🗊Презентация Управление центральным процессором. Тенденции развития современных процессоров

Управление центральным процессором… Тенденции развития современных процессоров

AMD Opteron серии 6200 AMD Opteron серии 6200 6284 SE 16 ядер @ 2,7 ГГц, 16 МБ L3 Cache 6220 8 ядер @ 3,0 ГГц, 16 МБ L3 Cache 6204 4 ядра @ 3,3 ГГц, 16 МБ L3 Cache встроенный контроллер памяти (4 канала памяти DDR3) 4 канала «точка-точка» с использованием HyperTransport 3.0

Intel Core i7-3960X Extreme Edition Intel Core i7-3960X Extreme Edition 3,3 ГГц (3,9 ГГц) 6 ядeр 12 потоков с технологией Intel Hyper-Threading 15 МБ кэш-памяти Intel Smart Cache встроенный контроллер памяти (4 канала памяти DDR3 1066/1333/1600 МГц ) технология Intel QuickPath Interconnect

IBM Power7 IBM Power7 3,5 - 4,0 ГГц 8 ядер x 4 потока Simultaneuos MultiThreading L1 64КБ L2 256 КБ L3 32 МБ встроенный контроллер памяти

Тенденции развития современных процессоров Темпы уменьшения латентности памяти гораздо ниже темпов ускорения процессоров + прогресс в технологии изготовления кристаллов => CMT (Chip MultiThreading). Опережающий рост потребления энергии при росте тактовой частоты + прогресс в технологии изготовления кристаллов => CMP (Chip MultiProcessing, многоядерность). И то и другое требует более глубокого распараллеливания для эффективного использования аппаратуры.

Виды распараллеливания На уровне задач На уровне данных На уровне алгоритмов На уровне инструкций

Распараллеливание на уровне задач Распараллеливание на этом уровне является самым простым и при этом самым эффективным. Такое распараллеливание возможно в тех случаях, когда решаемая задача естественным образом состоит из независимых подзадач, каждую из которых можно решить отдельно. Распараллеливание на уровне задач нам демонстрирует операционная система, запуская на многоядерной машине программы на разных процессорах.

Распараллеливание на уровне данных Название модели «параллелизм данных» происходит оттого, что параллелизм заключается в применении одной и той же операции к множеству элементов данных. Данная модель широко используется при решении задач численного моделирования.

Распараллеливание отдельных процедур и алгоритмов Следующий уровень, это распараллеливание отдельных процедур и алгоритмов. Сюда можно отнести алгоритмы параллельной сортировки, умножение матриц, решение системы линейных уравнений. Подобный принцип организации параллелизма получил наименование «вилочного» (fork-join) параллелизма. 

Параллелизм на уровне инструкций Наиболее низкий уровень параллелизма, осуществляемый на уровне параллельной обработки процессором нескольких инструкций. На этом же уровне находится пакетная обработка нескольких элементов данных одной командой процессора (MMX, SSE, SSE2 и так далее). Программа представляет собой поток инструкций выполняемых процессором. Можно изменить порядок этих инструкций, распределить их по группам, которые будут выполняться параллельно, без изменения результата работы всей программы. Это и называется параллелизмом на уровне инструкций. Для реализации данного вида параллелизма используется несколько конвейеров команд, такие технологии как предсказание команд, переименование регистров.

Управление центральным процессором… Реализация многопоточности с использованием технологии OpenMP

Стандарт OpenMP Стандарт OpenMP был разработан в 1997г. как API, ориентированный на написание портируемых многопоточных приложений. Сначала он был основан на языке Fortran, но позднее включил в себя и C/C++. Последняя версия OpenMP - 3.1. http://www.microsoft.com/Rus/Msdn/Magazine/2005/10/OpenMP.mspx

История стандарта OpenMP

Достоинства OpenMP Целевая платформа является многопроцессорной или многоядерной. Если приложение полностью использует ресурсы одного ядра или процессора, то, сделав его многопоточным при помощи OpenMP, вы почти наверняка повысите его быстродействие. Выполнение циклов нужно распараллелить. Весь свой потенциал OpenMP демонстрирует при организации параллельного выполнения циклов. Если в приложении есть длительные циклы без зависимостей, OpenMP – идеальное решение. Перед выпуском приложения нужно повысить его быстродействие. Так как технология OpenMP не требует переработки архитектуры приложения, она прекрасно подходит для внесения в код небольших изменений, позволяющих повысить его быстродействие. Приложение должно быть кроссплатформенным. OpenMP  – кроссплатформенный и широко поддерживаемый API.

Вопрос Для каких видов распараллеливания может быть использован OpenMP ?

OpenMP и параллелизм

Активизация OpenMP Прежде чем заниматься кодом, вы должны знать, как активизировать реализованные в компиляторе средства OpenMP. Для этого служит появившийся в Visual C++ 2005 параметр компилятора /openmp. Встретив параметр /openmp, компилятор определяет символ _OPENMP, с помощью которого можно выяснить, включены ли средства OpenMP. Для этого достаточно написать #ifndef _OPENMP.

Параллельная обработка в OpenMP Работа OpenMP-приложения начинается с единственного потока (основного). В приложении могут содержаться параллельные регионы, входя в которые, основной поток создает группы потоков (включающие основной поток). В конце параллельного региона группы потоков останавливаются, а выполнение основного потока продолжается. В параллельный регион могут быть вложены другие параллельные регионы, в которых каждый поток первоначального региона становится основным для своей группы потоков. Вложенные регионы могут в свою очередь включать регионы более глубокого уровня вложенности.

Иллюстрация модели программирования OpenMP Fork-join («разветвление-соединение») программирование: основной поток порождает группу дополнительных потоков; в конце параллельной области все потоки соединяются в один.

Компоненты OpenMP Директивы pragma Функции исполняющей среды OpenMP Переменные окружения

Директивы pragma Директивы pragma, как правило, указывают компилятору реализовать параллельное выполнение блоков кода. Все эти директивы начинаются с #pragma omp. Как и любые другие директивы pragma, они игнорируются компилятором, не поддерживающим технологию OpenMP.

Функции run-time OpenMP Функции библиотеки run-time OpenMP позволяют: контролировать и просматривать параметры параллельного приложения (например, функция omp_get_thread_num возвращает номер потока, из которого вызвана); использовать синхронизацию (например, omp_set_lock устанавливает блокировку доступа к критической секции). Чтобы задействовать эти функции библиотеки OpenMP периода выполнения (исполняющей среды), в программу нужно включить заголовочный файл omp.h. Если вы используете в приложении только OpenMP-директивы pragma, включать этот файл не требуется.

Переменные окружения Переменные окружения контролируют поведение приложения. Например, переменная OMP_NUM_THREADS задает количество потоков в параллельном регионе.

Формат директивы pragma Для реализации параллельного выполнения блоков приложения нужно просто добавить в код директивы pragma и, если нужно, воспользоваться функциями библиотеки OpenMP периода выполнения. Директивы pragma имеют следующий формат: #pragma omp <директива> [раздел [ [,] раздел]...]

Директивы pragma OpenMP поддерживает директивы parallel, for, parallel for, section, sections, single, master, critical, flush, ordered и atomic, которые определяют или механизмы разделения работы или конструкции синхронизации. Далее мы рассмотрим простейший пример с использованием директив parallel, for, parallel for.

Реализация параллельной обработки Самая важная и распространенная директива - parallel. Она создает параллельный регион для следующего за ней структурированного блока, например: #pragma omp parallel [раздел[ [,] раздел]...] структурированный блок

Реализация параллельной обработки Директива parallel сообщает компилятору, что структурированный блок кода должен быть выполнен параллельно, в нескольких потоках. Создается набор (team) из N потоков; исходный поток программы является основным потоком этого набора (master thread) и имеет номер 0. Каждый поток будет выполнять один и тот же поток команд, но не один и тот же набор команд - все зависит от операторов, управляющих логикой программы, таких как if-else.

Пример параллельной обработки (1) В качестве примера рассмотрим классическую программу «Hello World»: #pragma omp parallel { printf("Hello World\n"); }

Пример параллельной обработки (2) В двухпроцессорной системе вы, конечно же, рассчитывали бы получить следующее: Hello World Hello World Тем не менее, результат мог быть другим: HellHell oo WorWlodrl d Второй вариант возможен из-за того, что два выполняемых параллельно потока могут попытаться вывести строку одновременно.

Директива #pragma omp for Директива #pragma omp for сообщает, что при выполнении цикла for в параллельном регионе итерации цикла должны быть распределены между потоками группы. Следует отметить, что в конце параллельного региона выполняется барьерная синхронизация (barrier synchronization). Иначе говоря, достигнув конца региона, все потоки блокируются до тех пор, пока последний поток не завершит свою работу.

Директива #pragma omp parallel for #pragma omp parallel + #pragma omp for = #pragma omp parallel for

Примеры параллельной обработки в цикле #pragma omp parallel { #pragma omp for for(int i = 1; i < size; ++i) x[i] = (y[i-1] + y[i+1])/2; }

Распараллеливание при помощи директивы sections При помощи директивы sections выделяется программный код, который далее будет разделен на параллельно выполняемые секции. Директивы section определяют секции, которые могут быть выполнены параллельно. #pragma omp sections [<параметр> ...] { #pragma omp section <блок_программы> #pragma omp section <блок_программы> }

Директива single При выполнении параллельных фрагментов может оказаться необходимым реализовать часть программного кода только одним потоком (например, открытие файла). Данную возможность в OpenMP обеспечивает директива single. #pragma omp single [<параметр> ...] <блок_программы>

Пример некорректного распараллеливания #pragma omp parallel { if(omp_get_thread_num() > 3) { #pragma omp single x++; } }

Задание числа потоков Чтобы узнать или задать число потоков в группе, используйте функции omp_get_num_threads и omp_set_num_threads. Первая возвращает число потоков, входящих в текущую группу потоков. Если вызывающий поток выполняется не в параллельном регионе, эта функция возвращает 1. Метод omp_set_num_thread задает число потоков для выполнения следующего параллельного региона, который встретится текущему выполняемому потоку (статическое планирование).

Область видимости переменных Общие переменные (shared) – доступны всем потокам. Частные переменные (private) – создаются для каждого потока только на время его выполнения.

Область видимости переменных (Пример 1)

Директивы указания области видимости переменных Для явного указания области видимости используются следующие параметры директив: shared(имя_переменной, …) общие переменные private(имя_переменной, …) частные переменные Примеры: #pragma omp parallel shared(buf) #pragma omp for private(i, j)

Область видимости переменных (Пример 2)

Локализация переменных Модификация общей переменной в параллельной области должна осуществляться в критической секции (critical/atomic/omp_set_lock). Если локализовать данную переменную (например, private(var)), то можно сократить потери на синхронизацию потоков.

Алгоритмы планирования (1) По умолчанию в OpenMP для планирования параллельного выполнения циклов for применяется алгоритм, называемый статическим планированием. При статическом планировании все потоки из группы выполняют одинаковое число итераций цикла. Кроме того OpenMP поддерживает и другие механизмы планирования: динамическое планирование (dynamic scheduling); планирование в период выполнения (runtime scheduling); управляемое планирование (guided scheduling); автоматическое планирование (OpenMP 3.0) (auto).

Алгоритмы планирования (2) Чтобы задать один из этих механизмов планирования, используйте раздел schedule в директиве #pragma omp for или #pragma omp parallel for. Формат этого раздела выглядит так: schedule(алгоритм планирования[, число итераций])

Динамическое планирование При динамическом планировании каждый поток выполняет указанное число итераций (по умолчанию равно 1).  После того как поток завершит выполнение заданных итераций, он переходит к следующему набору итераций. Так продолжается, пока не будут пройдены все итерации. Последний набор итераций может быть меньше, чем изначально заданный.

Управляемое планирование При управляемом планировании число итераций, выполняемых каждым потоком, определяется по следующей формуле: число_выполняемых_потоком_итераций = max ( число_нераспределенных_итераций/ omp_get_num_threads(), число итераций)

Примеры задания алгоритмов планирования #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 15) for(int i = 0; i < 100; ++i) ... #pragma omp for schedule(guided, 10) for(int i = 0; i < 100; ++i) ...

Пример динамического планирования #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 15) for(int i = 0; i < 100; i++) Пусть программа запущена на 4-х ядерном процессоре: Поток 0 получает право на выполнение итераций 1-15. Поток 1 получает право на выполнение итераций 16-30. Поток 2 получает право на выполнение итераций 31-45. Поток 3 получает право на выполнение итераций 46-60. Поток 3 завершает выполнение итераций. Поток 3 получает право на выполнение итераций 61-75. Поток 2 завершает выполнение итераций. Поток 2 получает право на выполнение итераций 76-90. Поток 0 завершает выполнение итераций. Поток 0 получает право на выполнение итераций 91-100.

Примеры задания алгоритмов планирования #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 15) for(int i = 0; i < 100; ++i) ... #pragma omp for schedule(guided, 10) for(int i = 0; i < 100; ++i) ...

Пример управляемого планирования #pragma omp parallel for schedule(guided, 10) for(int i = 0; i < 100; i++) Пусть программа запущена на 4-х ядерном процессоре. Поток 0 получает право на выполнение итераций 1-25. Поток 1 получает право на выполнение итераций 26-44. Поток 2 получает право на выполнение итераций 45-59. Поток 3 получает право на выполнение итераций 60-69. Поток 3 завершает выполнение итераций. Поток 3 получает право на выполнение итераций 70-79. Поток 2 завершает выполнение итераций. Поток 2 получает право на выполнение итераций 80-89. Поток 3 завершает выполнение итераций. Поток 3 получает право на выполнение итераций 90-99. Поток 1 завершает выполнение итераций. Поток 1 получает право на выполнение 99 итерации.

Вопрос Какой вид планирования Вам кажется более эффективным (dynamic или guided) ?

Сравнение динамического и управляемого планирования Динамическое и управляемое планирование хорошо подходят, если при каждой итерации выполняются разные объемы работы или если одни процессоры более производительны, чем другие. При статическом планировании нет никакого способа, позволяющего сбалансировать нагрузку на разные потоки. Как правило, при управляемом планировании код выполняется быстрее, чем при динамическом, вследствие меньших издержек на планирование.

Планирование в период выполнения Планирование в период выполнения – это способ динамического выбора в ходе выполнения одного из трех описанных ранее алгоритмов. Планирование в период выполнения дает определенную гибкость в выборе типа планирования, при этом по умолчанию применяется статическое планирование. Если в разделе schedule указан параметр runtime, исполняющая среда OpenMP использует алгоритм планирования, заданный для конкретного цикла for при помощи переменной OMP_SCHEDULE. Переменная OMP_SCHEDULE имеет формат «тип[,число итераций]», например: set OMP_SCHEDULE=dynamic,8

Автоматическое планирование Способ распределения итераций цикла между потоками определяется реализацией компилятора. На этапе компиляции программы или во время ее выполнения определяется оптимальный способ распределения. #pragma omp parallel for schedule (auto) for(int i = 0; i < 100; i++)

Дополнительная литература Стандарт OpenMP 3.1 http://www.openmp.org/mp-documents/OpenMP3.1.pdf Антонов А.С. Параллельное программирование с использованием технологии OpenMP: Учебное пособие.-М.: Изд-во МГУ, 2009. http://parallel.ru/info/parallel/openmp/OpenMP.pdf Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. Презентация ftp://ftp.keldysh.ru/K_student/MSU2012/MSU2012_MPI_OpenMP.ppt