desafios da tecnologia da computação e indústria
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Seminárioa apresentado na cadeira de Arquitetura do mestrado (PPGI - UFPB). Aborda temas relacionados à evolução dos processadores, principais desafios, disparidade entre velocidade de memória e processador, e relação entre aumento do número de núcleos e aumento de desempenho citando a Lei de Amdahl. Cita também algumas técnicas "programáticas" de como "influenciar" processadores e memória cache a trabalhar de maneira mais eficiente.TRANSCRIPT
Desafios da Tecnologia da Computação e Indústria
Eduardo de Lucena FalcãoLeandro Figueiredo Alves
Referências
Furber, S. (2008) – “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”. Oxford University Press, por The British Computer Society
Patterson, D. (2010) – “The Trouble With Multicore”. IEEE Spectrum. Disponível em http://spectrum.ieee.org/computing/software/the-trouble-with-multicore, último acesso em 09/04/2012
Moore, S. K. (2008) – “Multicore Is Bad News For Supercomputers”. IEEE Spectrum. Disponível em http://spectrum.ieee.org/computing/hardware/multicore-is-bad-news-for-supercomputers, último acesso em 09/04/2012
Referências
Hill, M. D.; Marty, M. R. (2008) – “Amdahl’s Law in the Multicore Era”. IEEE Computer Society
Alted, F. (2010) - “Why Modern CPUs Are Starving and What Can Be Done About it”. IEEE Computing in ScienCe & Engineering
Berard, S.; Koomey, J. G.; Sanchez, M.; Wong, H. (2009) – “Assessing Trends in the Electrical Efficiency of Computation Over Time”. IEEE Annals of the History of Computing
Imagens (todos os links com último acesso em 09/04/2012):◦http://www.bbcbasic.co.uk/bbcbasic/birthday/
◦http://www.rodrigostoledo.com/2008/01/sandisk-12gb-microsdhc-memoria-gigante-para-celulares/
◦http://diariodoandroid.com.br/acessorios/sandisk-anuncia-cartoes-microsd-64gb/9895/
◦http://thefutureofthings.com/news/6259/sdxc-memory-card-format-to-offer-2tb-of-storage.html
◦http://www.reginaldtiangha.com/cpsc509/ssem.htmReferências
Sumário
MotivaçãoMemória e CPUMulticoreConsiderações Finais
Motivação
MotivaçãoMemória e CPUMulticoreConsiderações Finais
Assessing trends in the electrical efficiency of computation over time
Evolução dos Computadores
FONTE: http://www.techclube.com.br
Lei de Moore
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Lei de Moore
FONTE: http://www.rodrigostoledo.com/2008/01/sandisk-12gb-microsdhc-memoria-gigante-para-celulares/ acessado em 09/04/2012
Lei de Moore
FONTE: http://diariodoandroid.com.br/acessorios/sandisk-anuncia-cartoes-microsd-64gb/9895/ acessado em 09/04/2012
Lei de Moore
FONTE: http://thefutureofthings.com/news/6259/sdxc-memory-card-format-to-offer-2tb-of-storage.html acessado em 09/04/2012
Transistores fisicamente menores◦Mais baratos◦Mais rápidos◦Maior eficiencia energética◦Mais aproveitamento de espaço
◦Crescimento exponencial no custo da construção de uma fábrica
Lei de Moore
“Vivendo com a falha”
◦“An immediate consequence of the near-atomic scale of near-future transistors is the need for designs to cope with increasing device variability and failure-rates” Borkar, S. (2005, apud Furber, 2008)
◦“The challenge of designing reliable systems on unreliable technologies is not new” Furber (2008) citando Neuman (1956) com seu
trabalho sobre válvulas térmicas
Lei de Moore
Lei de Moore
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
“Vivendo com a falha”
◦Arquiteturas de memória e a complexidade de microprocessadores
Lei de Moore
“Lei de Feng”
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Lei de Moore para a Energia (Feng, 2003)“O consumo de energia dobrará a cada 18
meses”
Resultados
1946 – 1958: desempenho dobra a cada 1,35 anos
1959 – 1961: 10x menos energia1981 – 2009: desempenho dobra a
cada 1,45 anos
FONTE: Berard, S.; Koomey, J. G.; Sanchez, M.; Wong, H. (2009) “Assessing trends in the electrical efficiency of computation over time”
Memória e CPU
MotivaçãoMemória e CPUMulticoreConsiderações Finais
Why modern CPUs are starving
and what can be done about it
Memória X CPU
1980 1990 20000
200
400
600
800
1000
1200
MemóriaCPU
Francesc Alted, 2010
CPU
100 MHz
word 10 ns
https://www.vaultnetworks.com/resources/amd-vs-intel/
Problema do “Power Wall”
Multicore
MotivaçãoMemória e CPUMulticoreConsiderações Finais
Mudança de Paradigma◦Processadores multicore se tornando padrão
◦Necessidade de mudança de paradigma também na programação
◦“General-purpose parallelism certainly hasn’t been solved and, until it is, the utility of the future many-core processors remains questionable” – Furber (2008)
Vários núcleos, trabalho leve
THE MULTI-CORE AGE
Mudança de Paradigma
◦“Cut-and-paste is as easy on silicon as anywhere else, so putting two or four cores on a chip isn’t much harder than one (though maintaining a coherent memory model and balancing bandwidth requirements is non-trivial). The industry has simply abandoned the uniprocessor route as too hard and taken the line of least resistance. They can market ever more processor power through the multi-core route; whether or not you can use that power is your problem, not theirs.” – Furber (2008)
Vários núcleos, trabalho leve
“After about 8 cores, there’s no improvement” – James Peery, diretor de computação, informação e matemática na Sandia, apud Moore (2008)
“At 16 cores, it looks like 2” – James Peery, apud Moore (2008)
Novo paradigma
Problema do “Memory Wall”
“Although the number of cores per processor is increasing, the number of connections from the chip to the rest of the computer is not” – Moore (2008)
Necessidade de maior integração de memória e processadores – James Perry, apud Moore (2008)
Novo paradigma
Why, exactly, can’t we improve memory
latency and bandwidth to keep
up with CPUs?
Francesc Alted, 2010
O Modelo de Memória Hierárquica
Francesc Alted, 2010
Técnicas para lidar com o Data Starvation
Princípios:◦Localidade Temporal
Dados são reutilizados◦Localidade Espacial
Conjunto de dados são acessados sequencialmente
http://www.pytables.org/docs/StarvingCPUs.pdf
http://www.pytables.org/docs/StarvingCPUs.pdf
Princípios:◦Localidade Temporal
Dados são reutilizados◦Localidade Espacial
Conjunto de dados são acessados sequencialmente
The Blocking TechniqueFrancesc Alted, 2010
• Quando acessar a memória, leia um bloco sequencial que caiba na cache do CPU, opere sobre ela ou a reuse o máximo possível, e depois escreva o bloco de volta na memória
http://www.pytables.org/docs/StarvingCPUs.pdf
Compressão e Acesso de Dados
Lei de Amdahl
Versão moderna (1988):◦Se você aumentar uma fração f de uma
computação por uma aceleração S, o aumento total de velocidade será:
◦Quando f é pequeno, otimizações terão pouco efeito
◦Limitação de aumento de velocidade: S tendendo ao infinito, o aumento de velocidade é limitado por 1/(1-f).
Lei de Amdahl
Versão usando n processadores (1967):◦Limite de paralelização: a fração (1-f) seria
totalmente sequencial
(a) Multicore simétricos, com 16 cores de base(b) Multicore asimétricos, porém o autor se equivoca
denominando também de ssimétrico, com 4 cores com 4 cores de base cada
(c) Multicore assimétrico com um core com 4 cores de base e doze cores com uma base
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Lei de Amdahl
Testes da Lei de Amdahl◦Perf(r) =
Lei de Amdahl
Resultados dos cores simétricos
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Lei de Amdahl
“Result 1. Amdahl’s law applies to multicore chips because achieving the best speedups requires fs that are near 1. Thus, finding parallelism is still critical.
Implication 1. Researchers should target increasing f through architectural support, compiler techniques, programming model improvements, and so on.” FURBER, S. (2008)
Resultados dos cores assimétricos
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Lei de Amdahl
“Result 2. Using more BCEs per core, r > 1, can be optimal, even when performance grows by only r . For a given f, the maximum speedup can occur at one big core, n base cores, or with an intermediate number of middle-sized cores. Recall that for n = 256 and f = 0.975, the maximum speedup occurs using 7.1 BCEs per core.
Implication 2. Researchers should seek methods of increasing core performance even at a high cost.” FURBER, S. (2008)
Resultados dos cores dinâmicos
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Lei de Amdahl
“Result 3. Moving to denser chips increases the likeli-hood that cores will be nonminimal. Even at f = 0.99, minimal base cores are optimal at chip size n = 16, but more powerful cores help at n = 256.
Implication 3. As Moore’s law leads to larger multicore chips, researchers should look for ways to design more powerful cores.” FURBER, S. (2008)
Considerações Finais
MotivaçãoMemória e CPUMulticoreConsiderações Finais
Desafios propostos por Furber:
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Considerações Finais
Desafios propostos por Furber:
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Considerações Finais
Desafios propostos por Furber:
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Considerações Finais
Desafios propostos por Furber:
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology and its Implications for the Computer Industry”
Considerações Finais
Dúvidas? Perguntas? Considerações ou Curiosidades?
Considerações Finais
FONTE: http://vocevaientender.wordpress.com/tag/duvidas/ acessado em 09/04/2012