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Desempenho da Computação Paralela em Ambientes Virtualizados Rafael Lopes Gomes.

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Apresentação em tema: "Desempenho da Computação Paralela em Ambientes Virtualizados Rafael Lopes Gomes."— Transcrição da apresentação:

1 Desempenho da Computação Paralela em Ambientes Virtualizados Rafael Lopes Gomes

2 Agenda Introdução Virtualização Desempenho da Computação Paralela em Um Único Ambiente Virtualizado Desempenho da Computação Paralela na Computação em Nuvem Conclusão

3 O que virtualização ? Virtualização: um ambiente o qual múltiplos OSs executam é uma única máquina física. Virtual Machine (VM): partição a qual cada OS executa isoladamente. Virtual Machine Monitor (VMM ou Hypervisor): camada adicional de software entre o hardware e o SO.

4 Por que utilizar virtualização ? Solução para a consolidação de recursos, redução de consumo de energia, e para lidar com o comportamento em rajada. Empresas: virtualização para oferecer recursos de datacenter para aplicações de diversos clientes.

5 Computação Paralela Utilizada tanto na área de negócios quanto na de HPC. Mais complexa: determinismo, sincronização, custo de comunicação e balanceamento de carga. Popularidade dos processadores multi- core: mudar a estrutura do código das aplicações.

6 Objetivos Análise do desempenho da utilização de programação paralela em ambientes virtualizados: Pequena escala: única máquina física Larga escala: computação em nuvem.

7 Categorias de Virtualização Virtualização Completa: VMM executa sobre um SO (aplicação do usuário); dispositivos de I/O são alocados imitando dispositivos físicos (comunicação via driver); Vantagem: fácil de uso; Desvantagem: baixo desempenho (até 30% menor). Virtualização de OS : executa mais instâncias do mesmo SO em paralelo; Vantagem: facilita a administração do sistema (gerenciamento de recursos); Desvantagem: VMs só podem usar o mesmo SO.

8 Categorias de Virtualização Virtualização de hardware (Paravirtualização): VMM é executado diretamente no hardware, controlando e sincronizando o acesso dos SOs aos recursos de hardware; Interface de software entre o hardware e os SOs modificados Vantagem: simplicidade do VMM (desempenho próximo ao hardware); Desvantagem: o SO deve ser modificado.

9 Aspectos da Virtualização Vantagens: – Flexibilidade; – Disponibilidade; – Escalabilidade; – Segurança; – Custo; – Adaptabilidade; – Balanceamento de Carga. Desvantagens: – Diminuição do desempenho; – Ponto Único de Falha.

10 Desempenho em Um Único Ambiente Virtualizado Descrever o trabalho de Xu et al Objetivos: Encontrar a sobrecarga do uso de VMs sobre o desempenho da programação paralela em uma plataforma multi-core; Compreender os efeitos da partilha de recursos sobre o desempenho da programação paralela usando o Xen. Avaliou o Open Multiprocessing (OpenMP) e o Message Passing Interface (MPI).

11 Hypervisor Xen Utiliza paravirtualização; Os SOs que ficam nos domínios convidados (DomainU) são impedidos de executar diretamente as instruções privilegiadas; Um domínio especial (Dom0), tem permissão para acessar a interface de controle fornecida pelo hypervisor e executar as tarefas; Os domínios se comunicam uns com os outros através de páginas compartilhadas e canais de eventos.

12 Hypervisor Xen

13 Experimentos Servidor Dell OPTIPLEX 755, com processador Intel quad-core de 2.4GHz: Para cada DomU são alocados 2 processadores virtuais (VCPU); Teste com OpenMP: avaliar o desempenho de um programa paralelo com pouca comunicação e sincronização entre as threads ou processos; Teste com MPI: realizados testes com uma única VM, um cluster virtual em um nó físico e a máquina física.

14 Teste com OpenMP

15 Teste com MPI

16 Visão Geral dos Resultados Pouco impacto sobre a aplicações paralelas simples com pouca comunicação entre as threads ou processos; Uso do Xen: executar um programa paralelo em mais VCPU do que CPU, é eficaz sem uma degradação de desempenho notável.

17 Desempenho da Computação Paralela na Computação em Nuvem Descrever o trabalho de Ekanayake et al.: avaliação do desempenho de aplicações MPI em ambientes de nuvem; Nuvem privada Eucalyptus; Aplicações: Multiplicação de Matrizes: comunicação O(n) e C/C O( 1/n) ; Agrupamento com Kmeans: comunicação O(1) e C/C O( 1/n).

18 Experimentos 16 nós em um cluster iDataPlex, cada um possui um processador 2 Quad Core Intel Xeon (para um total de 8 núcleos de CPU) ;

19 Multiplicação de Matrizes

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21 Agrupamento por Kmeans

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23 Visão Geral dos Resultados Os overheads gerados são elevados para aplicações paralelas que exigem padrões de comunicação complexos; As aplicações MPI que são sensíveis à latência obtêm um maior overhead em ambiente de computação em nuvem, e esses overheads aumentam à medida que o número de VMs por hardware aumenta.

24 Conclusão Impacto de se executar aplicações paralelas em ambientes virtualizados: uma única máquina física e em computação em nuvem. Melhor desempenho: melhor suporte para as operações de I/O; uso de algoritmos menos sensíveis a latência.


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