD: Single Instruction and Multiple Data Streams (CM-2) MISD: Multiple Instructions and Single Data Stream (CMU Warp) MIMD: Multiple Instructions and Multiple Data Streams (Challenge)
15 Máquinas SIMD Exemplos: Illiac-IV, CM-2 Vantagens: simplicidade de controle, custo, fácil de depurar, baixa latência Desvantagens: modelo restrito, pode desperdiçar recursos se somente poucos PEs são utilizados por instrução P M Control Broadcast Instructions
16 Máquinas MISD Exemplo: arrays sistólicos (Warp de CMU) Vantagens: simples de projetar, custo-performance alto quando pode ser utilizado (processamento de sinais) Desvantagens: aplicabilidade limitada, difícil de programar I-store 1 I-unit 1 Exec Unit 1 I-store 2 I-unit 2 Exec Unit 2 I-store 3 I-unit 3 Exec Unit 3 Data Storage
17 Máquinas MIMD Exemplo: SGI Challenge, SUN SparcCenter, Cray T3D Vantagens: aplicabilidade Desvantagens: difícil de projetar bem, overhead de sincronização pode ser alto, programação pode ser difícil P M P M P M Interconnection P M P M P M Global Memory Scheme Distributed Memory Scheme
18 Small-Scale MIMD Memória: centralizada com uniform access time ("uma") e conexão por barramento
19 Large-Scale MIMD Memória: distribuída com nonuniform access time ("numa") interconexão escalável (distributed memory)
20 Modelo de Comunicação Shared Memory (centralizada ou distribuída) Processadores comunicam com espaço de endereçamento compartilhado Fácil em máquinas small-scale Vantagens: Escolhido para uniprocessadores, MPs small-scale Fácil de programar Baixa latência Mais fácil para usar hardware de controle de cache Message passing (RPC) Processadores possuem memórias privadas e comunicam-se via mensagens Vantagens: Menos hardware, fácil de projetar Escalabilidade HW pode suportar os dois modelos
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