Computação Paralela

Walfredo CirneUniv. Federal de Campina Grande

http://walfredo.dsc.ufcg.edu.br

Lei de Moore

• Computadores dobram de performance a cada 18 meses

• Nas últimas 2 decadas, computadores melhoraram de performance em 10.000 vezes

• Como resultado, os computadores hoje têm mais ou menos o mesmo desempenho (na mesma ordem de magnitude)

Paralelismo

• Em suma, computadores hoje são muuuito rápidos

• Mas fazemos coisas cada vez mais complexas

• Mas temos cada vez mais dados para processar

• O que fazer se você precisa processar por anos?

• Usar vários processadores simultaneamente

Lei de Amdalh

• speed-up = tempo seqüencial / tempo paralelo

• tempo seqüencial = intrinsecamente-seqüencial + paralelizável

• melhor tempo paralelo = intrinsecamente-seqüencial

• melhor speed-up = 1 + paralelizável/intrinsecamente-seqüencial

Principais Aspectos de Computação Paralela

• Plataforma de Execução• Modelos de Programação• Aplicações

Plataformas de Execução de Aplicações Paralelas

• SMPs acoplamento• MPPs• NOWs• Grids distribuição

SMP

Memória

CPU

CPU

...

CPU

MPP

CPU

Mem.

CPU

Mem.

CPU

Mem.

...

Escalonador

requisições

NOW

CPU

Mem.

CPU

Mem.

CPU

Mem.

...

requisições requisições requisições

Grid

CPU

Mem.

CPU

Mem.

CPU

Mem.

...

Internet

Características das Plataformas de Execução

  SMPs MPPs NOWs Grids

Conectividade excelente muito boa boa média/ruim

Heterogeneidade nula baixa média alta

Compartilhado não não sim sim

Imagem única comum comum múltipla

Escala 10 1.000 1.000 100.000

Grids podem diferir bastante

• TeraGrid – 4 centros de supercomputação norte-americanos– Cada centro com milhares de processadores dedicados

ao TeraGrid– Canais de altíssima velocidade (40 GBits/s)– Poder agregado de 13,6 TeraFlops

• SETI@home– Ciclos ociosos de 1.6 milhões de processadores

espalhados em 224 países– Computa em média a uma velocidade de 10 Teraflops

Grid como Fonte de Computação

[a metáfora da rede elétrica]

Grid Computacional(fonte de recursos

computacional)

Grid Computacional(fonte de recursos

computacional)

Um Grid do Futuro

VR Simul

Grid Auditing

MegaCiclos

Databank Inc.

Mastercard

Embratel

Modelos de Programação

• Troca de mensagens– MPI, PVM– sockets

• Memória compartilhada – OpenMP– pthreads, threads Java

Aplicações

• SPMD x MPMD– SPSD = sequêncial

• Classes de aplicação– Bag-of-Tasks– Master-slave (ou manager-work :-)– Data parallel

• Granularidade– Grão = computação feita entre comunicações– Grão fino requer SMP (ou, pelo menos, MPP)– Grão grosso tolera Grid