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

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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: Tradicionalmente: disputa por recursos; Dicionário: juntar-se para uma ação ou fim comum; contribuir; cooperar; Outra abordagem: independência temporal Programação concorrente: T é cnica 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 Mecanismo que permite controlar o compartilhamento de dados entre tarefas Interação entre processos Sincronização Para compartilharem recursos os processos concorrentes devem ser sincronizados Troca de informações entre duas tarefas Comunicação Implícita na programação sequencial. Explícita na programação concorrente.

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

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

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


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