Linguagem de Programação IV

Apresentação em tema: "Linguagem de Programação IV"— Transcrição da apresentação:

1 Linguagem de Programação IV
Introdução Professor: M.Sc. Carlos Oberdan Rolim

2 Introdução ao processamento paralelo e distribuido
*baseado no material de: Prof. Gerson Cavalheiro / Unisinos Benito Fernandes et al - UFPE

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5 Processadores multi-núcleo
Incluem vários núcleos em uma única pastilha Número de instruções simultâneas = número de núcleos Cache compatilhada ou não Memória compartilhada ou passagem de mensagens

6 Por que multi-núcleo? Antigamente, apenas aumentar o número de transistores era suficiente Juntamente com o aumentos de cache E aumento da frequência de clock Hoje em dia, não é mais o caso Número de transistores continua crescendo Mas a frequência de clock está estagnada Consumo de energia e aquecimento são os fatores limitantes

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8 Por que multi-núcleo (cont.)?
Novas abordagens tornaram-se necessárias Solução encontrada: paralelismo Diversos núcleos em uma mesma pastilha Memória única Reaproveitamento de outros componentes Localidade propicia melhor desempenho Alternativa: diversos processadores Supercomputadores usam essa abordagem Mais cara

9 Paralelismo funciona! Programa não paralelo

10 Paralelismo funciona! Programa paralelo

11 Paralelismo: O Bom, o Mau e o Feio
Processadores multi-núcleo podem propiciar grandes aumentos de desempenho Melhor caso: aplicações N vezes mais rápidas, onde N é o número de núcleos Entretanto, o aumento costuma ser menor que isso Lei de Amdahl Aumento de desempenho é limitado pela porção não-paralelizável da aplicação

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13 Paralelismo: O Bom, o Mau e o Feio (cont.)
Faltou o Feio: Responder a pergunta do slide anterior não é o suficiente É necessário saber tornar paralela a aplicação Criar aplicações paralelas é difícil Exige técnicas específicas Pois tem problemas específicos Alguns tipos de aplicação se prestam melhor à paralelização do que outros

14 Ok.... Mas e a programação concorrente ?!?!?

15 Sistemas concorrentes
Execução particionada em unidades de computação Independentes ou inter-dependentes Executadas simultaneamente ou sequencialmente Ilusão de simultaneidade Exemplos: Sistemas operacionais, servidores (web, de aplicação, de DNS, etc.), simuladores

16 Sistemas paralelos Sistemas concorrentes desenvolvidos para ser executados em hardware paralelo Supercomputadores Máquinas multi-núcleo Aglomerados (clusters) Técnicas para construir sistemas concorrentes frequentemente aplicam-se aos paralelos Exceto quando a alocação de processos de software aos elementos de hardware é importante

17 Sistemas distribuídos
Sistemas paralelos executados em uma rede de processadores autônomos que não compartilham memória Normalmente dispersos geograficamente Redes não tão rápidas E não tão confiáveis Técnicas mais específicas são necessárias

18 Concorrência Concorrência: Programação concorrente:
Tradicionalmente: disputa por recursos; Dicionário: juntar-se para uma ação ou fim comum; contribuir; cooperar; Outra abordagem: independência temporal Programação concorrente: Técnica de programação que explora a interação de atividades concorrentes (simultâneas) definidas por uma aplicação Objetiva compartilhamento de dados ou cooperação para evolução da execução.

19 Concorrência Técnica de programação que explora a independência temporal (simultaneidade) de atividades definidas por uma aplicação. Compartilhamento de dados Cooperação Para execução

20 Concorrência Disciplinas envolvidas: Arquiteturas de Computadores
Sistemas Operacionais Paradigmas de Programação Programação Paralela e Distribuída Sistemas Distribuídos

21 Programação concorrente e paralela representam a mesma coisa ?

22 Em que os sistemas concorrentes são diferentes?
Não-determinismo Interação entre processos (ou processadores ou threads ou atores ou tarefas ...) Comunicação Sincronização Controle de acesso a recursos compartilhados (gerenciamento) E os sistemas paralelos? Alocação de elementos de processamento a unidades de hardware Infraestrutura de execução frequentemente cuida disso

23 Não-determinismo Programas sequenciais produzem as mesmas saídas quando executados com as mesmas entradas Dado que não realizam escolhas aleatórias Esta característica os torna determinísticos Um programa não-determinístico pode produzir saídas diferentes para uma mesma entrada Em execuções subsequentes

24 Não-determinismo (cont.)
Programas paralelos e concorrentes são intrinsecamente não-determinísticos São necessárias técnicas para torná-los determinísticos Dependendo de quais ações são relevantes Fontes possíveis: Escalonamento Interação com o usuário Acesso a recursos

25 Um programa determinístico...

26 Um programa não determinístico...

27 Programas não-determinísticos podem passar a ilusão de determinismo

28 Entrelaçamento (interleaving) de execuções

29 Interação entre processos
Aspectos decorrentes da interação entre processos que devem ser tratados na programação concorrente: Controle de acesso a recursos compartilhados (gerenciamento) Sincronização; Comunicação.

30 Interação entre processos
Controle de acesso a recursos compartilhados (gerenciamento) Prover regras e mecanismos para compartilhar recursos de processamento dispersos rede entre todos os processos.

31 Interação entre processos
Sincronização Para compartilharem recursos os processos concorrentes devem ser sincronizados Troca de informações entre duas tarefas Mecanismo que permite controlar o compartilhamento de dados entre tarefas Comunicação Implícita na programação sequencial. Explícita na programação concorrente.

32 Interação entre processos
Comunicação Troca de dados através de primitivas de comunicação interprocesso e eficientes protocolos de transporte que suportem essas primitivas

33 Resumindo.... Concorrente: atividades simultâneas que colaboram entre si Paralela: atividades simultâneas independentes

34 Programar concorrente é diferente de programar sequencial ?

35 Alguns problemas comuns em programas concorrentes
Erros de consistência de memória Deadlock (impasse) Starvation Depuração e teste (entre outros...)

36 Erros de consistência de memória

37 Deadlocks (impasses) Situação onde um sistema não pode progredir
Dependência circular entre processos que precisam reservar certos recursos

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39 Deadlocks (cont.)

40 Starvation Decorre de políticas injustas de escalonamento
Consequência: alguns processos nunca têm acesso aos recursos desejados