ARCHITETTURE MULTIPROCESSORE E CALCOLO PARALLELO (Motivazioni e Classificazioni)

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1 ARCHITETTURE MULTIPROCESSORE E CALCOLO PARALLELO (Motivazioni e Classificazioni) Michele Colajanni Università di Modena e Reggio Emilia Perché le Architetture Multiprocessor? Per decenni, la tecnologia ha conosciuto sempre nuovi successi ed ha costituito la maggiore forza trainante per gli sviluppi delle architetture degli elaboratori. La potenza di calcolo dei supercomputer è aumentata essenzialmente attraverso: Aumenti della velocità del clock Chip più efficienti Memorie più ampie Ottimizzazioni del calcolo (pipelining e vettorizzazioni) Miglioramenti della velocità del clock ns 10 ns ns 3 ns ns 1 ns Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 2/21

2 Necessità del Calcolo Parallelo OBIETTIVO 1: Migliorare le prestazioni Risolvere problemi che risultano computazionalmente troppo onerosi anche per i più veloci supercomputer contemporanei E possibile utilizzare il calcolo parallelo per risolvere: Un problema più grande nello stesso tempo (Scale-up) Lo stesso problema in minor tempo (Speed-up) processori x 200 Mflops/processore (teorici) 200 Gigaflops Il calcolo parallelo è l unico strumento in grado di affrontare le grandi simulazioni del mondo fisico. Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 3/21 Perché il calcolo parallelo? Prestazioni Architetture parallele Architetture Sequenziali (Legge di Moore) Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 4/21

3 Drivers dell High Performance Computing Risolvere applicazioni grand challenges mediante modellistica, simulazione e analisi basata su computer E-commerce Life sciences Aerospazio Applicazioni militari CAD/CAM Biologia digitale Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 5/21 Dimensione memoria 10 Gword 1 Gword 100 Mword 10 Mword 1 Mword _ Mflops Vehicle signature 72-hour Estimate of weather Higgs Boson mass 3D plasma modeling 48-hour weather 2D plasma Airfoil modeling 1 Gflops 10 Gflops Pharmaceutical design Chemical Dynamics 100 Gflops Velocità di elaborazione Grand Challenges Vision Climate modeling Fluid turbulence Human genome Vehicle dynamics Ocean circulation Viscous fluid dynamics Semiconductor modeling Superconductor modeling 1 Tflops Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 6/21

4 Esempio 1 Previsioni meteorologiche affidabili Problema da 3 miliardi di variabili con input continui in 50 milioni di punti Analisi ottimistica per una previsione a 5 giorni Necessità di nuova previsione ogni 2-3 ore: 100 Gigabytes (memoria) 80 Mega-Gigaflops (potenza elaborativa) 10 annisugli attuali supercomputers Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 7/21 Esempio 2 Simulazione realistica di veicoli (crash testing) 100 milioni di variabili domini Geometrie molto complesse Scale temporali molto differenti Notevoli disomogeneità Necessità: 20 Gigabytes (memoria) 10 Teraflops (potenza elaborativa) Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 8/21

5 Altre opportunità del calcolo parallelo OBIETTIVO 2: Migliorare il rapporto Costo/Prestazioni Poter affrontare problemi che attualmente potrebbero essere gestiti unicamente dai supercomputer, nel caso di budget limitati. Il calcolo parallelo risulta più economico nel caso in cui servano velocità sia elevate sia moderate. Migliore scalabilità: possibile miglioramento delle prestazioni aggiungendo processori. Speed-up + Scale-up sono economicamente importanti: Computer paralleli con processori scalari = 5-10 milioni $ Supercomputer con 8 processori vettoriali = milioni $ Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 9/21 BUONE NOTIZIE: Il mondo fisico è intrinsecamente parallelo La modellistica e la simulazione generano enormi problemi computazionali. D altro canto, i fenomeni fisici modellati dai sistemi di equazioni differenziali alle derivate parziali (PDE) sono inerentemente locali e spesso asincronio debolmente sincroni. Località Il parallelismo è intrinsecamente presente per ciò che concerne la variabile spazio. Asincronismo Il parallelismo è intrinsecamente presente per ciò che concerne la variabile tempo. La sincronizzazione nel tempo esiste, ma spesso in forma debole. Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 10/21

6 CATTIVE NOTIZIE Il calcolo parallelo, pur non essendo nuovo (seconda metà anni 80), fino ad ora si è sviluppato soprattutto in ambito accademico e in centri di ricerca avanzati. PERCHE? Gli investimenti effettuati nel software sequenziale e la carenza di software parallelo (affidabile, portabile, ecc.) sono i fattori che hanno più limitato una diffusione del calcolo parallelo in ambito industriale. Le macchine parallele raggiungono buone prestazioni soltanto se programmate in maniera opportuna. Servono nuovi algoritmi Gli ambienti di programmazione non sono sviluppati: Programmazione più complessa e (tuttora) in gran parte dipendente dalla architettura hardware Il debug dei programmi paralleli è più complesso e i debugger sono primitivi I SUPER-COMPILATORI autoparallelizzanti sono solo sperimentali, limitati nell applicabilità e nell efficienza Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 11/21 Architetture Parallele Un grande insieme di elementi di elaborazione che possono comunicare e cooperare allo scopo di risolvere (o di risolvere più rapidamente) problemi di dimensioni considerevoli, talvolta intrattabili su macchine sequenziali Tale definizione origina molte domande: Quanti processori? Quanto è potente ciascuno di essi? Quale tecnologia utilizzano? Quale organizzazione vi è nel modo di elaborare? In che modo sono interconnessi? Com è organizzata la memoria? Come vengono scambiate le informazioni?.. Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 12/21

7 Esistono varie tassonomie Classificazione di Flynn (1972) Classificazione architetture parallele commerciali Classificazione architetture MIMD (Gordon-Bell, 1992) Classificazione basata sui paradigmi computazionali Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 13/21 Classificazione di Flynn (1972) SISD Tradizionale architettura sequenziale (o di Von Neumann) (Single Instruction stream, Single Data stream) SIMD (Single Instruction stream, Multiple Data stream) MISD (Multiple Instruction stream, Single Data stream) MIMD (Multiple Instruction stream, Multiple Data stream) Istruzioni singole Istruzioni multiple Dati singoli SISD MISD Dati multipli SIMD MIMD Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 14/21

8 Classificazione di Flynn (cont.) IS IS DS CU PU (a) Elaboratori SISD DS 1 PU 1 MM MM 1 IS Memory (program and data) IS CU 1 CU 2 CU n IS IS IS DS DS PU 1 PU 2 PU n CU IS PU 2 DS 2 MM 2 I/O (c) Architettura MISD (systolic array?) DS n PU MM n m (b) Elaboratori SIMD Legenda: CU = Control Unit PU = Processing Unit IS = Instruction stream DS = Data stream LM = Local Memory MM = Main Memory Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 15/21 Classificazione di Flynn (cont.) IS 1 DS 1 IS 1 DS 1 CU PU 1 MM 1 CU PU 1 MM 1 CU IS 2 PU 2 DS 2 MM 2 CU IS 2 PU 2 DS 2 MM 2 CU IS n PU n DS n MM n CU IS n PU n DS n MM m IS n IS n IS 2 IS 2 IS 1 IS 1 (d1) Elaboratori MIMD (mem. distribuita) (d2) Elaboratori MIMD (mem. condivisa) NOTA: LA CLASSIFICAZIONE DI FLYNN NON CONSIDERA LA MEMORIA! Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 16/21

9 Tassonomia Architetture Parallele Commerciali SIMD Moltissimi processori elementari Multiprocessor o SMP Memoria condivisa MIMD Multicomputers Memoria distribuita TMC MasPar AMT CM-2.. Pochi processori non costosi Minisupers e Transaction Processing Systems Alliant Sequent Encore Convex FPS Pochi processori molto complessi e costosi Supercomputers Cray NEC Fujitsu Hitachi IBM Convex (3800).. Componenti proprietari ncube.... Molti processori (tipicamente) di costo e potenza medi Componenti standard Intel Parsytec Meiko Paragon Cray T3D. Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 17/21 Alcune previsioni di inizio anni 90 Computer con potenze di Teraflops saranno realizzate nel Architetture degli anni 2000: Costituite da nodi MIMD a memoria distribuita Tuttavia, ciascun nodo sarà costituito da un cluster di processori che condividono la stessa memoria (Ad es., un ipercubo con 1024 nodi, ciascuno dei quali costituito da una decina di processori) L organizzazione computazionale potrà essere MSIMD o più nodi, ciascuno con potenza di circa 200 Mflops General purpose più che Special purpose Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 18/21

10 Evoluzione delle piattaforme computazionali P R ES T A ZI O N I 2100 Desktop (Multiprocessor) Symmetric Multiprocessor o SuperComputers Local Cluster Enterprise Cluster Global Grid (>2000) Inter Planet Net (?) Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 19/21 Evoluzioni dei modelli di calcolo : Supercomputing >1995: Hypercomputing (heterogenous supercomputing) >2000: Grid computing (network supercomputing) Michele Colajanni Motivazioni e Classificazioni 20/21

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