tema 5: paralelismo a nivel de hilos, tareas y … · 2013-11-24 · tema 5: paralelismo a nivel de...

TEMA 5: PARALELISMO A

NIVEL DE HILOS, TAREAS Y

PETICIONES (TLP, RLP)

(primera parte).

SISTEMAS PARALELOS Y DISTRIBUIDOS. 3º GIC

www.atc.us.es

Dpto. de Arquitectura y Tecnología de

Computadores. Universidad de Sevilla

1

INDICE

• 5.1. Conceptos básicos.

• 5.2. Taxonomía y modelos de procesamiento paralelo.

– 5.5. Multiprocesadores con memoria centralizada.

– 5.6. Multiprocesadores con memoria distribuida.

• 5.3. Caracterización de las aplicaciones y Modelos de

programación paralela.

• 5.4. Redes y topologías de interconexión.

• 5.7. Sincronización y consistencia de memoria.

• 5.8. Sistemas multicomputadores para HPC.

• 5.9. Sistemas distribuidos para servicios y

almacenamiento de datos (WSC).

SPD. Tema 5. 2

ESQUEMA DE MULTIPROCESADOR

SPD. Tema 5. 3

Remoto Local

Multiprocesador: término general

Componentes del tiempo de ejecución

SPD. Tema 5 . 4

Hallar

Areal,

Aideal

Argumentos a favor de Multiprocesadores

SPD. Tema 5 . 5

Move to multi-processor

RISC

CISC

Single Processor Performance

Puntos débiles de Multiprocesadores (I)

– Recordar Ley de Amdahl

Ej: queremos conseguir una aceleración de 80, con

100 procesadores ¿Qué fracción del programa debe

ser paralela?

EJ : Un compilador intenta paralelizar un código, y lo

consigue en la mitad del programa

SPD. Tema 5 . 6

75,99F

21

2

*2

1

2

1

1

1

1

N

N

NN

FF

A

Puntos débiles de Multiprocesadores (II)

• Difícil extracción de paralelismo: – “Artesanal”

– Automática sólo si es evidente

– Difícil analizar si una aplicación es paralelizable.

• Lentitud en las comunicaciones – Si un procesador necesita un dato remoto alta

latencia, del orden de microsegundos

(Latencia a memoria local es del orden de pocos ns)

SPD. Tema 5 . 7

5.2. Taxonomía y modelos de procesamiento paralelo

• Clasificación de Flynn (años 60)

– Single / Multiple

– Instruction / Data (flows)

• SISD

• SIMD

• MISD

• MIMD

• PUNTOS CLAVE EN EL DISEÑO:

– Red de interconexión

– La forma de organizar la jerarquía de memoria

SPD. Tema 5. 8

5.2. Taxonomía y modelos de procesamiento paralelo

• Según Organización de la memoria principal

SPD. Tema 5. 9

UMA No tiene

sentido

MPM NUMA

Disposición

lógica

Disposición

física

Espacio direcc.

compartido

Espacio

disjunto de direcc.

Memoria

centralizada

Memoria

distribuida

Igual software,

distinto hardware.

Threads en Paralelo

Procesos

en Paralelo

UMA (Uniform Memory Access) –Tiempo de acceso uniforme para toda dirección

–Tb .llamados SMP’s (Multiprocesadores simétricos)

–Ej: casi todos los multicore actuales

–Cuello de botella: acceso a memoria principal : •Grandes cachés en cada procesador

•AB solicitado por cada procesador crece cada vez más

•Número de procesadores no puede ser alto. Hoy N 32.

SPD. Tema 5. 10

Memoria

Principal E/S

Caché: 1 ó

más niveles

Caché: 1 ó

más niveles

Caché: 1 ó

más niveles

Caché: 1 ó

más niveles

P1 P2 P3 P4

Subsistema de interconexión

simple: latencia baja y constante

NUMA (NonUniform Memory Access)

• Tiempo de acceso a memoria No uniforme

• Ventaja: compatibles con UMA (se aprovecha el código)

– Hace 10 años poco habituales: supercomputadores investigación

– Hoy: Intel Core con QuickPath Interconnect, AMD Opteron con

HyperTransport

• Otros diseños posibles: COMA (Caché Only Memory

Architecture) y mixtos (investigación)

SPD. Tema 5. 11

Cachés y

memoria

Cachés y

memoria

Cachés y

memoria

Cachés y

memoria

P1 P2 P3 P4

Subsistema de interconexión

complejo: latencia alta

Coherencia entre cachés

• Comunicación implícita (variables compartidas)

• Una misma línea replicada en varios

procesadores

Hard adicional para solucionarlo.

• En UMA: Protocolos de husmeo (snooping):

– Protocolo ISX (y otros): similar al de Copy Back

• Línea Inválida (Invalid)

• Línea Compartida (Shared)

• Línea eXclusiva (eXclusive)

• En NUMA: coherencia más difícil de mantener en

hard: directorios

• CUIDADO: falsas comparticiones (false sharing).

SPD. Tema 5. 12

2 cores ejecutan:

P1 P2

a[0]++; a[0]++;

a[1]++; a[2]++;

MPM (Message Passing Machines)

– Espacio de direcciones de memoria distribuido

– Cada procesador es un computador independiente

del resto: “multicomputador”

– Fácilmente escalable (excepto AB red)

– Comunicación explícita a través de mensajes (igual

que la comunicación entre procesos del S.O.).

SPD. Tema 5. 13

Cachés y

memoria

Cachés y

memoria

Cachés y

memoria

Cachés y

memoria

P1 P2 P3 P4

Subsistema de interconexión complejo:

paso de mensajes (latencia muy alta)

Herramientas de programación

• Muchos intentos (y siguen…)

• Lenguaje de programación paralelo:

– No es factible: Difícil de imponer

• Espacio de direcciones compartido – OpenMP: estándar (varios fabricantes importantes:

HP, IBM, SUN, SG...) de directivas del precompilador.

• Espacio de direcciones disjuntos: clusters

de computación. – Librería Message Passing Interface (MPI):

especificación para librerías de paso de mensajes

SPD. Tema 5 . 14

OpenMP: descripción (I)

• Espacio de direcciones compartido

• Permite paralelismo “incremental”

• Modelo de programación paralela SPMD

(Single Program Multiple Data)

– Todos los threads ejecutan la misma copia del

código.

– A cada thread se le asigna un identificador (tid)

– Para diferenciar lo ejecutado por cada thread:

• if (tid == 0) then ... else ...

• constructores específicos de reparto de tareas (work

sharing).

SPD. Tema 5. 15

OpenMP : descripción (II)

• No es un nuevo lenguaje, sino API con:

– directivas para el compilador

• facilita la portabilidad y

• la “paralelización incremental”.

– unas pocas funciones de biblioteca

– algunas variables de entorno

• Un programa puede ser compilado por

compiladores que no soportan OpenMP

– Las directivas son tratadas como comentarios

e ignoradas.

– ATENCIÓN: No olvidar “Compatibilidad

OpenMP” en el compilador

SPD. Tema 5. 16

Sintaxis de OpenMP

• Pragma en C y C++: #pragma omp construct [clause [clause]…]

• En Fortran, directivas : C$OMP construct [clause [clause]…]

!$OMP construct [clause [clause]…]

*$OMP construct [clause [clause]…]

SPD. Tema 5. 17

Claves del diseño de una aplicación (I)

1. directivas que especifican una región

paralela (código replicado)

2. reparto de tareas (específicas para cada

thread)

3. sincronización entre threads

• Fácil para bucles (paralelizables directa o

indirectamente)

– Sólo paso 1 (2 y 3 los introduce el compilador)

SPD. Tema 5. 18

Claves del diseño de una aplicación (II)

1. Partiendo de un programa serie, buscar

partes del código paralelizables:

– estructuras de control paralelo (bucles for)

– reparto de tareas

2. Incluir la comunicación entre hilos

– a través de variables compartidas (Cuidado

con ámbito de las variables)

3. Sincronizar

– exclusión mutua

– barreras

SPD. Tema 5. 19

Programa sencillo

Programa Secuencial void main() {

double a[1000],b[1000],c[1000];

for (int i = 0; i< 1000; i++){

a[i] = b[i] + c[i];

}

}

Programa Paralelo void main() {

double a[1000],b[1000],c[1000];

#pragma omp parallel for

for (int i = 0; i< 1000; i++){

a[i] = b[i] + c[i];

}

} SPD. Tema 5. 20

Programa sencillo: explicación (I) void main() {

double a[1000],b[1000],c[1000];

/*Un único pragma, pero el compilador debe

previamente crear tantos hilos P como

permita en paralelo el procesador */

/* debe decidir que hacer con las variables

a[],b[],c[],i: ¿crea copias y las

replica?¿no crea copias:son compartidas?*/

#pragma omp parallel for

/*aquí debe trocear en bucle en P hilos */

for (int i = 0; i< 1000; i++){

a[i] = b[i] + c[i];

}

} 0 250 500 750 1000

SPD. Tema 5. 21

Programa sencillo: explicación (II) #pragma omp parallel for

/*Troceado por defecto (existen otros)*/

//Supongamos P=4

//Hilo 0

for (int i = 0; i< 250; i++){

a[i] = b[i] + c[i]; }

//Hilo 1

for (int i = 250; i< 500; i++){

a[i] = b[i] + c[i]; }

//Hilo 2

for (int i = 500; i< 750; i++){

a[i] = b[i] + c[i]; }

//Hilo 3

for (int i = 750; i< 1000; i++){

a[i] = b[i] + c[i]; }

SPD. Tema 5. 22

Regiones paralelas y críticas

• El modelo de programación paralela es

Fork - Join.

– El master thread genera P threads que se

ejecutan en paralelo.

SPD. Tema 5. 23

Critical regions

OpenMP runtime library

omp_get_num_threads()

• devuelve el número actual de threads

omp_get_thread_num()

• devuelve el identificador de ese thread

omp_set_num_threads(n)

• activa el número de threads

SPD. Tema 5. 24

¿Qué parte le corresponde al hilo 0 de este

bucle (usar estas func.)? ¿Y al hilo k ? for (int i = 0; i< n; i++){…}

Declarando Ámbito de datos (I)

• shared: variable es compartida por todos los

procesos. Ej: vectores del proceso.

• private: Cada proceso tiene una copia

#pragma omp parallel for

shared(a,b,c,n) private(i, temp)

for (i = 0; i < n; i++) {

temp = a[i]/b[i];

a[i] = b[i] + temp * c[i];

}

• Hay reglas para decidir por defecto el ámbito,

pero mejor no arriesgarse

• Lo peligroso son las escrituras

• CUIDADO: false sharing SPD. Tema 5. 25

¿Qué pasa si n=2;

float a[2], b[2], c[2];?

Declarando Ámbito de datos (II)

• Variables REDUCTION: operaciones

colectivas sobre elementos de un array

• Operadores: + * - & | ^ && || asum = 0.0;

aprod = 1.0;

#pragma omp parallel for reduction(+:asum)

reduction(*:aprod)

for (i = 0; i < n; i++) {

asum = asum + a[i];

aprod = aprod * a[i];

}

SPD. Tema 5. 26

Planificación de Tareas: SCHEDULE (I)

Diferentes formas de asignar iteraciones a

threads

• schedule(static [,chunk])

– “chunk” iteraciones se asignan de manera

estática a los threads en round-robin

• schedule (dynamic [,chunk])

– Cada thread toma “chunk” iteraciones cada

vez que está sin trabajo

• schedule (guided [,chunk])

– Cada thread toma progresivamente menos

iteraciones (dinámicamente) SPD. Tema 5. 27

Planificación de Tareas: SCHEDULE (II)

• igual num iteraciones para static, dynamic.

• exponencialm. decreciente para guided

• Hilo 0 1 2 0 1 2 0 1 2

SPD. Tema 5. 28

a

b

c

d

e

f

g

h

i

Static

a

b

c

d

e

f

g

h

i

Dynamic

a

b

c

d

e f g

Guided

Planificación de Tareas: SCHEDULE (III)

RECUERDA:

• Static : menos coste / mejor localidad datos

• Dynamic: más coste / carga más equilibrada

SPD. Tema 5. 29

Static: bucles simples

Dynamic: si carga varía

según la iteración

Regiones Paralelas

#pragma omp parallel

{

/* Bloque básico replicado (ejecutado) por

cada thread */

}

SPD. Tema 5. 30

Reparto de tareas en f(tid).

Pag 15

Pero “carrera” entre todos

¿Qué se imprime?

Work Sharing (reparto de tareas)

1. Directiva for,

– para repartir la ejecución de las iteraciones de un

bucle entre todos los threads (bloques básicos y

número de iteraciones conocido).

– Se suele usar junto a omp parallel for

2. Directiva sections,

– para definir “manualmente” trozos o secciones de

una región paralela a repartir entre los threads en

función del tid.

3. Directiva single,

– para definir un trozo de código que sólo debe

ejecutar un thread.

SPD. Tema 5. 31

Secciones (una por hilo) #pragma omp parallel sections

{

#pragma omp section

{

printf ("id s1=%d,\n“,omp_get_thread_num());

for (i=0; i<tam/2; i++)

y[i] = a*x[i] + y[i];

}

#pragma omp section

{

printf ("id s2=%d,\n“,omp_get_thread_num());

for (i=tam/2; i<tam; i++)

y[i] = a*x[i] + y[i];

}

}

SPD. Tema 5. 32

Escribir esto con #pragma omp parallel

(ver 2 pag. antes)

Directiva single #pragma omp parallel

{

... ;

#pragma omp single

inicializar(A);

#pragma omp for // todos

// los threads deben alcanzar

// la directiva paralela

for(i=0; i<N; i++)

A[i] = A[i] * A[i] + 1;

... ;

#pragma omp single

copiar(B,A);

} SPD. Tema 5. 33

single

for

single

parallel

Regiones paralelas y críticas

• Los threads se comunican utilizando variables

compartidas.

• El uso inadecuado de variables compartidas

origina “carreras” (data-race)

• Uso de sincronización o exclusión para evitarlas

• NOTA: sincronización es muy costosa en

tiempo: usar lo menos posible

SPD. Tema 5. 34

Exclusión Mutua: Sección Crítica

#pragma omp parallel shared(x,y)

{ …

#pragma omp critical (section1)

actualiza(x); //only one thread

…

usa(x);

…

#pragma omp critical(section2)

actualiza(y); //only one thread

…

usa(y);

} SPD. Tema 5. 35

¿Qué ocurre si no se

declara la sección crítica?

Exclusión Mutua: Sección Crítica EJ.

SPD. Tema 5. 36

¿Qué pasa si cnt++

no se declara como

crítico?

Sincronización: Barreras

• Los threads se detienen hasta que alcancen la barrera nt=omp_get_num_threads();

#pragma omp parallel private (i, id)

{

id=omp_get_thread_num();

for (i=id*tam/nt; i<(id+1)*tam/nt; i++) {

y[i] = a*x[i] + y[i];

}

#pragma omp barrier

// aquí seguro que todo y[] está actualizado

for (i=id*tam/nt; i<(id+1)*tam/nt; i++) {

z[i] = b + y[tam-i-1];

}

}

SPD. Tema 5. 37

¿Se pueden fusionar

los bucles? ¿Y si

fuera y[i]?

Cálculo de PI: Secuencial static long num_steps = 100000;

double step;

void main () {

int i; double x, pi, sum = 0.0;

step = 1.0/(double) num_steps;

for (i=1;i<= num_steps; i++){

x = (i-0.5)*step;

sum = sum + 4.0/(1.0+x*x);

}

pi = step * sum;

}

SPD. Tema 5. 38

04

)(1

1

0)0(4

)1(

1

1)(

1

0

1

0 2

2

xarctgx

arctg

arctg

xxgarct

Cálculo de PI: Omp Reduction #include <omp.h>

static long num_steps = 100000; double step;

void main () {

int i; double x, pi, sum = 0.0;

step = 1.0/(double) num_steps;

omp_set_num_threads(2);

#pragma omp parallel for reduction(+:sum)

private(x)

for (i=1;i<= num_steps; i++){

x = (i-0.5)*step;

sum = sum + 4.0/(1.0+x*x);

}

pi = step * sum;

} SPD. Tema 5. 39

Cálculo de PI: Omp “manualmente” #include <omp.h>

static long num_steps = 100000; double step;

void main () {

int i; double x, pi, sum[2];

step = 1.0/(double) num_steps;

omp_set_num_threads(2);

#pragma omp parallel

{ double x; int id;

id = omp_get_thread_num();

//for (i=id+1, sum[id]=0.0;i<= num_steps; i=i+2){

for (i=id* num_steps/2, sum[id]=0.0;

i<= (id+1)* num_steps/2; i++ ) {

x = (i+0.5)*step;

sum[id] += 4.0/(1.0+x*x);

}

}

for(i=0, pi=0.0;i<2;i++) pi+=sum[i]*step;

} SPD. Tema 5. 40

¿Qué le pasa al ‘for’

comentado?

Hilo 0

Hilo 1