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Computación de Alta Performance Curso 2009

ARQUITECTURAS PARALELAS

COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2009

ARQUITECTURAS PARALELAS

CONTENIDO
• • • • • • • Arquitecturas secuenciales y paralelas. Clasificación de Flynn. Modelo SIMD. GPUs. Modelo SISD. Modelo SIMD. Arquitectura MIMD
– MIMD con memoria compartida. – MIMD con memoria distribuida.

• Factores que determinan laeficiencia • Máquina paralela virtual.

COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2009

ARQUITECTURAS PARALELAS

ARQUITECTURAS PARALELAS
• Modelo estándar de computación: Arquitectura de Von Neumann.
• CPU única.
• Ejecuta un programa (único). • Accede a memoria.
Neumann János

• Memoria única.
• Operaciones read/write.

• Dispositivos.

• Modelo robusto, independiza al programador de laarquitectura subyacente.
Arquitectura de Von Neumann

• Permitió el desarrollo de las técnicas de programación (estándar).
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2009 ARQUITECTURAS PARALELAS

ARQUITECTURAS PARALELAS
• Extendiendo el modelo a la computación paralela, para lograr abstraer el hardware subyacente. • Existen varias alternativas, genéricamente contempladas en el modelo del multicomputador:• Varios nodos (CPUs de Von Neumann). • Un mecanismo de interconexión entre los nodos.

Multicomputador de memoria distribuida.
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2009 ARQUITECTURAS PARALELAS

ARQUITECTURAS PARALELAS
• Extendiendo el modelo a la computación paralela ... • Otras alternativas • Computador masivamente paralelo.
• Muchísimos nodos (sencillas CPUs estilo Von Neumann). •Topología específica para interconexión entre los nodos.

• Multiprocesador de memoria compartida.
• Nodos de Von Neumann. • Memoria única.

• Cluster.
• Multiprocesador que utiliza una red LAN como mecanismo de interconexión entre sus nodos.

COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2009

ARQUITECTURAS PARALELAS

CATEGORIZACIÓN DE FLYNN
• Considera la manera de aplicación de las instrucciones y elmanejo de los datos.
Instrucciones SI Datos SD MD SISD SIMD MI (MISD) MIMD

Taxonomía de Flynn (1966)

S=single, M=multi, I=Instrucción, D=Datos

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ARQUITECTURAS PARALELAS

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CATEGORIZACIÓN DEFLYNN
Instrucciones Instrucciones

Datos

Single Instruction Single Data
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Datos
Multiple Instruction Single Data
ARQUITECTURAS PARALELAS

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CATEGORIZACION DE FLYNN
Instrucciones InstruccionesDatos

Single Instruction Multiple Data
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2009

Multiple Instruction Multiple Data
ARQUITECTURAS PARALELAS

Datos

CATEGORIZACION DE FLYNN

• SISD • SIMD • MISD • MIMD

- Modelo convencional de Von Neumann. - Paralelismo de datos, computación vectorial. - Arrays sistólicos. – Modelo general, varias implementaciones.

• El curso se enfocará en elmodelo MIMD, utilizando procesadores de propósito general o multicomputadores.

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ARQUITECTURAS PARALELAS

MODELO SISD
• Máquina de Von Neumann
• Un procesador capaz de realizar acciones secuencialmente, controladas por un programa el cual se encuentra almacenado en una memoria conectada al procesador. • Este hardware esta diseñado para dar soporteal procesamiento secuencial clásico, basado en el intercambio de datos entre memoria y registros del procesador, y la realización de operaciones aritméticas en ellos.

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ARQUITECTURAS PARALELAS

MODELO SISD
• Algunas máquinas secuenciales “modernas” no corresponden estrictamente al modelo SISD. • A partir de la introducción de los procesadores RISC...
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