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Introduzione al calcolo parallelo SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Pierpaolo Guerra Anno accademico...

Date post: 01-May-2015
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Introduzione al calcolo parallelo SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Pierpaolo Guerra Anno accademico 2009/2010
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Page 1: Introduzione al calcolo parallelo SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Pierpaolo Guerra Anno accademico 2009/2010.

Introduzione al calcolo parallelo

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI

Pierpaolo Guerra

Anno accademico 2009/2010

Page 2: Introduzione al calcolo parallelo SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Pierpaolo Guerra Anno accademico 2009/2010.

Introduzione al calcolo parallelo

Cenni sul calcolo parallelo

Dal calcolo sequenziale al calcolo parallelo

Perché usare il calcolo parallelo?

Problematiche hardware e software

Applicazioni e sviluppi

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Cenni sul calcolo parallelo (1)

Per decenni, la tecnologia ha conosciuto sempre nuovi successi divenuti forza trainante per gli sviluppi delle architetture degli elaboratori.La potenza di calcolo dei computer è aumentata essenzialmente attraverso:

• Aumenti della velocità del clock

• Chip più efficienti

• Memorie più ampie

• Ottimizzazioni del calcolo (pipelining e vettorizzazioni)

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Cenni sul calcolo parallelo (2) Nonostante ciò quando si devono eseguire

calcoli molto complessi si possono incontrare:

Limiti della memoria Limiti della velocità di trasmissione Limiti della miniaturizzazione Limiti economici

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Cenni sul calcolo parallelo (3)La soluzione a tali limiti è presentata

dall’utilizzo contemporaneo di più risorse di calcolo che può essere ottenuto:

Utilizzando un computer singolo con più processori

Utilizzando più computer collegati in rete Implementando una combinazione di

computer multi-processore collegati in rete

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Cenni sul calcolo parallelo (4)

• Il calcolo parallelo può quindi essere visto come un’evoluzione del calcolo seriale (sequenziale)

• In generale, è l’uso simultaneo di più CPU per risolvere un unico problema computazionale

• Per girare su più CPU, un problema è diviso in parti discrete che possono essere risolte concorrentemente

• Ogni parte è a sua volta divisa in una serie di istruzioni

• Le istruzioni di ogni parte sono eseguite contemporaneamente su CPU diverse (una CPU può eseguire al massimo una operazione alla volta)

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Dal calcolo sequenziale al calcolo parallelo

IL CALCOLO SEQUENZIALE

Risolve un problema tramite un algoritmo, le cui istruzione sono eseguite in sequenza

Modello computazionale caratterizzato da un singolo processore

ES: Supponiamo di dover effettuare la somma di 8 numeri . Per eseguire la somma abbiamo bisogni di 7 somme, oltre ad un’assegnazione iniziale (somma=i[0]) .

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Dal calcolo sequenziale al calcolo parallelo

IL CALCOLO PARALLELO

Risolve lo stesso problema tramite un algoritmo le cui istruzioni sono eseguite in modo parallelo

Modello computazionale che prevede processori multipli e relativi meccanismi di cooperazione

Es: Supponiamo di dover effettuare la somma di 8

numeri con 4 CPU, ognuna delle quali effettua la somma di due variabili. In seguito 2 CPU effettuano la somma dei due risultati precedenti e 1 CPU somma alla fine i due risultati ottenuti.

Bastano 3 passi invece dei 7 precedenti.

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Perché il calcolo parallelo?

Risolvere problemi che risultano computazionalmente troppo onerosi anche per i più veloci supercomputer contemporanei

E’ possibile utilizzare il calcolo parallelo per risolvere:

• Un problema più grande nello stesso tempo (Scale-up)

•Lo stesso problema in minor tempo (Speed-up)

• Superare i vincoli di memoria

• Contenere i costi (N processori economici invece che 1 più costoso)

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Limiti hardware e software

Il calcolo parallelo necessita di strutture hardware in grado di effettuare la parallelizzazione ( servono più CPU)

Il software che si utilizza deve essere in grado di effettuare la ripartizione delle operazioni da assegnare alle diverse cpu

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Applicazioni e sviluppiLe principali applicazioni in cui tale tecnologia è

risultata fondamentale sono i casi simulazione numerica di sistemi molto complessi, cioè “Grand Challenge Problems”:

Modellazione del clima globale Simulazioni di reazioni chimiche e nucleari Studio del genoma umano Studio delle proprietà di materiali complessi Simulazione di attività geologica e sismica Progettazione di veicoli più efficienti e sicuri


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