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Exploring Parallel Computer Architectures and Programming Strategies

This overview dives into the world of parallel computer architectures, emphasizing key concepts like Flynn's Taxonomy and the TOP500 list of the fastest computers. We explore three primary architectures: Processor Arrays, Multiprocessors, and Multicomputers. Key historical advancements from the 1960s, alongside their applications in scientific simulations and the private sector (such as dual-core and quad-core processors), illustrate the necessity of parallel programming today. The article concludes with an outlook on the future of these computing paradigms.

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Exploring Parallel Computer Architectures and Programming Strategies

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Presentation Transcript

  1. Architectures of parallel computers Parallel Programming and ParallelAlgorithms

  2. Agenda • Motivation • Grundinformationen • Flynn‘s Taxonomy: Idee • TOP500 • Drei parallele Computer-Architekturen • Processor Array • Multiprocessors • Multicomputers • Flynn‘s Taxonomy: Einordnung • Ausblick 1

  3. Agenda • Motivation • Grundinformationen • Flynn‘s Taxonomy: Idee • TOP500 • Drei parallele Computer-Architekturen • Processor Array • Multiprocessors • Multicomputers • Flynn‘s Taxonomy: Einordnung • Ausblick

  4. Notwendigkeit • Wissenschaftlicher Bereich: • Erste parallele Rechner in den 1960er • Universitäten, Wissenschaftliche Labore, Militär • Simulationen (Klima, Flugzeuge und Windtunnel, Nuklear-Waffen…) • Hoch komplizierte Berechnungen • Supercomputer • Privater Bereich: • Dual-Core, Quad-Core Prozessoren 2

  5. Agenda • Motivation • Grundinformationen • Flynn‘s Taxonomy: Idee • TOP500 • Drei parallele Computer-Architekturen • Processor Array • Multiprocessors • Multicomputers • Flynn‘s Taxonomy: Einordnung • Ausblick

  6. Flynn’s Taxonomy Klassifikation von Rechnerstrukturen: Data Stream Single Multiple SISD SIMD Single Instruction stream MISD MIMD Multiple 3

  7. Agenda • Motivation • Grundinformationen • Flynn‘s Taxonomy: Idee • TOP500 • Drei parallele Computer-Architekturen • Processor Array • Multiprocessors • Multicomputers • Flynn‘s Taxonomy: Einordnung • Ausblick

  8. TOP500 • Idee: Liste der 500 schnellsten Computersysteme der Welt • Verfasser: Organisation TOP500 • Universitäten Mannheim • University of Tennessee • National Research Scientific Computing Center • Erstellung: Seit 2003; zweimal pro Jahr • Messung: Linpack-Benchmarking • Programmbibliothek zum Lösen von linearen Gleichungssystemen • Angabe der Ergebnisse in Gleitkommaoperationen pro Sekunde (FLOPS) • Website: http://www.top500.org 4

  9. Agenda • Motivation • Grundinformationen • Flynn‘s Taxonomy: Idee • TOP500 • Drei parallele Computer-Architekturen • Processor Array • Multiprocessors • Multicomputers • Flynn‘s Taxonomy: Einordnung • Ausblick

  10. Processor Arrays – Aufbau Front-end computer CPU Memory I/O processors I/O devices Processor Array Scalar memory bus Instruction broadcast bus Global result bus P P P P P M M M M M Interconnection network Parallel I/O devices Quelle: Quinn 04 5

  11. Processor Array - Bewertung • Vorteile: • Skalierbarkeit (hoch) • Einzelne Prozesse sind unabhängig • Nachteile: • Skalierbarkeit (runter) • Keine bzw. ineffiziente Ausführung bei parallelem Code • Gewöhnlich Single-User Syteme • Verlust eines Vorteils: • Kosten der Control Units ist stark gesunken 5

  12. Processor Array & Flynn’s Taxonomy Data Stream Single Multiple SISD SIMD Single Processor arrays Instruction stream MISD MIMD Multiple 6

  13. Processor Array & TOP500 • Bekanntes System: Earth Simulator • Ermöglicht die Simulation des Erdklimas • Über 2 Jahre Nr. 1 der TOP500 (2002-2004) • 35,86 Terapflops; 5120 Prozessoren • Heutige Situation: • Nur noch ein System in den TOP500, welches auf diesem Ansatz basiert 7

  14. Agenda • Motivation • Grundinformationen • Flynn‘s Taxonomy: Idee • TOP500 • Drei parallele Computer-Architekturen • Processor Array • Multiprocessors • Multicomputers • Flynn‘s Taxonomy: Einordnung • Ausblick

  15. Multiprocessors • Gemeinsamer Adressraum: Die gleiche Adresse zwei verschiedener CPUs bezieht sich auf die selbe Stelle im Speicher • 2 Arten • UMA Multiprocessors (Uniform Memory Architecture) • Ein zentraler Speicher für alle Prozessoren • Einheitliche Zugriffszeiten • NUMA Multiprocessors (Non-Uniform Memory Architecture) • Jeder Prozessor besitzt eigenen Speicher • Unterschiedliche Zugriffszeiten 8

  16. UMA Multiprocessor - Aufbau CPU CPU CPU CPU Cache memory Cache memory Cache memory Cache memory Bus Primary memory I/O devices Quelle: Quinn 04 9

  17. UMA Multiprocessor - Bewertung • Weitere Bezeichnungen: • centralized multiprocessor • symmetric multiprocessor (SMP) • Vorteile: • 1 Bus => Keine Netzwerkverbindung notwendig • Jeder Prozessor hat eigenen Cache => schnelle Zugriffszeiten • Nachteile: • 1 Bus => schlechte Skalierbarkeit (Flaschenhals) • Cache-Inkohärenz 9

  18. UMA-Multiprocessors & Cache - Inkohärenz CPU P1 CPU P2 CPU P1 CPU P2 CPU P1 CPU P2 Cache memory Cache memory Cache memory Cache memory Cache memory Cache memory X X Y X Bus Bus Bus Primary memory Primary memory Primary memory X Y X 10

  19. UMA-Multiprocessors & Cache - Inkohärenz Cache Kohähernz durch Snooping: • Jeder Prozessor “schnüffelt” konstant am Bus • Vergleicht Information mit eigenem Cache • Reagiert entsprechend der Snoop-Logik (Lese- und Schreibzugriffsrechte) 11

  20. NUMA Multiprocessors: Aufbau CPU CPU CPU Cache memory Cache memory Cache memory Memory I/O devices Memory I/O devices Memory I/O devices Interconnection network Quelle: Quinn 04 12

  21. NUMA Multiprocessors: Bewertung • Vorteile: • Skalierbarkeit • Meist kürzere Zugriffszeit als bei UMA • Nachteile: • Kosten • Cache-Inkohärenz 12

  22. NUMA-Multiprocessors & Cache - Inkohärenz Directory-based coherence: • Directory = Liste mit jeweiligem Status aller gecachten Blöcke • Bei jeder Anfrage eines Prozessors wird der Status überprüft • Reaktion entsprechend des Protokols (Lese- und Schreibzugriffe) 13

  23. Multiprocessors & Flynn’s Taxonomy Data Stream Single Multiple SISD SIMD Processor arrays Single Instruction stream MISD MIMD Multiple Multiprocessors 14

  24. Multiprocessors & TOP500 • UMA: • Keine Berücksichtigung dieser Architektur beim Bau von Supercomputern (schlechte Skalierbarkeit) • Häufiger Einsatz dieser Technik in PCs (Multi-Core Prozessoren) • NUMA: • Bsp.: SGI HLRB-II-Altix 4700 • Platz 82 in Nov. 2009 • 62 Teraflops; 9728 CPUs 15

  25. Agenda • Motivation • Grundinformationen • Flynn‘s Taxonomy: Idee • TOP500 • Drei parallele Computer-Architekturen • Processor Array • Multiprocessors • Multicomputers • Flynn‘s Taxonomy: Einordnung • Ausblick

  26. Multicomputers • Verteilter Adressraum: Die gleiche Adresse zwei verschiedener CPUs bezieht sich auf verschiedene Stellen in unterschiedlichen Speichern • 2 Arten • Asymmetrisch • Symmetrisch 16

  27. Asymmetrical Multicomputers - Aufbau Multicomputer User Computer Interconnection network Computer Internet Front-end computer Computer File server Computer Quelle: Quinn 04 17

  28. Asymmetrical Multicomputers - Bewertung • Vorteile: • Einfacher Aufbau • Keine Cache-Inkohärenz • Nur Front-End Computer benötigt volle Funktionalität • Nachteile: • Front-End Computer ist Flaschenhals • Bei Ausfall des Front-End Computers fällt das ganze System aus • Die Back-End Computer können nicht direkt mit dem User kommunizieren 17

  29. Symmetrical Multicomputers - Aufbau Multicomputer User Computer Computer Computer Interconnection network Internet File server Computer Computer Quelle: Quinn 04 18

  30. Symmetrical Multicomputers - Bewertung • Vorteile: • Keine Cache-Inkohärenz • Keine Abhängigkeit von einem Front-End Computer • Alle Computer können mit dem User kommunizieren • Nachteile: • Alle Computer brauchen volle Funktionalität • Komplexe Struktur (Vision eines Einzelcomputers, Balance der Auslastung) 18

  31. Multicomputers & Flynn’s Taxonomy Data Stream Single Multiple SISD SIMD Processor arrays Single Instruction stream MISD MIMD Multiprocessors Multiple Multicomputers 19

  32. Multicomputers & TOP500 • Fast alle Systeme in den TOP500 sind Multicomputer • Schnellste Computer der Welt (Stand Nov. 2009): Cray XT5-HE Opteron Six Core 2.6 GHz • 1,75 Petaflops; 224162 CPUs 20

  33. Agenda • Motivation • Grundinformationen • Flynn‘s Taxonomy: Idee • TOP500 • Drei parallele Computer-Architekturen • Processor Array • Multiprocessors • Multicomputers • Flynn‘s Taxonomy: Einordnung • Ausblick

  34. Flynn’s Taxonomy Data Stream Single Multiple SISD SIMD Single Processor arrays Uniprocessor Instruction stream MISD MIMD Multiple Multiprocessors Multicomputers Systolic arrays 21

  35. Agenda • Motivation • Grundinformationen • Flynn‘s Taxonomy: Idee • TOP500 • Drei parallele Computer-Architekturen • Processor Array • Multiprocessors • Multicomputers • Flynn‘s Taxonomy: Einordnung • Ausblick

  36. Ausblick • “Moore’s law” stark vereinfacht: “Computer chips get twice as fast every year or two”. • Entspricht nicht ganz der Realität • Prinzip gilt noch immer • Trend ist und bleibt paralelles Rechnen • Hauptsächlich MIMD Systeme • Technischer Fortschritt senkt Kosten => Technik auch im PC 22

  37. Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit! Fragen?

  38. Dual Core

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