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Computação Paralela: Algoritmos e Aplicações

Prof. Amit Bhaya,Programa de Engenharia Elétrica, COPPE/UFRJ

09/05/2000 -- 12/05/2000

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Conteúdo do minicursoConteúdo do minicurso•Computação paralela e de alto desempenho. Taxonomia básica. A experiência da COPPE.• Justificativa e ganhos com o paralelismo.•Algoritmos numéricos paralelos síncronos eassíncronos.•Modelos matemáticos. Análise de convergência.Exemplos.• Resolução de sistemas complexos de grande porte.•Algoritmos combinados. Critérios de partição.•Distribuição de carga. Exemplos.• Técnicas de otimização natural. Meta-heurística.• Adequação às máquinas paralelas e de altodesempenho.•Exemplos.• Perspectivas futuras . Novas Aplicações.•Discussão final. Avaliação.

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HIPÓTESESHIPÓTESES

Os alunos (não) têm noções de computação paralela – o grupo é heterogêneo

Os alunos têm algum conhecimento de métodos numéricos simples

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BibliografiaBibliografia

!T.L. Freeman & C. Phillips, “Parallel Numerical Algorithms”, Prentice Hall,1993*

•F.Thomson Leighton, “Introduction to Parallel Algorithms and Architectures:Arrays. Trees. Hypercubes, Morgan Kaufmann Publishers, 1992•Dan I. Moldovan, “Parallel Processing from Applications to Systems”, MorganKaufmann Publishers, 1993•Daniel E. Lenoski & Wolf-Dietrich Weber, “Scalable Share-MemoryMultiprocessing”, Morgan Kaufmann Publishers, 1995•Geoffrey G. Fox, Roy D. Williams and Paul C. Messina, “Parallel ComputingWorks!”, Morgan Kaufmann Publishers, 1994•Russ Miller & Quentin F. Stout, “Parallel Algorithms for Regular Architectures:Meshes and Pyramids”, MIT Press Cambridge, 1996•Kai Hwang, “Advanced Computer Architecture: Parallelism, Scalability,Programmability”, McGraw-Hill Series in Computer Engineering, 1993•A. Cichocki & R. Unbehauen, “Neural Networks for Optimization and SignalProcessing”, John Wiley & Sons, 1993•Artigos

Obs.: A cada ano os livros vão ficando rapidamente obsoletos

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Noções e conceitosNoções e conceitos

•Noções e Conceitos de Paralelismo /Taxonomia / Arquiteturas (fundamentos)

•Algumas considerações sobre software

•Paralelismo na resolução (iterativa) deequações simultâneas

•Condições de convergência assíncrona

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ParalelismoParalelismo

O paralelismo é natural no dia a dia !!

Exemplos:

"""" Caixas de supermercado ou banco

♦ pouca ou nenhuma comunicação entre osagentes

♦ com supervisor/ou não

♦ múltiplas tarefas/ou não

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Paralelismo (continuação)Paralelismo (continuação)

Serviço de despertador (7h)

♦ não pode ser feito sequencialmente (porrazões óbvias)

♦ nenhuma comunicação entre os agentes

♦ embarassing parallelism

" Aula de ginástica

ginastas líder/instrutor/coordenador

mesmas “operações”/sincronizadamente

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No contexto dos computadoresNo contexto dos computadores

Pergunta: se é tão comum e importante porque éque os computadores eram puramente sequenciais?

Resposta: o paralelismo trazia problemas extras de:

comunicaçãosincronizaçãohardware/software

que somente mais recentemente foram resolvidos.

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No contexto dos computadores( continuação)No contexto dos computadores( continuação)

O modelo de Von Neumann de apenas uma CPU

Memória CPU

execução

(uma instrução a cada intervalo de tempo)

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No contexto dos computadores( continuação)No contexto dos computadores( continuação)

Mais tarde surgiram os “Pipelines”

Performance :• Megaflops (Millions of floating pointoperations per second)• Mips Millions of instructions per second)

Nominais (pico)X

Linpack (benchmark)

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Evolução de computadores.Evolução de computadores.

#1946 – ENIAC Pennsylvania

#1953 – IBM 701

#(Evolução nos semicondutores)

# 1975 – CRAY – supercomputadores ( Megaflops)

# 1985 – CRAY 2/Y-MP (Gigaflops)

♦ paralelismo limitado♦ paralelismo a nível de instruções básicas/pipelines♦ unidades de processamento poderosas ecaras/trabalhando em paralelo

Objetivo # (Teraflops)

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Evolução de computadores.( contimuação )Evolução de computadores.( contimuação )

Caltech cube (Fox)

# 1985 – Multiprocessadores/Intel (128 nós)/N Cube etc.

♦ arranjos de múltiplos processadores/CPU’s♦ para competir com o preço dos supercomputadores (namesma faixa de Flopagem)

#Hoje a Silicon Graphics/CRAY aumenta o número deprocessadores

#Tendência é de Multiprocessadores/Multicomputadores/ escaláveis (centenas de nós)

♦ a programação dependente das arquiteturas?♦ algoritmos clássicos necessitam ser rederivados?

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Evolução de alguns computadores de alto desempenhoEvolução de alguns computadores de alto desempenho

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Processadores vetoriais (com Pipelines)Processadores vetoriais (com Pipelines)

Cada instrução é dividida em quatro fases

−busca de instrução−cálculo do endereço do operando−busca do operando−operação aritmética

♦ Algumas dessas fases podem ser feitas concorrentemente

(pipelining in vector operations)

CRAY $$$$ (system and pipeline/paralelismo)*

discussão da taxonomia shared/distributed/vector ficou misturada, todavia éutilizada como referênciaFUJITSU

HITACHI (CRAY 1 (SIMD)) #### (CRAY 2 MIMD))NEC

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Processadores vetoriais (com Pipelines)Processadores vetoriais (com Pipelines)

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Evolução de flopagemEvolução de flopagem

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Objetivos do ParalelismoObjetivos do Paralelismo

♦ Reduzir tempos

(Possibilidades de cálculos em “tempo real”) / simulação emtempo real. Meteorologia. Previsão de tempo (em tempo hábil).

•Viabilizar a resolução de problemas que nãopoderiam ser considerados anteriormente

•Maior precisão (no mesmo tempo)

(refinar malhas)

•superar limites físicos na velocidade deprocessamento sequencial

Desejável ➜➜➜➜ (1015 operações por segundo)

Hoje ➜➜➜➜ (109 operações por segundo)

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Aplicações mais usuaisAplicações mais usuais

♦ Previsão do tempo/simulação de fenômenos globais(El Niño)♦ Engenharia: modelos de turbulência/aviões♦ Física do plasma: gases ionizados em altastemperaturas♦ Ciência dos Materiais, “Automated Reasoning”♦ Economia: modelos nacionais♦ Inteligência Artificial♦ Sistemas de Defesa

Obs.: (MULTI + vector )

(VECTOR + multi)

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Aplicações mais usuaisAplicações mais usuais

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Aplicações de Computação de Alto DesempenhoAplicações de Computação de Alto Desempenho

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Mercados da Silicon GraphicsMercados da Silicon Graphics

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Capacidade de MemóriaCapacidade de Memória

10 Mb

1 Gb

100 Gb

Airfoil

1980

48- Hour

WeatherOil Reservoir

Modeling

1988

3d plasmaModeling

10 Gb

1991

1000 Gb

Global change.Human genone.

Fluid turbulence.VehicicleDinamics .

Oceancirculation.

viscous FluidsDynamics.

super conductormodeling.

Semiconductormodeling.

Quantumchromodynamicsvision.

StructuralBiology

PharmaceuticalDesign

ChemicalDynamics

1995 and beyond

100 Moflops 1 Gflops 10 Gflops 1 TflopsSystem speed

Memory capacity

1993

100 Gflops

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Linguagem de programação no ambiente paraleloLinguagem de programação no ambiente paralelo• “vetorial” #### mais software disponível

•“paralelo” #### menos software disponível

• Em geral são extensões (versões paralelas)

FORTRAN / (90) (vector)PASCAL /BASIC /C /ADA /OCCAM / (Transputers) (message passing) 80’s

•Compiladores têm a capacidade de gerar um código paralelo a partir de um códigosequencial (vetorização)

BIBLIOTECAS BLAS

BASICLINEARALGEBRASUBPROGRAMS

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Estilos de ProgramaçãoEstilos de Programação

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Programação ParalelaProgramação Paralela

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Taxonomia de FlynnTaxonomia de Flynn

•Classificação baseada nas relações entre dados e instruções

•Single instruction stream -- single data stream (SISD)

( Modelo de Von Neumann )

•Single stream-- multiple datas stream (simd)

•( inclui máquinas do tipo array )

•Multiple instruction stream -- multiple data stream ( mimd )

•( Os sistemas multiprocessadores mais difundidos )

Ponto de partida util.

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ArquiteturasArquiteturas

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Arquiteturas (continuação)Arquiteturas (continuação)

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Arquiteturas (continuação)Arquiteturas (continuação)

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Sistemas de memória localSistemas de memória local

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Arquiteturas híbridasArquiteturas híbridas

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Arquiteturas híbridasArquiteturas híbridas

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Arquitetura hipercúbicaArquitetura hipercúbica

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Arquitetura hipercúbicaArquitetura hipercúbica

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Arquitetura de transputerArquitetura de transputer

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Arquiteturas do ponto de vista de programasArquiteturas do ponto de vista de programas

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Array de trnasputersArray de trnasputers

38

Conexão via barramentoConexão via barramento

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Conexão via chaves “crossbar”Conexão via chaves “crossbar”

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Redes de interconexãoRedes de interconexão

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Redes de interconexãoRedes de interconexão

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Redes de interconexãoRedes de interconexão

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Redes de interconexãoRedes de interconexão

44

Comparação de arquiteturas (tempo)Comparação de arquiteturas (tempo)

45

Arquitetura heterogêneaArquitetura heterogênea

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Tipos de paralelismo (granularidade)Tipos de paralelismo (granularidade)

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Sistemas heterogêneosSistemas heterogêneos

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Níveis de paralelismoNíveis de paralelismo

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Conceito de speedupConceito de speedup

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Lei de AmdahlLei de Amdahl

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Redes de interconexãoRedes de interconexão

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Laborarório de computação de alto desempenho coppe/UFRJ

Laborarório de computação de alto desempenho coppe/UFRJ

1988 #### INÍCIO DO PROJETO “COMPUTAÇÃO PARALELA”Transputer / INMOSTransistor for multicomputer

NCP construído na COPPE (08 nós)

1990 #### INTEL – IPSC 860 / 08 nósCaracterísticas:Memória: 8 x 8 Mb = 64 MbFlopagem: 8 x 80 MFlops = 640 MFlops

1995 #### CRAY J90 / 04 processadoresCaracterísticas:Memória: 2 Gb memória RAMFlopagem: 4 x 200 MFlops = 800 MFlops

1996 #### IBM SP-2 / 04 processadoresCaracterísticas:Memória: 4 x 128 Mb = 512 MbFlopagem: 4 x 266 MFlops = 1064 MFlops

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Pesquisadores envolvidos Pesquisadores envolvidos

INICIAL: 13 (com Doutorado)

30 alunos

SISTEMAS E COMPUTAÇÃO: HARDWARE

ENGENHARIA CIVIL: CÁLCULO, SIMULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO DE ESTRUTURAS

ENGENHARIA ELÉTRICA: SIMULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO DE REDES ELÉTRICAS

ESTATÍSTICAS

Período 1990 a 1996

Publicações

PeríodosInternacionais

Congressos

19 26 21

M.Sc. D.Sc.

32 11

Número de

teses

Defendidas

Nacionais Internacionais

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Decomposição para programação paralelaDecomposição para programação paralela

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Integração numéricaIntegração numérica

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Mapeamento do problemaMapeamento do problema

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Mapeamento do problemaMapeamento do problema

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Programa paralelo (hípercubo)Programa paralelo (hípercubo)

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Ajuste fino de um programa paraleloAjuste fino de um programa paralelo

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Ajuste finoAjuste fino

61

Aplicação: Simulação de tráfego aéreoAplicação: Simulação de tráfego aéreo

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Aplicação: Simulação de tráfego aéreoAplicação: Simulação de tráfego aéreo

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Aplicação: Simulação de tráfego aéreoAplicação: Simulação de tráfego aéreo

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Fim da primeira aulaFim da primeira aula