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Modelos de computadores
paralelos
Domingo Giménez
Departamento de Informática y Sistemas
Universidad de Murcia, Spain
dis.um.es/~domingo
Universidad de Murcia
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Contenido





Programación paralela
Modelos de computadores paralelos
Sistemas de memoria compartida
Sistemas de memoria distribuida
Evolución de los sistemas paralelos
Universidad de Murcia
2
Programación paralela

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
Universidad de Murcia
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Programación paralela

Posibilidades:

Segmentación encauzada. Pipeline

Jerarquía de memorias

División de memoria en bloques

Paralelismo a nivel de instrucción

Ejecución fuera de orden

Especulación

Múltiples unidades funcionales

Unidades vectoriales

Procesadores de E/S

Varios procesadores en un chip

LAN de altas prestaciones

...
Universidad de Murcia
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Programación paralela






Concurrente: varios procesos trabajando en la
resolución de un problema
Heterogénea: procesadores con distintas
características
Adaptativa: durante la ejecución el programa se
adapta al estado del sistema
Distribuida: procesadores geográficamente distribuidos
En la web: necesidad de herramientas específicas
¿Cuántica o biológica?
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Programación paralela

Límites de sistemas secuenciales:

Memoria
Velocidad
Sistemas paralelos permiten resolver:



Problemas mayores

Más problemas

Más rápidamente
Universidad de Murcia
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Modelos de computadores
paralelos
SECUENCIAL (SISD)
Memoria
Instrucciones:
de memoria a procesador
Datos:
entre memoria
y procesador
Procesador
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Modelos de computadores
paralelos
SIMD.
Una única Unidad de Control.
La misma instrucción se ejecuta síncronamente por todas las
unidades de procesamiento.
programa
instrucciones
Procesador
Procesador
Procesador
datos
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Modelos de computadores
paralelos
MIMD.
Cada procesador ejecuta un programa diferente independientemente de los otros procesadores.
programa
instrucciones
programa
instrucciones
programa
instrucciones
Procesador
Procesador
Procesador
datos
datos
datos
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Modelos de computadores
paralelos
P
P
P
P
P
P
M
M
M
M
M
M
P
P
P
P
P
BUS
M e m o ry
Network
Memoria distribuida – cada procesador tiene su propia memoria local. Se utiliza paso de mensajes para intercambiar datos. P
Memoria compartida – un único espacio de memoria. Todos los procesadores tienen acceso a la memoria a través de una red de conexión:
­ Bus
­ Red de barras cruzadas
­ Red multietapa
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Sistemas de memoria
compartida
P
P
P
BUS
Memory
P
Uniform memory access (UMA)
Cada procesador tiene acceso uniforme
a memoria. También se llaman
symmetric multiprocessors (SMPs)
P
Non­uniform memory access (NUMA)
El tiempo de acceso depende de dónde están los datos. El acceso local es más rápido. Más fácil y barato de escalar
que SMPs
P
P
P
P
P
P
BUS
BUS
Memory
Memory
Universidad de Murcia
P
Network
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Sistemas de memoria
compartida
NUMA: SGI Origin 2000
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Sistemas de memoria
distribuida
red
anillo
Diámetro: p/2
Hipercubo
Malla
Diámetro: √p
Servidor
Estaciones de de ficheros trabajo
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Sistemas de memoria
distribuida
El HPC 160 (prometeo.sait.upct.es) es un sistema paralelo de memoria distribuida con un total de 16 procesadores (4 nodos tetraprocesadores) a 1 GHz, con 8MB de caché de nivel 2, 16 GBytes de memoria y unos 300 GBytes de almacenamiento en disco. Su rendimiento teórico o pico es de 32 Gflops.
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Sistemas de memoria
distribuida
El cluster consta de 20 nodos biprocesadores Pentium Xeon a 2 Ghz, interconectados mediante una red SCI con topología de Toro 2D en malla de 4x5. Cada nodo consta de 1 Gigabyte de memoria RAM. 19 los nodos están disponibles para cálculo científico. El front­end es el punto de entrada al cluster y no se utiliza en ejecuciones de trabajos al cluster.
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Evolución de los sistemas
paralelos
TOP500
Universidad de Murcia
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En Murcia
– Personal:
• Uso de OpenMP y MPI en monoprocesadores, y ya bipros
– Empresas:
• Redes o multiprocesadores de reducido tamaño (hasta 16 nodos)
• Uso para manejo de volúmenes de datos grandes, sin programación paralela
– Universidad:
• Cartagena: híbrido MC+MD, 4 nodos comunicados con PM y cada nodo 4
procesadores en MC
• Murcia: híbrido MC+MD, 8 nodos comunicados con PM y cada nodo 4
procesadores en MC
• Resolución de problemas científicos, uso mínimo de paralelismo
– Grupos de investigación:
• Redes de ordenadores, hasta 16, para computación científica o paralelismo
• COCI: Red 5 SUN1+1 SUN5, PC bipro, cluster: 3 bipro con duales, 2 bipros;
computación paralela y heterogénea
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Sistemas actuales y futuros
• Multicore
• Computadores
heterogéneos
– Actual: Biprocesador Intel,
más SUN
– CPU+GPU
– En breve: Tetraprocesador
– Futuro: Plataformas
Intel
híbridas Itanium2+Xeon
con MC
• Procesadores específicos
– Futuro: Híbridos con
– Gráficos GPU
16000+16000
– De tratamiento de señal DSP
• Distribuidos
– FPGA y heterogéneos
– Redes, Grid, Web
embebidos
– P2P, móviles
– De juegos PSP
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