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Cursos Superiores de Tecnologia
Disciplina: Sistemas Paralelos e Distribuídos
AULA 2
CLASSIFICAÇÃO DE FLYNN
Em 1966, Michael Flynn publicou o artigo "Very High-Speed Computing Systems" (Proc.IEEE, dez. 1966) no qual classificou as arquiteturas de computadores em quatro famílias: SISD, SIMD, MISD e MIMD que deram origem a famosa classificação de Flynn até hoje usada. Esta classificação baseia-se no fato de um computador executar uma sequência de instruções sobre uma sequência de dados. Dependendo deste fluxos serem múltiplos ou não, e através das combinações de possibilidades, Flynn propôs 4 classes: SD (Single Data) MD (Multiple Data) SI (Single Instruction)
SISD
Máquinas Von Neumann
SIMD
Máquinas Vetoriais MI (Multiple Instruction)
MISD
Sem representantes
MIMD
Multiprocessadores e Multicomputadores SISD (c=unidade de controle, p=unidade de processamento, m=memória) Única instrução , único dado. Von Neumman SIMD única instrução vários dados
Cursos Superiores de Tecnologia Processadores vetoriais e matriciais (Um processador de vetor, ou processador de matriz, é uma unidade de processamento central (CPU) que implementa um conjunto de instruções que contém instruções que operam sobre matrizes unidimensionais de dados chamados de vetores) MISD (muitas instruções , único dado) Estrutura nunca implementada MIMD (múltiplas instruções, multiplos dados) (cluster)
Cursos Superiores de Tecnologia Aumento de velocidade observado quando se executa um determinado processo em P processadores em relação a execução deste processo em 1 processador. T 1 speedup = Tp Speedup ideal: tende a p Entretanto, o speedup não tende a p por causa dos seguintes fatores: Sobrecarga na comunicação Nível de paralelismo utilizado Partes do código executados de maneira sequencial. Lei de Amdahl Todo o código paralelo possui uma parte que não pode ser paralelizada. Mesmo que a parte paralela seja perfeitamente escalável, o desempenho (speedup) será limitado pela parte sequencial. A lei de Amdahl impõe um limite no speedup que pode ser obtido com P processadores. Para obter ganhos elevados é necessário reduzir ou eliminar os blocos sequenciais do algoritmo. Eficiência A eficiência de uma aplicação paralela trata da relação entre o speedup e o número de processadores. speedup eficiência = P Speedup Máximo
Cursos Superiores de Tecnologia Resumo speed up Speedup pode ser definido como a relação entre o tempo gasto para executar uma tarefa com um único processador e o tempo gasto com N processadores, ou seja, Speedup é a Medida do ganho em tempo. Escalabilidade Um algoritmo paralelo é escalável quando o número de processadores cresce se sua eficiência for constante quando o problema cresce. Redundância
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- Considere que um determinado programa demora 50s numa determinada máquina, e que apenas 5% do tempo de execução é de responsabilidade do processador, sendo que o resto do tempo é usado com acessos à memória e disco. De modo a acelerar a execução do programa, decidiu-se comprar um processador 10x mais rápido. a. Qual o tempo de execução obtido? b. Qual o speedup obtido? c. Terá sido uma boa opção?
- Considere que para um determinado programa numa determinada máquina, 30% do tempo de execução é de responsabilidade dos acessos a disco, e 20% do tempo de execução é de responsabilidade do processador. Pelo mesmo preço consigo comprar um disco 2x mais rápido ou um processador 3x mais rápido. a. Qual o speedup obtido para os dois casos? b. Perante o resultado obtido é preferível investir no disco ou na CPU?
- Um programa leva 10s para executar em um sistema com um único processador. O tempo de execução em um sistema com 8 processadores é de 5s. Pergunta-se: qual o speed-up obtido e qual a eficiência de cada processador? 10 Um computador executa um programa em 20 segundos em um processador. Após uma melhoria, ele passa a executar o programa em 2 segundos no mesmo processador. Qual é o speedup provido por esta melhoria?
