Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
NOTE DE L'ÉDITEUR
Cet article est la version actualisée de l’article [H 1 088] intitulé Introduction au parallélisme et aux architectures parallèles, de Franck CAPPELLO et Jean-Paul SANSONNET, paru dans nos éditions en 1999.
RÉSUMÉ
Le parallélisme est dorénavant utilisé dans la majorité des architectures, des systèmes embarqués aux superordinateurs. Les monoprocesseurs sont remplacés par des processeurs multicœurs. Cet article décrit la notion de parallélisme et ses différents types. Il présente les grandes classes d’architectures parallèles avec leurs ressources et organisations mémoire, en distinguant les architectures homogènes et hétérogènes. Les principes des techniques de programmation sont introduits avec les extensions parallèles des langages de programmation couramment utilisés et les modèles de programmation visant à rapprocher la programmation parallèle de la programmation séquentielle, en incluant les spécificités des architectures. Enfin, les modèles et métriques d’évaluation des performances sont examinés.
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Since the early 2000s, parallelism has found use in most computer architectures, from embedded systems to supercomputers. Multi-core processors have replaced uniprocessors. This article describes parallelism and its different types. It presents the main classes of parallel architectures with their resources and memory organizations, in both homogeneous and heterogeneous architectures. The basic parallel programming techniques are introduced with the parallel extensions of commonly used programming languages, and the programming models designed to close the gap with sequential programming, while allowing for the specific features of parallel architectures. Finally, performance evaluation is presented with metrics and performance models.
Auteur(s)
-
Franck CAPPELLO : Docteur en Informatique de l’université Paris Sud - IEEE Fellow
-
Daniel ETIEMBLE : Ingénieur de l’INSA de Lyon - Professeur émérite à l’université Paris Sud -
INTRODUCTION
La notion de parallélisme, qui consiste à utiliser plusieurs processeurs ou opérateurs matériels pour exécuter un ou plusieurs programmes, est ancienne. Les multiprocesseurs datent des années 1960. De cette période jusqu’à la fin des années 1990, des architectures parallèles ont été utilisées pour les applications nécessitant des besoins de calcul que les monoprocesseurs étaient incapables de fournir. Étaient concernés les mainframes et serveurs d’une part, et les machines vectorielles puis parallèles utilisées pour le calcul scientifique hautes performances d’autre part. Les années 1980 ont vu l’apparition de différentes sociétés proposant des machines parallèles, sociétés qui ont assez rapidement disparu. La raison essentielle est liée aux progressions exponentielles des performances des microprocesseurs, utilisés dans les PC et les serveurs multiprocesseurs. L’utilisation massive du parallélisme se limitait aux très grandes applications de simulation numérique avec les architectures massivement parallèles. Le début des années 2000, avec les limitations des monoprocesseurs et le « mur de la chaleur », a complètement changé la situation (voir [H 1 058]). Les processeurs multicœurs sont présents en 2016 dans les architectures matérielles pour tous les types de composants : appareils mobiles (smartphones, tablettes), systèmes embarqués, télévisions, PC portables et PC de bureau, et jusqu’aux machines parallèles et superordinateurs pour la très haute performance.
Dans cet article, nous introduisons la notion de parallélisme, présentons les différents types de parallélisme et les différentes formes d’architectures parallèles. Alors que la programmation des machines parallèles a été longtemps réservée à des spécialistes, tout programmeur doit maintenant maîtriser les notions essentielles de la programmation parallèle pour tirer parti des possibilités des architectures. Nous présentons les extensions parallèles des langages de programmation couramment utilisés, les modèles de programmation développés qui visent à « rapprocher » la programmation parallèle des techniques de la programmation séquentielle tout en prenant en compte les spécificités des architectures parallèles. Enfin, l’intérêt des architectures parallèles réside dans les performances qu’elles permettent d’atteindre. Pour optimiser ces performances et/ou réduire la consommation énergétique, il est nécessaire de modéliser d’une part le parallélisme existant dans une application et d’autre part les architectures parallèles. Nous examinons donc les métriques utilisées pour évaluer ou prévoir les performances et les grandes lois qui les gouvernent.
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MOTS-CLÉS
parallélisme de données et de contrôle extensions SIMD classification de Flynn mémoires partagées et distribuées modèles d'exécution modèles de programmation OpenMP MPI pThreads loi d’Amdhal modèle Roofline
KEYWORDS
data and control parallelism | SIMD extensions | Flynn's taxonomy | shared and distributed memories | execution models | programming models | OpenMP | MPI | pThreads | Amdhal's law | Roofline model
VERSIONS
- Version archivée 1 de août 1999 par Franck CAPPELLO, Jean-Paul SANSONNET
DOI (Digital Object Identifier)
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Remarques pour conclure
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9. Lois et métriques de performances des architectures parallèles
9.1 Performances
Ce paragraphe introduit différentes mesures de la performance : performance crête, accélération.
La performance la plus simple à calculer mais aussi la moins utile pour prédire les performances d’une architecture parallèle est la performance crête. Elle est simplement obtenue par la multiplication de la performance crête individuelle de toutes les unités de traitement par leur nombre dans l’architecture.
Une définition très utilisée de la performance crête est : la performance dont le constructeur vous garantit que vous ne pourrez pas la dépasser !
Une information plus pertinente est le temps de calcul d’une application (ou temps d’exécution). On peut en dériver le débit de calcul sur des nombres flottants ou des nombres entiers. La formule suivante donne le débit de traitement en fonction du temps de calcul :
Le dividende représente le nombre d’opérations que l’application nécessite pour son calcul.
Exemple : le nombre d’opérations flottantes pour le produit de matrices carrées est 2 n 3 si n est la taille du côté de la matrice. Avec un côté de 1 000 éléments, il y a donc 2 x 109 calculs à réaliser. Si le temps de traitement est de 1 seconde, le débit de calcul est de 2 x 109 opérations flottantes par seconde ; soit 2 gigaFlops.
Dans des programmes plus compliqués, cette information est peu pertinente, car le temps d’exécution des opérations flottantes varie beaucoup, des plus simples comme l’addition et la multiplication, à d’autres comme la division ou la racine carrée. Il faut alors, pour chaque architecture, prendre en compte les temps d’exécution individuels de chaque opération flottante.
Le temps d’exécution sert de base à la comparaison d’architectures pour le traitement d’une même application.
Avec la formule suivante :
on...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - KOBAYASHI (H.) - Feasibility Study of a Future HPC System for Memory-Intensive Applications : Final Report. - Proceedings of the joint Workshop on Sustained Simulation Performance, University of Stuttgart (HLRS) and Tohoku University, pp 3-16 (2014).
-
(2) - KOBAYASHI (H.) - Feasibility Study of a Future HPC System for Memory-Intensive Applications : Final Report. - in SuperComputing, NEC Booth, http://jpn.nec.com/hpc/info/pdf/SC13_NEC_Tohoku_Prof.Kobayashi.pdf (2013).
-
(3) - BERNSTEIN (A.J.) - Analysis of Programs for Parallel Processing. - IEEE Transactions on Electronic Computers. EC-15 (5) : 757-763 (October 1966).
-
(4) - * - Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer Manuals, http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html.
-
(5) - * - ARM Synchronization Primitives, http://infocenter.arm.com/help/topic/com.arm.doc.dht0008a/DHT0008A_arm_synchronization_primitives.pdf.
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