Programación Paralela Análisis de Algoritmos Paralelos 1 PROGRAMACIÓN PARALELA Tema 5: Análisis de algoritmos paralelos REFERENCIAS La mayoría de los libros

Programación Paralela Análisis de Algoritmos Paralelos 1

PROGRAMACIÓN PARALELA

Tema 5: Análisis de algoritmos paralelos

REFERENCIAS

La mayoría de los libros de la bibliografía, en particular:

• Foster, cap 3

• Kumar, Grama, Gupta, Karypis, cap 4

• Wilkinson, Allen, cap 2.3 y 2.4


Análisis de algoritmos paralelos

Los procesadores paralelos se usan para acelerar la resolución de problemas de alto coste computacional.

La finalidad principal consiste en reducir el tiempo de ejecución:

si el tiempo secuencial t(n)

se intentará que usando p procesadores el tiempo se reduzca a t(n)/p.

Ver algunas medidas que nos dan idea de la "bondad" de un algoritmo paralelo.


Tiempo secuencial

• El tiempo de ejecución de un programa secuencial depende de:

tamaño de la entrada,compilador, máquina,

programador, ..., si nos olvidamos de valores constantes dependientes del sistema (por ejemplo el coste de una operación aritmética en la máquina donde ejecutamos el programa) podemos considerar el tiempo función del tamaño del problema: t(n). El tiempo desde que empieza la ejecución del programa hasta que acaba.


Tiempo de ejecución paralelo

• En un programa paralelo la estimación del tiempo es más compleja. Además de los parámetros anteriores, depende de:

número de procesadores t(n,p),de la manera en que están conectados entre sí

(topología) y con los módulos de memoria (memoria compartida

o distribuida)

• Es el tiempo transcurrido desde que empieza la ejecución del primero de los procesadores hasta que acaba el último de ellos.



DIFICULTADES:

• No siempre es fácil determinar el orden en que los procesadores empiezan y acaban.

• A lo largo de la ejecución de un programa paralelo hay puntos de sincronización de los que no siempre podemos determinar su duración al no saber en el orden en que van a llegar los distintos procesos a estos puntos.



• Esquema de programa paralelo:

Computación 1Comunicación 1 (sincronización en memoria compartida)Computación 2Comunicación 2...

t(n,p)=ta(n,p)+tc(n,p)

ta(n,p) : suma de los tiempos de las distintas partes de computacióntc(n,p) : suma de los tiempos de las distintas partes de comunicación


Tiempo de ejecución paralelo, ejemplo

• Programa paralelo en dos procesadores:

Computación 1 2 3

Comunicación 1 1 1

Computación 2 3 2

Comunicación 2 1 1

t(n,p)=ta(n,p)+tc(n,p)=7

treal(n,p)=ta(n,p)+tc(n,p)+toverhead(n,p)=8


Tiempo de ejecución paralelo, ejemplo

2 3

1

t(n,p)=ta(n,p)+tc(n,p)=15

treal(n,p)=ta(n,p)+tc(n,p)-tsolapamiento(n,p)=14


Tiempo de ejecución

• Overhead debido a: sincronización, puesta en marcha de los procesos, sobrecarga de la red de comunicación, ...

• Se suele considerar:

t(n,p)=ta(n,p)+tc(n,p)+to(n,p)-ts(n,p)

• Minimizar el tiempo de overhead.• Maximizar el solapamiento.


Suma de n números• Secuencial: t(n)=n-1

• Paralelo con n/2 procesadores, como mínimo t(n)/(n/2)=2

En cada Pi, i=0,1,...,n/2-1inicio=2*idesplazamiento=1activo=truepara k=1,2,...,log n

si activoa[inicio]=a[inicio+desplazamiento]desplazamiento=desplazamiento*2

finsisi i mod desplazamiento <>0

activo=falsefinsi

finpara


Suma de n números

• Pasos: log n

• Trabajo adicional (overhead):Comprobación de si el procesador trabaja,Uso de las variables,Actualización de las variables.

• Con n=64si cada paso secuencial y paralelo igual coste:

t(n)8*t(n,p)si cada paso secuencial coste 2 y paralelo coste 5:

t(n)3.5*t(n,p)

• Y en memoria distribuida problema de acceso a los datos.


Suma de n números. En hipercubo• Cada procesador tiene dos valores, a y b

En cada Pi, i=0,1,...,n/2-1desplazamiento=1activo=truepara k=1,2,...,log n-1

si activoa=a+bdesplazamiento=desplazamiento*2si i mod desplazamiento <>0

activo=falseenviar a a i-desplazamiento/2

en otro casorecibir en b de i+desplazamiento/2

finsifinsi

finparasi i=0

a=a+bfinsi


Suma de n números. En hipercubo

P0

6 5

P3

13 7

P1

5 3

P2

22 13

P0

0 1

P3

6 7

P1

2 3

P2

4 5

P0

1 1

P3

13 7

P1

5 3

P2

9 5

P0

1 5

P3

13 7

P1

5 3

P2

9 13

P0

6 22

P3

13 7

P1

5 3

P2

22 13

P0

28 22

P3

13 7

P1

5 3

P2

22 13


Suma de n números. En hipercubo• Pasos: log n

• Trabajo adicional (overhead):Comprobación de si el procesador trabaja,Uso de las variables,Actualización de las variables,Comprobación de enviar o recibir,Envío o recepción.

• Con n=64si cada paso secuencial coste 2 y paralelo coste 7:

t(n)2,5*t(n,p)si ts=2*tw y tw=2*tc:


t(n)0,16*t(n,p)


Suma de n números. En malla


Suma de n números. En malla

• Si p=2n

2*(1+2+22+...+2n/2-1 )= 2n/2+1 comunicaciones

• Con n=64si ts=2*tw y tw=2*tc:


t(n)0,1*t(n,p)


Suma de n números. En anillo

• Si p=2n

2*(1+2+22+...+2n-1 )= 2n+1 = p-1 comunicaciones

• Con n=64

si ts=2*tw y tw=2*tc:

t(n)0,74*t(n,p)

si ts=10*tw y tw=10*tc:

t(n)0,04*t(n,p)


Coste de comunicaciones

• Son de los siguientes órdenes:Comunicación vecinosComunicación todos

hipercubo log p/2 log p/2malla 2*√p log p/2anillo p-1 log p/2red p-1

• Además, la red puede estar congestionada al haber muchos mensajes por haber muchos procesadores.• Problemas:

Problema de poco coste y no apropiado para resolver en paralelo,

granularidad pequeña, sólo como ayuda para diseñar un programa pero no como programa final.


Causas de reducción de las prestaciones

• Contención de memoria:En memoria compartida el acceso a datos comunes o que están en el mismo bloque de memoria producirá contención.Si los datos son de lectura puede no haber ese problema.En el ejemplo los procesadores escriben en zonas distintas. No hay problema de coherencia, pero puede haber de contención si hay datos en los mismos bloques de memoria.

• Código secuencial:Puede haber parte imposible de paralelizar, como puede ser la I/O.En el ejemplo la inicialización de variables. Además, si los datos están inicialmente en un procesador y hay que difundirlos el coste es lineal.

• Tiempo de creación de procesos:El programa empieza a ejecutarse con un proceso que pone en marcha los demás.El coste de creación de los procesos puede ser importante si la granularidad de estos es pequeña.



• Computación extra:Si se obtiene programa paralelo a partir de secuencial, son necesarias computaciones adicionales por:

uso de variables de control,comprobación de identificadores de proceso,cálculo adicionales o comunicaciones para obtener datos

calculados por otro procesador, ...

• Comunicaciones:En memoria distribuida, es tiempo adicional al aritmético.Pueden implicar trabajo de procesadores intermedios.

• Tiempo de sincronización:Cuando un proceso tiene que esperar a que estén disponibles datos procesados por otro.Conlleva comunicaciones en memoria distribuida.



• Desbalanceo de la carga:

El volumen total de la computación no se distribuye por igual entre todos los procesadores:

en el ejemplo, en el primer paso trabajan todos pero en los pasos siguientes va disminuyendo el número de procesadores que trabajan,

también es posible que partamos de una entrada que no se puede balancear, por ejemplo si tenemos 12 datos para 8 procesadores,

o que el volumen de datos varíe a lo largo de la ejecución, con lo que se necesitaría balanceo dinámico.


Granularidad de la computación

• Uso de muchos procesadores no es realista:No dispondremos de tantos procesadores.Aunque dispongamos de ellos hay caída de las prestaciones.

• La granularidad del sistema (sistema físico+algoritmo) indica la cantidad de computación y datos asignados a cada procesador:Grano fino: si a cada procesador se asignan pocos datos o se realiza poca computación entre comunicaciones.Grano grueso: si a cada procesador se asignan muchos datos o se realiza mucha computación entre comunicaciones.

• Interesa programación paralela cuando el paralelismo es de grano grueso.

• En sistólicos el paralelismo es de grano fino.


Suma de n números con p procesadoresEn cada Pi, i=0,1,...,p-1

suma=0para j=i*n/p, ...,(i+1)*n/p-1

suma=suma+a[j]finparasincronizacióna[i]=sumainicio=i*2desplazamiento=1si i mod 2=0

activo=trueen otro caso

activo=falsefinsipara k=1,2,...,log p-1

si activoa[inicio]=a[inicio+desplazamiento]desplazamiento=desplazamiento*2

finsisi i mod desplazamiento <>0

activo=falsefinsi

finpara


Suma, en memoria distribuidaEn cada Pi, i=0,1,...,p-1

suma=0para j=0, ...,n/p-1 suma=suma+a[j] finparasi i mod 2=0

recibir en b de i+1 activo=trueen otro caso

enviar suma a i-1 activo=falsefinsidesplazamiento=2para k=1,2,...,log p-2

si activosuma=suma+bdesplazamiento=desplazamiento*2si i mod desplazamiento <>0

activo=falseenviar suma a i-desplazamiento/2

en otro casorecibir en b de i+desplazamiento/2

finsifinsi

finparasi i=0 suma=suma+b finsi


Suma de n números con p procesadores• En memoria compartida todas las variables son locales salvo el array a.• En memoria distribuida la sincronización por el paso de mensajes.• El tamaño del problema (n) es múltiplo del número de procesadores (p). Se puede generalizar fácilmente.• t(n,p)=2*n/p*tc+6*(log p-1)*(ts+tw)

si p<<<n podemos tener en cuenta sólo los términos de mayor orden y t(n)/t(n,p)=p, que es lo mejor que se puede obtenerpara ir 10 veces más rápido: con ts=2*tw y tw=2*tc, si n=1000000, 100000, 10000, p=10 con ts=10*tw y tw=10*tc, es n=330*p*log p si n=1000000 p=10, 100000 p=11, 10000 no es posible


Speed-up• Mide la ganancia de velocidad que se obtiene con un programa paralelo.• Es el cociente entre el tiempo secuencial y el paralelo:

S(n,p)=t(n)/t(n,p)• ¿Qué t(n)?

El del mejor algoritmo secuencial que resuelve el problema, pero ¿cuál es el “mejor algoritmo secuencial”? depende del tamaño de la entrada, distribución de los datos, máquina, ..., y puede no conocerse. El del mejor algoritmo secuencial conocido. Pero depende de los mismos parámetros anteriores. Tiempo de ejecución en un procesador del algoritmo paralelo. Pero puede que el mejor esquema para paralelizar no sea bueno en secuencial. El tiempo de ejecución de un algoritmo secuencial “razonablemente bueno”. Habrá que indicar cuál se usa.


Speed-up• El speed-up será menor que el número de procesadores usado. Si no podría hacerse un algoritmo secuencial mejor que el que se usa, simulando el algoritmo paralelo.• En algunos casos puede haber speed-up superlineal por mejor gestión de la memoria al usar más procesadores.• Para un tamaño de problema fijo se aleja del valor óptimo al aumentar el número de procesadores.• Para un número de procesadores fijo aumenta al aumentar el tamaño del problema. 0

5

10

15

20

25

30

35

40

1000 2000 3000 4000 5000

p=10

p=20

p=30

p=40

p=50


Speed-up, suma con n/2 procesadores

• En memoria compartida: n/log n

• En hipercubo, y malla o anillo con comunicaciones directas:

n/((1+ts+tw)*log n)

• En malla sin comunicaciones directas: n/(log n+(ts+tw)*2*√n)

• En anillo sin comunicaciones directas y en red: n/(log n+(ts+tw)*n)1/(ts+tw)


Eficiencia• Da idea de la porción de tiempo que los procesadores se dedican a trabajo útil.• Es el speed-up partido por el número de procesadores:

E(n,p)=S(n,p)/p=t(n)*p/t(n,p)• Valor entre 0 y 1.• Para un tamaño de problema fijo se aleja del valor óptimo (1) al aumentar el número de procesadores.• Para un número de procesadores fijo aumenta al aumentar el tamaño del problema. 0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1000 2000 3000 4000 5000

p=10

p=20

p=30

p=40

p=50


Eficiencia, suma con n/2 procesadores

• En memoria compartida: 2/log n0


2/((1+ts+tw)*log n)0

• En malla sin comunicaciones directas: 2/(log n+(ts+tw)*2*√n)0

• En anillo sin comunicaciones directas y en red: 2/(log n+(ts+tw)*n)0


Speed-up, suma con p procesadores

Con p fijo

• En memoria compartida: n/(n/p+log p)p


n/(n/p+(1+ts+tw)*log p)p

• En malla sin comunicaciones directas: n/(n/p+log p+(ts+tw)*2*√p)p

• En anillo sin comunicaciones directas y en red: n/(n/p+log p+(ts+tw)*p)p


Eficiencia, suma con p procesadores

Con p fijo

• En memoria compartida: n/(n+p*log p)1


n/(n+(1+ts+tw)*p*log p)1

• En malla sin comunicaciones directas: n/(n+p*log p+(ts+tw)*2*p*√p)1

• En anillo sin comunicaciones directas y en red: n/(n+p*log p+(ts+tw)*p2)1


Coste• Representa el tiempo (el trabajo) realizado por todo el sistema en la resolución del problema.

• Es el tiempo de ejecución por el número de procesadores usados:

C(n,p)=p*t(n,p)

• En algoritmo óptimo coincidiría con el tiempo secuencial, pero en general es mayor.

• La diferencia se llama función overhead:to(n,p)=C(n,p)-t(n)=p*t(n,p)-t(n)

Es distinto de la idea de overhead vista anteriormente y difícilmente medible.


Distribución del trabajo

• Es importante para mejorar el balanceo.

• En memoria distribuida puede reducir el coste de las comunicaciones asignando datos que se comunican frecuentemente a procesadores vecinos.Evita comunicaciones, congestión de la red y colisiones.

• En memoria compartida puede influir en el coste de los accesos a memoria, si procesadores distintos acceden a bloques distintos. Normalmente que los procesadores accedan a bloques de datos. Esto además mejora el uso de la jerarquía de memoria.


Distribución de datos. Suma de n números. En malla

01 2 3

45 6 7

89 10 11

1213 14 16


Distribución de datos. Suma de n números. En anillo

0 123 45 6 7

7 comunicaciones

5 comunicaciones


Escalabilidad• Para un sistema paralelo interesa que las prestaciones se sigan manteniendo en cierta medida al aumentar el tamaño de sistema.

• No se puede seguir manteniendo las prestaciones manteniendo el tamaño del problema fijo y aumentando el número de procesadores.

• Se tratará de mantener las prestaciones al aumentar el tamaño del sistema pero aumentando el tamaño del problema. Los sistemas (físicos o lógicos) que cumplen esto se dicen escalables.

• La idea es, para un determinado programa, ser capaces de determinar si en el futuro, cuando aumente el número de procesadores y el tamaño de problemas que se quieren resolver, se seguirán manteniendo las prestaciones.


Función de isoeficiencia• Da idea de cómo debe crecer el tamaño del problema en función del número de procesadores para mantener la eficiencia constante.

to(n,p)=p*t(n,p)-t(n)

t(n,p)=(to(n,p)+t(n))/p

E(n,p)=t(n)/(to(n,p)+t(n))

t(n)=(E(n,p)/(1+E(n,p))*to(n,p)=K*to(n,p)

Para obtener cómo debe crecer n en función de p para mantener la eficiencia constante basta comparar el tiempo secuencial con la función overhead del paralelo.


Isoeficiencia, suma con p procesadores

Sin constantes, pues interesa la forma en que crece

• En memoria compartida, hipercubo, y malla o anillo con comunicaciones directas :

t(n)=n to(n,p)=n+p*log pFunción de isoeficiencia: p*log p

• En malla sin comunicaciones directas: t(n)=n to(n,p)=n+p*log p+p*√p

Función de isoeficiencia: p1.5 (la mayor)

• En anillo sin comunicaciones directas y en red: t(n)=n to(n,p)=n+p*log p+ p2

Función de isoeficiencia: p2 (la mayor)


Isoeficiencia, suma con p procesadoresPara mantener las prestaciones al variar de p1 a p2

procesadores, el tamaño debe aumentar proporcional a f(p2)/f(p1)

Procesadores: 4 a 16 16 a 64 64 a 256

memoria compartida, hipercubo, y malla o anillo 8 6 5.33con comunicaciones directas

malla sin 8 8 8comunicaciones directas

anillo sin comunicaciones 16 16 16directas y en red:

Todos escalables. Unos más que otros.


Speed-up escalado

• Representa la relación entre el tiempo de ejecución secuencial y el paralelo, pero aumentando proporcionalmente el número de procesadores:

Se(n,p)=t(n)*p/t(n*p,p)

• En hipercubo: Se(n,p)=n*p/(n+(1+ts+tw)*log p)

• En malla: Se(n,p)=n*p/(n+(ts+tw)*√p+log p)

• El de hipercubo es más escalable pues su cociente es menor.


Estudio experimental de la escalabilidad

• Se estudia el número de operaciones por segundo (flops) por procesador:Variando el tamaño del problema al variar el número de procesadores,O utilizando el máximo tamaño de problema que cabe en la memoria del sistema

proc tam flops

1 100 100

5 500 99

25 2500 96

125 12500 91

proc tam flops

1 100 100

5 500 102

25 2500 90

125 12500 46


Estudio experimental• Diseño de experimentos que nos permitan obtener conclusiones:

Determinar qué tipo de conclusiones se quiere obtener: en cuanto a speed-up, escalabilidad. Definir el rango de los experimentos: número de procesadores y tamaño del problema. Comparar los resultados experimentales con los teóricos. Si no coinciden revisar los estudios teóricos o la forma en que se han hecho los experimentos.

• Pueden consistir en: Estudiar el programa completo. Estudiar el comportamiento en los distintos procesadores: ¿balanceo de la carga? ¿sincronización? ... Dividir el programa en partes para estudiarlas por separado.


Comparación estudio teórico-experimental

• Se pueden estimar los valores constantes en las fórmulas teóricas:

En particular ts y tw se obtienen con un ping-pong, o pueden tener valores distintos para distintas operaciones de comunicación. El coste de la computación se puede estimar ejecutando parte del programa en un procesador.

• Ajuste del modelo teórico con datos experimentales: Obtener valores constantes en el estudio teórico haciendo ajuste de mínimos cuadrados con resultados experimentales. Estudio asintótico: comportamiento teniendo en cuenta el término de mayor orden de la fórmula teórica, compararlo con la gráfica experimental.

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