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Modelado y Rendimiento de un Sistema Paralelo




Enviado por Pablo Turmero



Partes: 1, 2


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    Modelos de paralelismo
    ? Tipos de paralelismo (1)
    (a) Paralelismo de datos
    (Gp:) do i = 1, 1000 do i = 1001, 2000 do i = 2001, 3000
    A(i) = func(i) A(i) = func(i) A(i) = func(i)
    enddo enddo enddo
    (Gp:) P0
    (Gp:) P1
    (Gp:) P2

    do i = 1, 3000
    A(i) = func(i)
    enddo

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    Modelos de paralelismo
    ? Tipos de paralelismo (1)
    (b) Paralelismo de función
    (Gp:) P0
    (Gp:) P1

    (Gp:) F1
    (Gp:) F2
    (Gp:) F3
    (Gp:) F4

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    Modelos de paralelismo
    ? Tipos de paralelismo (2)
    ? grano fino (fine grain)
    tareas “pequeñas” / mucha comunicación

    ? grano medio

    ? grano grueso (coarse grain)
    tareas “grandes” / poca comunicación
    ? ? grado de paralelismo

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    Modelos de paralelismo
    ? Maestro-esclavo
    Un thread master genera P threads para ser ejecutados en paralelo, que “mueren” al terminar su tarea.

    ? SPMD (Single-Program-Multiple-Data)
    Se ejecutan P copias iguales independientes. Las tareas se diferencian mediante el pid del proceso.

    ? MPMD (Multiple-…) Se ejecutan P programas diferentes.
    ? Dos modelos

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    ? Las tareas que se ejecutan en paralelo, bien sean iteraciones de un bucle o funciones, deben ser independientes, ya que se va a perder control global sobre la ejecución de las instrucciones.
    Análisis de dependencias
    Ejemplo:

    do i = 0, N-1
    A(i) = A(i) + 1
    enddo
    (Gp:) P0: L0 +0 S0
    P1: L1 +1 S1
    P2: L2 +2 S2
    … …
    (Gp:) En paralelo

    (Gp:) L0 +0 S0 L1 +1 S1 L2 +2 S2 …

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    Análisis de dependencias
    ? ¿Dependencias entre tareas?
    Sincronización

    – global (barreras)
    – punto a punto (eventos)
    (Gp:) P0
    (Gp:) P1
    (Gp:) F1
    (Gp:) F2
    (Gp:) F3
    (Gp:) F4

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    Análisis de dependencias
    ? Salvo casos muy obvios, la paralelización del código (análisis de dependencias, reparto de tareas, etc.) sigue siendo responsabilidad del programador.

    El análisis debe ser eficiente, ya que se necesita que una fracción importante del código sea ejecutada en paralelo.

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    Análisis de dependencias
    (Gp:) ? dependencia
    RAW

    i: A =

    j: = A

    (Gp:) ? antidependencia
    WAR

    i: = A

    j: A =

    (Gp:) ? dependen. de salida
    WAW

    i: A =

    j: A =

    (Gp:) i j
    (Gp:) i j
    (Gp:) i j

    dependencias verdaderas
    dependencias de nombre

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    Grafos de dependencias
    Bucles
    + Grafo de dependencias
    + Distancia de la dependencia
    do i = 2, N-2
    1 A(i) = B(i) + 2
    2 C(i) = A(i-2) + A(i+1)
    enddo
    A(2) = B(2) + 2
    C(2) = A(0) + A(3)

    A(3) = B(3) + 2
    C(3) = A(1) + A(4)

    A(4) = B(4) + 2
    C(4) = A(2) + A(5)

    A(5) = B(5) + 2
    C(5) = A(3) + A(6)
    (Gp:) 1
    (Gp:) 2

    (Gp:) A, 2

    (Gp:) A, 1

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    Grafos de dependencias
    do i = 2, N-31
    1 A(i) = B(i) + 2
    2 C(i) = A(i-2)
    3 D(i+1) = C(i) + C(i+1)
    4 B(i+1) = B(i) + 1
    5 D(i+30) = A(i)
    enddo
    (Gp:) 1
    (Gp:) 2
    (Gp:) 3
    (Gp:) 4
    (Gp:) 5

    (Gp:) A, 0

    (Gp:) A, 2

    (Gp:) C, 0

    (Gp:) C, 1

    (Gp:) D, 29

    (Gp:) B, 1

    (Gp:) B, 1

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