1° edizione 3 - 14 luglio 2006 2° edizione 4 - 15 settembre 2006 Principi di Parallelismo Giovanni Erbacci - Gruppo Supercalcolo -

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1 1° edizione 3 - 14 luglio 2006 2° edizione 4 - 15 settembre 2006 Principi di Parallelismo Giovanni Erbacci - g.erbacci@cineca.it Gruppo Supercalcolo - Settore Sistemi ad Alte Prestazioni

2 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Elaborazione Parallela Un esempio dalla vita quotidiana: la costruzione di un muro

3 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Parallel Computing Cosa si intende per parallel computing? –Parallel computing è una tecnica di programmazione che coinvolge l’utilizzo di più processori che operano insieme su un singolo problema – Il problema globale è suddiviso in parti, ciascuna delle quali viene eseguita da un diverso processore in parallelo. Programma Parallelo programma composto di tasks (processi) che comunicano tra loro per realizzare un obiettivo computazionale complessivo. L'esecuzione di processi di calcolo non sequenziali richiede: - un calcolatore non sequenziale (in grado di eseguire un numero arbitrario di operazioni contemporaneamente) - un linguaggio di programmazione che consenta di descrivere formalmente algoritmi non sequenziali

4 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Calcolatori Paralleli Un calcolatore parallelo è un sistema costituito da una collezione di processori in grado di comunicare e cooperare per risolvere grandi problemi computazionali in modo veloce. Progettati anche per evitare il von Neumann bottleneck: “The instruction stream is inherently sequential – there is one processing site and all instructions, operands and results must flow through a bottleneck between processors and memory.” Tecniche per risolvere il von Neumann bottleneck: - Unità funzionali multiple - Parallelismo e pipelining interno alla CPU - Operazioni di I/O e della CPU sovrapposte - Memoria gerarchica PM

5 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Calcolatori Paralleli / 1 P M P M P M P M P M P M N Sstema a Memoria Distribuita Sistema a Memoria Condivisa M PP PP Network M PP PP Nodo 1 Nodo 5Nodo 6 Nodo 4 Nodo 2Nodo 3 Sstema ibrido

6 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Paradigmi di Programmazione Parallela Un modello di programmazione è una collezione di astrazioni di programma che fornisce una visione semplificata e trasparente del sistema hardware e software nella sua globalità. I processori di un calcolatore parallelo comunicano tra loro secondo 2 schemi di comunicazione: –Shared memory: I processori comunicano accedendo a variabili condivise –Message-passing: I processori comunicano scambiandosi messaggi Questi schemi identificano altrettanti paradigmi di programmazione parallela: - paradigma a memoria condivisa o ad ambiente globale (Shared memoy) i processi interagiscono esclusivamente operando su risorse comuni - paradigma a memoria locale o ad ambiente locale (Messsage passing) non esistono risorse comuni, i processi gestiscono solo informazioni locali e l'unica modalità di interazione è costituita dallo scambio di messaggi (message passing)

7 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Paradigma Message Passing Nel paradigma message passing i processi comunicano scambiandosi messaggi Primitive message passing di base: –Send (parameter list) –Receive (parameter list) AB

8 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Paradigma Shared Memory Nel paradigma shared memory i processi comunicano accedendo a variabili e strutture dati condivise. Primitive shared memory di base: –Read da una variabile condivisa –Write su una variabile condivisa Sistema di Interconnessione … Processori Moduli di Memoria …

9 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Esempio: Sort di n numeri /* Bubble sort for integers */ #define SWAP(a,b) { int t; t=a; a=b; b=t; } void SORT( int a[], int n ) /* Pre-condition: a contains n items to be sorted */ { int i, j; /* Make n passes through the array */ for(i=0;i<n;i++) { /* From the first element to the end of the unsorted section */ for(j=1;j<(n-i);j++) { /* If adjacent items are out of order, swap them */ if( a[j-1]>a[j] ) SWAP(a[j-1],a[j]); } Input: una sequenza di n numeri Output: una permutazione degli elementi, tale che a’ 1  a’ 2,  a’ 3  …  a’ n Bubble Sort

10 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Sort di n numeri / 1 Idea: - si potrebbe dividere il vettore da ordinare in due vettori di n/2 elementi ciascuno, - ordiare i due vettori separatamente - richiamare una procedura di merge per ricomporre i due vettori ordinati precedentemente SORT(a[0 : n/2-1]) SORT(a[n/2 : n-1]) MERGE(a[0 : n/2-1], a[n/2 : n-1])

11 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Complessità L’ algoritmo di sort richiede n-1 passi: ogni passo pone un elemento nella sua corretta posizione il passo i mo fa n-I confronti e scambi. Complessità: O(n 2 ). L’ algoritmo di merge opera la fusione facendo n confronti: Complessità: O(n).

12 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Complessità / 1 La procedura di sort nella versione modificata viene richiamata 2 volte e ogni volta ordina n/2 elementi mentre la procedura merge è richiamata una sola volta ed esegue n confronti. Nella versione modificata vengono eseguiti confronti.

13 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Sort su k Processori P0P0 P1P1 P2P2 ……..P k-1 Step 0 Step 2 Step 1 Step log 2 K

14 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Problema Lettura dati da ordinare SORT(a[0 : n/2-1]) SORT(a[n/2 : n-1]) MERGE(a[0 : n/2-1], a[n/2 : n-1]) Scrittura del vettore ordinato Nella programmazione parallela occorre affrontare problematiche che non si presentano con la programmazione sequenziale. Occorrono decidere: · quali parti di codice costituiscono le sezioni parallele · quando iniziare l’esecuzione delle diverse sezioni parallele · quando terminare l’esecuzione delle sezioni parallele · quando e come effettuare la comunicazione fra le entità parallele. quando effettuare la sincronizzazione fra le entità parallele Poi occorrono gli strumenti per implementare questi aspetti

15 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Indirizzamento Locale o Globale Con il modello di programmazione Shared Memory, si fa affidamento sull’indirizzamento globale della memoria Con il modello a memoria distribuita è possibile solo la gestione locale della memoria, e quindi si può gestire solo uno spazio di indirizzamento locale. Esempio: calcolare la somma degli elementi di una matrice M[n, n] s =  i  j m ij

16 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Indirizzamento Globale Si alloca la matrice M[n, n] nella memoria comune e tutti i processori che intervengono nella computazione possono indirizzare tutti gli elementi di M. P0P0 P3P3 P2P2 P1P1 M s3s3 s2s2 s1s1 s0s0 S Memoria M(i,j) i = 1, n, j = 1,m Temp = M(857,760) + M(321, 251)

17 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Indirizzamento Locale Ogni processore vede solo la sua memoria locale e vi alloca una fetta della matrice M[n, n] P0P0 P3P3 P2P2 P1P1 s1s1 s0s0 M(i,j) i = 1, n/k, j = 1,m s3s3 s2s2 ?? S Temp = M(857,760) + M(321, 251)   Temp = M(107,760)P 3 + M(71, 251) P 1 (N = 1000, 4 proc)

18 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Filosofia Master Slave e SPMD Master / Slave Un singolo processo (il Master) controlla il lavoro svolto dagli altri processi (slaves, Workers). Questi possono eseguire lo stesso programma o programmi differenti Single Program Multiple Data Ogni processore esegue la stessa copia del programma il flusso di esecuzione su ogni processore varia in funzione dell’ambiente locale (dati, numero di processore ecc.) Si può emulare la filosofia master /slave tipica di alcuni ambienti message passing. C main (int argc, char **argv) { if (process is to become a controller process) { Controller (/* Arguments /*); } else { Worker (/* Arguments /*); } Fortran PROGRAM IF (process is to become a controller process) THEN CALL Controller (/* Arguments /*) ELSE CALL Worker (/* Arguments /*) ENDIF END

19 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Paradigmi di Programmazione Paralela - Paradigma a memoria condivisa (Open-MP) - Paradigma Message Passing (PVM, MPI, …) - Paradigma Data Passing (Shmem, One Side Communication) - Paradigma Data Parallel (HPF, HPF-Craft) Linguaggi Procedurali sequenziali (Fortran 90,C,C++) + API (Direttive al Compilatore) Si tende a favorire un Parallelismo implicito - Parallelism is not visible to the programmer - Compiler responsible for parallelism - Easy to do - Small improvements in performance Linguaggi Procedurali sequenziali (Fortran 90, C, C++) + API (Chiamate a Librerie) Parallelismo Esplicito –Parallelism is visible to the programmer –Difficult to do (right) –Large improvements in performance Schema SPMD oppure Fork/Join

20 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Modelli di Parallelismo Parallelismo sui Dati Partizionamento dei dati (data parallelism) Ogni processo esegue lo stesso lavoro su un sottoinsieme dei dati - Il poizionamento dei dati (“data placement”) è critico - Più scalabile del parallelismo funczionale - Programmazione in message-passing o HPF - Problema della gestione del contorno - Bilanciamento del carico (in alcuni casi)

21 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Modelli di Parallelismo Parallelismo sul Controllo (Parallelismo Funzionale) vengono distribuite le funzioni Partizionamento by task Ogni processo esegue una diversa "funzione“: Identificare le funzioni, e poi i data requirements Bilanciamento del carico

22 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Gestione del contorno Parallelismo sui Dati

23 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Bilanciamento del carico t P1P1 P0P0 P2P2 t P1P1 P2P2 P0P0 P4P4 P3P3

24 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Bilanciamento del carico / 1 t P 0 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 t P 0 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P 10 P 11 P 12 P 13 P 14 P 15

25 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Parallelismo Funzionale o Parallelismo sui dati Functional or Data Parallelism? Partition by task (functional parallelism) o each process performs a different "function" o identify functions, then data requirements o commonly programmed with message-passing Partition by data (data parallelism) o each process does the same work on a unique piece of data o data placement is critical o more scalable than functional parallelism

26 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Concetto di Processo Algoritmo procedimento logico che occorre seguire per risolvere un determinato problema Programma descrizione dell'algoritmo, mediante un opportuno formalismo (il linguaggio di programmazione) in modo da poterlo eseguire su di un particolare elaboratore Processo sequenziale sequenza di eventi (esecuzione di operazioni) cui dà luogo l'elaboratore quando opera sotto il controllo di un particolare programma entità astratta che identifica l'attività dell'elaboratore relativa all'esecuzione del programma

27 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Grafo di Precedenza Consente di rappresentare in maniera grafica un processo i nodi rappresentano i singoli eventi (lavoro da eseguire) e gli archi identificano le precedenze temporali fra tali eventi è un grafo ad ordinamento totale (ogni nodo ha esattamente un predecessore ed un successore, eccetto il nodo iniziale e quello finale): il processo è strettamente sequenziale Esempio: (2* 4) + (3 + 6) * (4 - 2)

28 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Processi concorrenti In alcuni casi l'ordinamento totale è implicito nel problema da risolvere, molto più spesso è un'imposizione che deriva dalla natura sequenziale del calcolatore. Molte applicazioni reali possono essere rappresentate mediante processi non sequenziali fra i cui eventi non esiste un ordinamento totale ma solo parziale. Esempio: (2 * 4) + (3 + 6) * (4 - 2)

29 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Processi indipendenti Un linguaggio di programmazione parallela deve consentire la descrizione delle attività concorrenti tramite moduli sequenziali che possono esere eseguiti in parallelo (processi sequenziali) Occorre quindi scomporre l'elaborazione di un algoritmo parallelo in un insieme di processi sequenziali eseguiti concorrentemente da "altrettanti elaboratori" L'attività di questi elaboratori può essere schematizzata come un insieme di n grafi di precedenza ad ordinamento totale

30 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Processi interagenti Se i processi sono indipendenti non esiste alcuna relazione tra un generico evento eik del processo Pi ed un evento ejl del processo P j (Algoritmi imbarazzantemente paralleli) Le attivit à rappresentate dai processi comunque non sono sempre tra loro completamente indipendenti, ma si influenzano a vicenda Spesso i processi durante la loro evoluzione cooperano e interagiscono scambiandosi informazioni Fra eventi di processi diversi esistono quindi dei vincoli di precedenza che occorre rispettare Nel grafo un vincolo di precedenza viene rappresentato attraverso un arco che collega un nodo di un processo con un nodo di un processo diverso

31 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Processi Interagenti Un arco dal nodo e ij al nodo e kl significa che il task e ij deve esses completato prima che inizi il task e kl. Si dice che il task e kl dipende dal task e ij I vincoli di precedenza sono detti vincoli di sincronizzazione poich è indicano che i processi, quando arrivano ad un punto di interazione devono sincronizzarsi cio è ordinare i loro eventi come specificato dal grafo di precedenza e quindi dalla logica dell'algoritmo

32 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Note sul modello Shared Memory: Accesso a variabili condivise L’accesso concorrente in lettura a una stessa locazione di memoria non causa problemi. Tale operazione è ben definita: concettualmente ogni processore fa una copia del contenuto della locazione di memoria e la memorizza in un proprio registro. I problemi si possono manifestare quando si verifica un accesso concorrente in scrittura cioè quando più processi scrivono simultaneamente sulla stessa locazione di memoria. Due processi P1 e P2 condividono una variabile x che entrambi devono incrementare Qual'è il valore finale di x ? P1 legge il valore corrente di x P2 legge il valore corrente di x P1 incrementa di 1 il valore letto P2 incrementa di 1 il valore letto P1 memorizza il nuovo valore P2 memorizza il nuovo valore Il programmatore, il linguaggio di programmazione e/o l’architettura devono fornire strumenti per risolvere i conflitti

33 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Note sul modello Shared Memory: Non determinismo Il non-determinismo è causato dalle race conditions. Una race condition avviene quando due istruzioni in tasks concorrenti accedono la stessa locazione di memoria, almeno una delle quali in scrittura. Non c’è un un ordine di esecuzione garantito tra gli accessi. Il problema del non determinismo può essere risolto sincronizzando l’utilizzo dei dati condivisi. –Infatti se x=x+1 e x=x+2 sono mutuamente esclusivi allora il valore finale della variabile x sarà sempre 3. Le porzini di un programma paralello che richiedono sincronizzazione per evitare il non determinismo sono chiamate sezioni critiche.

34 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Note sul modello Shared Memory: Locks e Mutua esclusione Nella programmazione a memoria condivisa occorrono costrutti per accedere in modo mutualmente esclusivo a sezioni critiche. Processor 1: LOCK (X) X = X + 1 UNLOCK (X) Processor 2: LOCK (X) X = X + 2 UNLOCK (X)

35 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Deadlock Situazione in cui uno o pi ù processi rimangono indefinitamente bloccati perch è non possono verificarsi le condizioni necessarie per il loro proseguimento Un gruppo di processi entra in deadlock quando tutti i processi del gruppo attendono un evento (acquisizione o rilascio di risorse) che può essere causato solo da un altro dei processi in attesa Processo P0 Processo P1 receive (x 1, P1 ) ……. send (x 2, P1 ) receive (x 2, P0 ) ……. send(x 1,P0 ) Il deadlock è detto anche blocco critico o stallo

36 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Linguaggi per la programmazione parallela: requisti Costrutti per dichiarare entità parallele: moduli di programma che devono essere eseguiti come processi sequenziali distinti più processi possono svolgere lo stesso modulo di programma, operando su dati differenti Costrutti per esprimere la concorrenza strumenti per specificare l'attivazione di un processo (quando deve iniziare l'esecuzione del modulo di programma che corrisponde a quel processo) strumenti per specificare la terminazione di un processo Costrutti per specificere le interazioni dinamiche fra processi - costrutti linguistici per specificare la sincronizzazione e la comunicazione fra i processi che devono cooperare - costrutti linguistici per garantire la mutua esclusione fra processi che competono (per il modello a memoria condivisa)

37 Giovanni Erbacci Principi di Parallelismo Parallelizzazione: Obiettivi e decisioni Obiettivi (ideali) Assicurare lo speed-up e la Scalabilità:  Assegnare a ciascun processo una quantità unica di lavoro  Assegnare a ogni processo i dati necessari per il lavoro da svolgere  Minimizzare la replica dei dati e della computazione  Minimizzare la comunicazione tra i processi  Bilanciare il work load Tenere ben in mente che: - Per un problema esistono diverse soluzioni parallele - La miglior soluzione parallela non sempre deriva dalla miglior soluzione scalare