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APLICAÇAO DE COMPU AÇAO PARALELA p SUMÁRIO 1 – INTRODUÇÃO 1 2 – COMPUTAÇÃO PARALELA 2 3 – MODELOS DE COMPUTAÇÃO PARALELA 2 3. 1 – SISO (SINGLE INSTRUCTION SINGLE DATA) 2 3. 2 – SIMD (SINGLE INSTRUCTION STREM MULTIPLE DATA STREAM) 3 3. 3 – MISD (MULTIPLE INSTRUCTION STREAM SINGLE DATA 3. 4 – MIMO (MULTIPLE INSTRUCTION STREAM MULTIPLE DATA STREAM) 4 4 – DESEMPENHO DE COMPUTADORES PARALELOS 5 uma computação de forma mais rápida. É baseada no fato de que o processo de resolução de um problema pode ser divido em tarefas menores, que podem ser realizadas simultaneamente através de algum tipo de coordenação.

O conceito foi originalmente introduzido no CDC 6600 em 1964 pela CDC (Control Data Corporation). O tópico a seguir descreverá os modelos de computação paralela existentes. 2 – COMPUTAÇAO PARALELA O objetivo da computação paralela é a redução do tempo computacional de uma aplicação. Esta redução é possível através da identificação das chamadas tarefas concorrentes, que são instruções independentes entre si e que podem ser processadas ao mesmo tempo.

Cada vez mais este tipo de computação está se tornando a solução para engenheiros e cientistas resolverem alguns problemas que seriam “insolúveis” om a utilização do processamento convencional. A computação paralela abrange três grandes itens da computação, que são os seguintes: arquiteturas de computadores (hardware); os modelos de programação paralela (software); e a Implementação de programas com processamento paralelo (aplicações e algoritmos). onvencionais com uma CPU. Essa arquitetura é conhecida também como Von Neumann. A Figura abaixo demonstra a arquitetura SISD. STREAM) Corresponde ao caso das arquiteturas vetoriais onde a mesma operação é executada sobre múltiplos operandos. A Figura abaixo demonstra a arquitetura SIMD. m pipeline de processadores seria um caso aonde os dados vão sendo processados e passados para o processador seguinte.

A proposta de implementação que mais se aproxima desta categoria é a da máquina de fluxo de dados. A Figura abaixo demonstra a arquitetura MISD. 3. 4 – MIMD (MULTIPLE INSTRUCTION STREAM MULTIPLE DATA Os multiprocessadores são um caso onde várias instruções podem ser executadas ao mesmo tempo em unidades de processamento diferentes por unidades de controle 3 ganho, conhecido como conjectura de Minsky, é igual a: O cálculo otimista pode ser feito baseado nas seguintes considerações:

O tempo que a máquina com 1 processador gasta para resolver 1 problema pode ser dado por: A probabilidade de atribuir o mesmo problema para “i” processadores trabalhando com a mesma carga (d) é dada por: O tempo médio para a solução do problema pelos n processadores é dada por: O ganho (speedup) será dado por: A Figura a seguir demonstra uma comparação entre o ganho ideal (linear), a conjectura de Minsky (limite inferior) e o limite superior. 5 – APLICAÇÃO DO USO DA ARQUITETURA PARALELA Nesse tópico será descrito como é aplicada a arquitetura paralela. . 1 – PROCESSADORES VETORIAIS Processadores vetoriais ou processamento vetorial é definido como aplicação de operações aritméticas/lógicas sobre vetores, ao invés de operações sobre pares de dados ou dados escalares. Ela possui as seguintes características: reduz o custo de manutenção de estruturas de controle para laços de processamento; reduz con so à memória; pode 4 recursos computacionais e rodando um único sistema operacional. Os processadores são considerados simétricos porque têm os mesmos custos para acesso à memória principal.

A utilização de SMP é mais popular do que se imagina. Este ipo de máquina é encontrado facilmente em grande parte das organizações de hoje e também vem ganhando espaço em áreas menores, reflexo da reduçao de custos destes equipamentos. um problema desta arquitetura é sua escalabilidade, pois com o aumento do número de processadores a taxa de colisão de acesso à memória também cresce, sendo necessário a utilização de soluções de memórias de cache e globais, que serão vistos à frente.

A figura a seguir demonstra a arquitetura dos multiprocessadores simétricos. 5. 3 – MÁQUINAS MACIÇAMENTE PARALELAS Como o próprio nome já diz, essas máquinas almejam o alto esempenho através da utilização de um grande número de processadores comerciais, os quais, devido ao fator do custo, acabam sendo processadores de baixo ou médio poder computacional. Cada nó possui uma memória local com um espaço de endereçamento próprio. Assim cada nó só tem acesso a sua própria memória, o que a caracteriza como uma máquina NORMA.

Assim, a comunicação entre as máquinas é feita através de troca de mensagens. A figura a seguir demonstra a arquitetura das máquinas maciçamente paralelas. S pode ter sido feita tanto em hardware como em software). A figura a seguir demonstra a arquitetura das Máquinas com emória compartilhada distribuída. 5. 5 – REDE DE ESTAÇOES DE TRABALHO Basicamente as máquinas NOW utilizam uma rede local (normalmente Ethernet ou ATM), já existente, para a execução de aplicações paralelas.

Pois a rede local pode ser vista como uma máquina paralela em que vários processadores, com suas memórias locais (estações de trabalho), é interligado por uma rede, o que a torna uma máquina NORMA de custo quase nulo. A diferença da NOW para as MPP é na hierarquia de barramento utilizada nas estações, por possuir um disco local (DL) nos nós e na rede de interconexão. Essas diferenças vêm do fato de que a ede local ter sido planeja para um tipo diferente de aplicações paralelas (compartilhar arquivos e acessar periféricos remotos, como a impressora).

Uma das dificuldades encontrada nessa troca de função é a rede de interconexão. Redes como Ethernet e ATM não são otimizadas para aplicações paralelas, que gera uma alta latência nas operações, o que compromete o desempenho da máquina como um todo. A figura a seguir demonstra a arquitetura das Máquinas com memória compartilhada distribuída. 5. 6 – CLUSTER Um cluster, ou aglomerad dores, é formado máquina de grande porte. Há diversos tipos de cluster. Um tipo famoso é o cluster da classe Beowulf, constituído por diversos nós escravos gerenciados por um só computador.

Ele pode ser definido também como o cruzamento de uma trilha com um setor de um disco formatado. Um HD (Hard Disc) possui vários clusters que serão utilizados para armazenamento dos dados de um determinado arquivo. Com essa divisão em trilhas e setores, é possiVel criar um endereçamento que visa facilitar o acesso a dados não contíguos, assim como o endereçamento de uma planilha de cálculos ou, como um exemplo mais simples, o tabuleiro do jogo “Batalha Naval”. 6 – CONCLUSAO