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Computação Paralela Walfredo Cirne Univ. Federal de Campina Grande

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Computação Paralela Walfredo Cirne Univ. Federal de Campina Grande

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Apresentação em tema: "Computação Paralela Walfredo Cirne Univ. Federal de Campina Grande"— Transcrição da apresentação:

1 Computação Paralela Walfredo Cirne Univ. Federal de Campina Grande

2 Lei de Moore Computadores dobram de performance a cada 18 meses Nas últimas 2 decadas, computadores melhoraram de performance em vezes Como resultado, os computadores hoje têm mais ou menos o mesmo desempenho (na mesma ordem de magnitude)

3 Paralelismo Em suma, computadores hoje são muuuito rápidos Mas fazemos coisas cada vez mais complexas Mas temos cada vez mais dados para processar O que fazer se você precisa processar por anos? Usar vários processadores simultaneamente

4 Lei de Amdalh speed-up = tempo seqüencial / tempo paralelo tempo seqüencial = intrinsecamente-seqüencial + paralelizável melhor tempo paralelo = intrinsecamente-seqüencial melhor speed-up = 1 + paralelizável/intrinsecamente-seqüencial

5 Principais Aspectos de Computação Paralela Plataforma de Execução Modelos de Programação Aplicações

6 Plataformas de Execução de Aplicações Paralelas SMPs acoplamento MPPs NOWs Grids distribuição

7 SMP Memória CPU... CPU

8 MPP CPU Mem. CPU Mem. CPU Mem.... Escalonado r requisições

9 NOW CPU Mem. CPU Mem. CPU Mem.... requisições

10 Grid CPU Mem. CPU Mem. CPU Mem.... Internet

11 Características das Plataformas de Execução SMPsMPPsNOWsGrids Conectividadeexcelentemuito boaboamédia/ruim Heterogeneidadenulabaixamédiaalta Compartilhadonão sim Imagemúnicacomum múltipla Escala

12 Grids podem diferir bastante TeraGrid –4 centros de supercomputação norte-americanos –Cada centro com milhares de processadores dedicados ao TeraGrid –Canais de altíssima velocidade (40 GBits/s) –Poder agregado de 13,6 TeraFlops –Ciclos ociosos de 1.6 milhões de processadores espalhados em 224 países –Computa em média a uma velocidade de 10 Teraflops

13 Grid como Fonte de Computação [a metáfora da rede elétrica] Grid Computacional (fonte de recursos computacional) Grid Computacional (fonte de recursos computacional)

14 Um Grid do Futuro VR Simul Grid Auditing MegaCiclos Databank Inc. Mastercard Embratel

15 Modelos de Programação Troca de mensagens –MPI, PVMMPI –sockets Memória compartilhada –OpenMP –pthreads, threads Javapthreads, threads Java

16 Aplicações SPMD x MPMD –SPSD = sequêncial Classes de aplicação –Bag-of-Tasks –Master-slave (ou manager-work :-) –Data parallel Granularidade –Grão = computação feita entre comunicações –Grão fino requer SMP (ou, pelo menos, MPP) –Grão grosso tolera Grid


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