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Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos e de Alto Desempenho Sistemas Paralelos e de Alto Desempenho.

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Apresentação em tema: "Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos e de Alto Desempenho Sistemas Paralelos e de Alto Desempenho."— Transcrição da apresentação:

1 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos e de Alto Desempenho Sistemas Paralelos e de Alto Desempenho

2 Sistemas Distribuídos O que são Sistemas Paralelos? MÁQUINAS PARALELAS É um conjunto de processadores que é capaz de trabalhar cooperativamente para resolver um problema computacional (FOSTER, 1995) "Máquinas Paralelas é um conjunto de processadores que se comunicam e cooperam para a resolução de um problema de grande porte (Almasi e Gottelib,1989) Introdução

3 Sistemas Distribuídos O que são Sistemas Paralelos? PROCESSAMENTO PARALELO O principal propósito de processamento paralelo é realizar computação mais rápida do que pode ser feita com um único processador, usando mais do que um processadores concorrentes (JaJa, 1992) O processamento paralelo pode ser definido como uma forma eficiente de processamento da informação com ênfase na exploração de eventos concorrentes no processo computacional Hwang PROGRAMAÇÃO PARALELA Programação paralela implica em dividir problemas em partes nas quais processadores realizam a computação. (WILKINSON e ALLEN, 1999) Sistemas Paralelos

4 Principais características Sistemas Distribuídos Sistemas com mais do que uma unidade de processamento (processador) Unidades trabalham em paralelo para resolver um problema Maquinas paralelas caracterizam-se por custo elevado e/ou dificuldade de programação; Custo pode ser diminuído a partir do entendimento das alternativas de construção de máquinas paralelas, possibilitando uma arquitetura mais acessível que obtenha o desempenho desejado; Necessidade de conhecimento de características específicas da máquina para a qual serão implementados as aplicações paralelas aumentam a complexidade no desenvolvimento de programas. Sistemas Paralelos

5 Diferenças Paralela x Distribuída Sistemas Distribuídos Paralela "fortemente" conectada construída com esse objetivo comunicação, sistema operacional Ex.: Massive Parallel Processors (MPP) Ex.: clusters de estações de trabalho (COW) Clusters de PCs Distribuída coleção de máquinas que trabalham em conjunto fortemente dependentes da rede heterogêneas (proc., sistemas operacionais,...) Ex.: Metacomputing (grid), redes, ciclos osciosos Sistemas Paralelos

6 Cluster Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Definição Conjunto de nós autônomos ligados por redes de alta velocidade Conexão: redes Myrinet, SCI, padrão Ethernet e Infiniband Problemas: Gerenciamento da arquitetura, software e política de alocação de nós. Ex.: Beowulf, Dell, CGI

7 Grid Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Definições Colaboração entre, geralmente pequenos, bem conectados grupos de usuários com os mais diversos recursos para compartilhar. (Jon Crowcroft, em The Grid2, 2004) Uma infraestrutura de software e hardware para a integração de recursos computacionais, instrumentos científicos, dados e pessoas geograficamente dispersas de modo a formar um ambiente colaborativo de trabalho. (FOSTER, 2004)

8 Questões Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Quantos processadores ? Qual a potência de cada processador ? Como eles cooperam ? Como os dados são transmitidos ? Qual o desempenho ? Escalável ? ( processadores x tamanho)

9 Classificações - Taxonomias Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Existem diversas classificações propostas para as arquiteturas de máquinas, como a de Feng - que é baseada no processamento série versus paralelo, a de Handler que determina o grau de paralelismo e pipeline em vários níveis, a classificação quanto ao compartilhamento de memória e a classificação de Flynn, quanto à multiplicidade do fluxo de dados e instruções.

10 Taxonomias de Flynn Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Propõe quatro categorias de máquinas: SISD, SIMD, MISD, MIMD A execução de um conjunto de instruções sobre um conjunto de dados é a principal tópico de processo de um computador. Fluxo, é uma seqüência de instruções ou dados executados num único processador; fluxo de instruções, é uma seqüência de instruções executados por uma máquina; fluxo de dados é uma seqüência de dados, inclusive de entrada, resultados parciais e intermediários, utilizados pelo fluxo de instruções.

11 Taxonomias de Flynn Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos

12 SISD - Single instruction stream - Single Data Stream Baseadas nos princípios de Von Neumann. As instruções são executadas seqüencialmente, mas podem ser sobrepostas nos seus estágios de execução (pipeline). Exemplos: Microcomputadores pessoais e estações de trabalho C P M fluxo de instruções fluxo de dados O fluxo de instrução (--->) alimenta uma unidade de controle (C) que ativa a CPU (P), que atua sobre um único fluxo de dados (- ->) lido, pro- cessado e reescrito na memória (M). Taxonomias de Flynn -SISD Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos

13 SIMD - Single instruction stream - Multiple Data Stream Arquitetura paralela onde uma única instrução, através de uma unidade de controle, executa de forma síncrona sobre um conjunto de dados diferentes, distribuídos ao longo de processadores elementares. Ex.: arquiteturas matriciais como CM-2 e MasPar. fluxo de instruções fluxo de dados Unidade de controle (C) única, alimentada por um fluxo de instruções (--->). A mesma instrução é enviada para as diversas CPUs (P) executando em paralelo sobre diferentes fluxos de dados (- ->). Obs.: Unidade de memória não pode ser implementada como um único módulo, o que comprometeria o modelo à uma operação por vez. C P M P P M M Taxonomias de Flynn - SIMD Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos

14 MISD - Multiple instruction stream - Single Data Stream Múltiplos fluxos de instruções atuando sobre um único fluxo de dados; Diferentes instruções operam a mesma posição de memória ao mesmo tempo, executando instruções diferentes; Não faz sentido, além de ser impraticável tecnicamente. fluxo de instruções fluxo de dados Múltiplas unidades de processamento (P), cada uma com sua própria unidade de controle (C), recebendo um fluxo de instruções (--->) diferente, executadas sobre um mesmo fluxo de dados. C P M P P M MC C Taxonomias de Flynn - MISD Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos

15 MIMD - Multiple instruction stream - Multiple Data Stream Multiplos fluxos de instruções atuando sobre múltiplos fluxos de dados; Cada processador executa seu próprio programa sobre seus próprios dados, de forma assícrona; EX.: Dual e quad, redes de estações, nCUBE, Intel paragon e Cray T3D; fluxo de instruções fluxo de dados Cada unidade de controle (C) recebe um fluxo de instruções (--->) próprio e repassa para a unidade processadora (P), para que seja executado sobre um fluxo de dados (--->) próprio. C P M P P M MC C Taxonomias de Flynn - MIMD Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos

16 Sistemas Distribuídos Programação seqüencial Especificação da tarefa Textual, na cabeça, equações... Codificação da tarefa Numa linguagem de programação (por ex. C, Java,...) Execução num processador Programa é executado num computador com um processador Sistemas Paralelos

17 Sistemas Distribuídos Programação Paralela Além das tarefas da programação seqüencial: Decomposição da tarefa em sub-tarefas Análise de dependências entre as sub-tarefas Mapeamento espacial e temporal (scheduling) das sub- tarefas para os recursos do sistema paralelo Sistemas Paralelos

18 Sistemas Distribuídos Programação Paralela Sistemas Paralelos

19 Sistemas Distribuídos Programação Paralela Sistemas Paralelos Identificação de sub-tarefas/ decomposição em sub-tarefas Análise de dependências entre as sub-tarefas

20 Sistemas Distribuídos Programação Paralela Sistemas Paralelos

21 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Programação Paralela

22 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Porque da Computação de alto Desempenho ? Modelagem de problemas reais Difícil o uso de modelos analíticos sujeitos a simplificações de difícil solução Métodos experimentais modelos em escala reduzida distância entre os átomos não pode ser reduzida técnicas não destrutivas (biológicos) para medir pertuba-se o experimento custo dos laboratórios perigo (biológicos e químicos)

23 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Sistema Requerido

24 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos A união faz a força

25 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Aplicações Modelagem Multi-Escala; Modelagem Estocástica; Mecânica dos Fluidos Computacionais; Interação Fluido-Estrutura; Otimização e Analise de Sensibilidade na caracterização de propriedades, calibração e assimilação de dados fisiológicos e de propriedades de tecidos vivos; Banco de Dados e Mineração de Dados Distribuídos; Visualização Cientifica e Reconstrução de Imagens; Redes e Comunicação; Modelagem Climática;

26 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Alguns Projetos em andamento ou finalizados SIMEGRID: Simulações em Grid - Projeto financiado pelo CNPq (Edital CT-INFO Desafios da Computação) e coordenado pelo Prof. Bruno Schulze GT VCG: Grupo de Trabalho - Virtual Community Grid – Primeira e Segunda fase. Projeto financiado pela RNP – Rede Nacional de Ensino e Pesquisa e coordenado pelo Prof. Bruno Schulze Middleware para Computação em Grade. Projeto financiado pelo CNPq e coordenado pelo Prof. Bruno Schulze. Integridade: Desenvolvimentos em Middleware para Grids Computacionais na Rede Giga. Projeto financiado pela FINEP, FUNTTEL e RNP, e coordenado pelo Prof. Bruno Schulze

27 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Alguns Projetos em andamento ou finalizados INAUGRID: Interfaces de Aplicações no Uso de Grids. Projeto financiado pela CNPq e coordenado pelo Prof. Bruno Schulze. METRICA - METRologia na Internet para Caracterização de tráfego. Projeto financiado pelo CNPq e coordenado pelo Prof. Artur Ziviani envolvendo inclusive a empresa Quatra Telecomunicações e Informática - QUATRA TELECOM. Redes de Nova Geração: Tecnologias Estratégicas de Comunicação. Projeto financiado pela FAPERJ. METRICOM-Metrologia na Internet e Comunicação Móvel. Projeto financiado pelo CNPq e coordenado pelo Prof. Artur Ziviani.

28 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Alguns Projetos em andamento ou finalizados Metrologia de Redes Aplicada a Grades Computacionais Convencionais e sem Fio. Projeto financiado pela FAPERJ e Coordenado pelo Prof. Artur Ziviani. ACiMA - Ambientes Colaborativos e Multimídia Aplicada. Projeto financiado por CAPES, CNPq, FINEP, FUNTTEL e RNP-Rede Nacional de Ensino e Pesquisa. Coordenado pelo Prof. Jauvane Cavalcante de Oliveira envolvendo pesquisadores do LNCC e do Instituto Militar de Engenharia - IME EnCIMA - Um Motor Gráfico para Aplicações Multimídia Colaborativas e Imersivas. Projeto financiado pela FAPERJ e coordenado pelo Prof. Jauvane Cavalcante de Oliveira envolvendo pesquisadores do LNCC e do Instituto Militar de Engenharia – IME.

29 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Alguns Projetos em andamento ou finalizados GIGA-AVICOM: Ambientes Virtuais Colaborativos Massivos na rede GIGA. Projeto financiado por CAPES, FINEP, FUNTTEL e RNP-Rede Nacional de Ensino e Pesquisa. Coordenado pelo Prof. Jauvane Cavalcante de Oliveira Ambientes Virtuais Colaborativos de Grande Escala. Projeto financiado pelo CNPq e coordenado pelo Prof. Jauvane Cavalcante de Oliveira. Sistemas Computacionais para Reconstrução de Superfícies Traumáticas e Previsibilidade de Resultados para Manufatura de Próteses Craniofaciais. Projeto financiado pelo CNPq e coordenado pelo Prof. Gilson Antônio Giraldi envolvendo pesquisadores da Universidade Estadual e Federal de São Paulo em São Carlos dentre outras instituições..

30 Sistemas Distribuídos Sistemas Paralelos Alguns Projetos em andamento ou finalizados Inovação Tecnológica na Modelagem Computacional do Sistema Cardiovascular Humano. Projeto financiado pelo CNPq e coordenado pelo Prof. Raúl A. Feijóo envolvendo pesquisadores de instituições tais como InCor – Instituto do Coração do Hospital das Clinicas, Faculdade de Medicina da USP (HC FMUSP), Departamento de Cardiologia, Faculdade de Medicina da UFRJ..

31 Sistemas Distribuídos Introdução Silva, Renato (2003) Computação de Alto Desempenho - Clusters de PCs. Tanenmabum, Andrew S. (2003). Sistemas Operacionais Modernos, Pearson / Prentice Hall, 2ª Edição, pp ISBN Oliver Sinnen (2000) Sistemas de Processamento Paralelo: Programação e Scheduling. Palestra(2000) Arquiteturas Não-Convencionais Introdução e conceitos, Centro Univeritário la Salle Referências


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