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Tema1-2017
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Evaluacion Pratica
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COMPUTACIÓN DE ALTA
Sergio Nesmachnow (sergion@fing.edu.uy)
Santiago Iturriaga (siturria@fing.edu.uy)
Néstor Rocchetti (nrocchetti@fing.edu.uy)
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 1 INTRODUCCIÓN
• Presentar los fundamentos de la computación de alto desempeño y su
aplicación para la resolución eficiente de problemas con grandes
requisitos de cómputo y en escenarios realistas.
• Introducir los conceptos básicos de la computación paralela y distribuida.
• Presentar conceptos, técnicas y herramientas de desarrollo de aplicación
inmediata en la practica.
• Capacitar al estudiante para la resolución de problemas complejos
aplicando técnicas de computación de alto desempeño.
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 2 INTRODUCCIÓN
Salón 725 (Gris). Piso 7, cuerpo central.
Comienzo del curso: 7 de marzo 2016
Fin del curso: julio de 2016
30 horas de exposiciones teóricas
20 horas de trabajo práctico
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 3 INTRODUCCIÓN
Página web del curso: http://www.fing.edu.uy/inco/cursos/hpc
Grupo del curso (Google groups): groups.google.com/hpcfing-2017
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 4 INTRODUCCIÓN
• El curso es autocontenido y puede ser realizado por participantes que no necesariamente hayan tenido contacto anterior con el tema. bibliotecas y entornos de desarrollo de aplicaciones paralelas y distribuidas – Tecnologías actuales: servicios. investigadores y profesionales de cualquier área técnica. que se enfrentan con problemas con altos requisitos de cálculo y procesamiento. • Temario: – Introducción – Descripción de arquitecturas paralelas – Modelos de programación paralela – Medidas de performance – Estudio de lenguajes. TEMARIO DEL CURSO • El curso está dirigido a estudiantes. computación grid y cloud – Análisis de proyectos desarrollados en el área: proyectos desarrollados en el Grupo de Procesamiento Paralelo Aplicado y charlas de invitados especiales COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 5 INTRODUCCIÓN .
DETALLES COMPLEMENTARIOS • APROBACIÓN DEL CURSO – Trabajos prácticos • Ejercicios para aplicar las técnicas estudiadas. otras tecnologías. otras tecnologías. bibliotecas PVM ó MPI. – Artículo de síntesis • Descripción de actividades del proyecto. • Lenguaje C. bibliotecas PVM ó MPI. • Lenguaje C. – Proyecto final • Pequeño proyecto que aplicará las técnicas estudiadas. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 6 INTRODUCCIÓN .
Addison-Wesley. • Un conjunto de enlaces web para acceder a información sobre computación paralela.gov/dbpp/ • El sitio forma parte de un proyecto que incluye: • El contenido del libro Designing and Building Parallel Programs. • Una colección de herramientas públicas para programación paralela. Ian Foster.mcs. • Disponible en http://www-unix.anl. • Otros recursos educativos. BIBLIOGRAFÍA • Designing and Building Parallel Programs: Concepts and Tools for Parallel Software Engineering. 1995. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 7 INTRODUCCIÓN .
A. (Editores). A. 1994 y 1999. E. Skjellum. BIBLIOGRAFÍA • PVM: A User's Guide and Tutorial for Networked Parallel Computing. 1994. Lusk. Geist et al. MIT Press. • Using MPI. MIT Press. W. Gropp. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 8 INTRODUCCIÓN . Portable Parallel Programming with the Message Passing Interface.
1961): 106 operaciones/s. 1946): 5. USA. Colossus Mark 2 (UK. USA. Jaguar (LANL. IBM 7030 "Stretch“ (LANL. USA. 2010): 1015 operaciones/s. 1984): 109 operaciones/s. Sunway TaihuLigth (China. 2017): 931015 operaciones/s. URSS. 1997): 1012 operaciones/s. M-13 (Nauchno-Issledovatesky Institute Vychislitelnyh Kompleksov. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE (los asombrosos 80 años) Intel ASCI Red/9152 (Sandia NL.000 operaciones/s. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 9 INTRODUCCIÓN .
TEMA 1 INTRODUCCIÓN a la COMPUTACIÓN de ALTA PERFORMANCE COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 10 INTRODUCCIÓN .
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 11 INTRODUCCIÓN .
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 12 INTRODUCCIÓN . implementación y ejecución. los enfoques opuestos son los de computación centralizada y computación distribuida • El campo de la computación paralela se superpone con el de computación distribuida. PARADIGMAS de COMPUTACIÓN • Paradigmas: o Computación centralizada o Computación paralela o Computación distribuida • Categorías NO estrictamente disjuntas entre sí • Conceptualmente. • Los recientes paradigmas de computación en cloud son un tipo particular de computación distribuida. tomando en cuenta la utilización de infraestructura y mecanismos de diseño.
• El manejo de los periféricos es directo desde el computador central (puede existir cierta independencia para manejarlos por un servidor de terminales). con acceso a la infraestructura mediante terminales conectadas al computador central. COMPUTACIÓN CENTRALIZADA • Caracterizada por poseer todos los recursos centralizados en un único sistema físico. • El procesamiento de datos se realiza en una ubicación central. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 13 INTRODUCCIÓN . centralizado o distribuido en una red de área local. Cómputo. memoria y almacenamiento están compartidos y se encuentran fuertemente acoplados con un único sistema operativo.
El sistema completo resulta inaccesible e inutilizable ante una falla de control de la unidad central o El paradigma depende fuertemente de la administración y de los recursos provistos a los usuarios. Al alcanzar los límites de utilización (por limitaciones físicas o por exceder las capacidad de procesamiento multiusuario) no es sencillo escalar las capacidades computacionales y/o de almacenamiento o Costo elevado (millones USD) COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 14 INTRODUCCIÓN . COMPUTACIÓN CENTRALIZADA • Principales ventajas: o Gran seguridad: provee un mecanismo de control del procesamiento y acceso a los datos centralizado en una ubicación física o Las terminales de acceso proveen un nivel básico de tolerancia a fallos (datos y procesamiento pueden estar disponibles desde terminales alternativas) o Son sistemas sobredimensionados para tolerar picos de utilización: usuarios cuentan con prestaciones superiores a las que necesitan sus aplicaciones • Principales desventajas: o Disponibilidad y fiabilidad del computador central (controla procesamiento y acceso a los datos).
COMPUTACIÓN CENTRALIZADA: HISTORIA • Dominó el mundo de la computación hasta la aparición de las computadoras personales a inicio de la década de 1980 • Provee una solución muy útil para implementar sistemas multiusuario. y se comenzó a aplicar nuevamente para manejo transaccional de comercio electrónico • A partir del 2000 el desarrollo de Linux permitió implementar soluciones de cómputo basadas en la utilización de (cientos de) máquinas virtuales en un único mainframe … y las infraestructuras de computación centralizada volvieron a la vida … COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 15 INTRODUCCIÓN . mediante múltiples accesos simultáneos al recurso de cómputo centralizado • Estuvo descartada como modelo de computación durante 15 años.
o mediante protocolos web específicos. a través de interfaces de aplicación web. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 16 INTRODUCCIÓN . COMPUTACIÓN CENTRALIZADA: HISTORIA • Resurgió desde 2007 como alternativa para el acceso eficiente a recursos de cómputo mediante clientes livianos que no requieren instalación de software pesado por parte del usuario o Permite acceder a cómputos realizados en un servidor central y provee amplia usabilidad de las aplicaciones desde múltiples dispositivos • La evolución tecnológica ha seguido oscilando: los desarrolladores incluyen más lógica en los clientes para aprovechar el poder de cómputo disponible en los dispositivos. El acceso ya no es mediante dispositivos de tipo terminal sino usando emuladores por software. aplicaciones de seguridad y defensa). implementando clientes ricos que reducen el cómputo remoto en los servidores • Los mainframes son aún utilizados para cierto tipo de aplicaciones críticas (transacciones financieras.
accediendo a servicios proporcionados por otras aplicaciones (en general.. navegadores web) ejecutan localmente [distribuidas].g. sistemas informáticos más complejos) que ejecutan de forma centralizada en el datacenter • El modelo de hosted computing aplica computación centralizada para alojar cómputo y almacenamiento en poderosos servidores de hardware. COMPUTACIÓN CENTRALIZADA: HISTORIA • Modelos híbridos: la computación centralizada sigue utilizándose hoy en día en datacenters que emplean modelos híbridos • En un modelo híbrido. ciertas aplicaciones (e. evitando a usuarios y organizaciones las responsabilidades de acceso. mantenimiento y seguridad de la información o Estos servicios se proveen bajo demanda y suscripción por parte de un proveedor de servicios de aplicación (ASP) COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 17 INTRODUCCIÓN .
aplican técnicas de computación concurrente y paralelismo para abordar problemas complejos utilizando múltiples recursos de cómputo simultáneamente • Complejidad de problemas: gran escala y/o que manejan grandes volúmenes de datos • Se trabaja sobre un conjunto de recursos de cómputo interconectados por una red de área local (LAN) o de área global (Internet) • Los sistemas de computación paralela y distribuida están enfocados en la resolución de problemas con requisitos intensivos de cómputo (CPU- intensive) o con manejo de datos intensivo (data-intensive) y son sistemas basados en comunicación en redes (network centric) COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 18 INTRODUCCIÓN . COMPUTACIÓN PARALELA y DISTRIBUIDA • En lugar de emplear el modelo estándar de computación utilizando un único recurso de procesamiento.
El proceso de desarrollar e implementar programas paralelos se denomina programación paralela. con el objetivo de resolver un problema global. utilizando algún recurso compartido (mecanismos de IPC. • La cooperación entre los procesos en ejecución. sobre una infraestructura computacional altamente acoplada que se encuentra en una única ubicación física. memoria compartida) o memoria distribuida (utilizando pasaje de mensajes explícitos). COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 19 INTRODUCCIÓN . se realiza mediante comunicaciones y sincronizaciones. • Un sistema computacional capaz de proveer el soporte para computación paralela se denomina computador paralelo. Los programas que ejecutan en un computador paralelo utilizando múltiples procesos simultáneos se denominan programas paralelos. por oposición a la computación secuencial tradicional. COMPUTACIÓN PARALELA • Aplica un modelo de procesos concurrentes en ejecución simultánea.
mediante la resolución simultánea de algunos de los subproblemas generados COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 20 INTRODUCCIÓN . COMPUTACIÓN PARALELA: MOTIVACIÓN • Importancia de poder satisfacer los requisitos crecientes de poder de cómputo – Problemas inherentemente complicados – Modelos complejos – Grandes volúmenes de datos – Capacidad de respuesta en tiempo limitado (sistemas de tiempo real) • Procesamiento paralelo – Varios procesos cooperan para resolver problema común – Aplicación de técnicas de división de tareas o de datos para reducir el tiempo de ejecución de un proceso o una aplicación.
procesadores masivamente paralelos (MPP). COMPUTACIÓN PARALELA: INTRODUCCIÓN • Computador paralelo – Conjunto de procesadores capaces de trabajar cooperativamente en la resolución de problemas computacionales – La definición incluye un amplio espectro: supercomputadoras. etc. clusters. – Característica fundamental: disponibilidad de múltiples recursos de cómputo • Computación de alto desempeño – Ha dejado de ser exótica para ser ubicua – Posibilitada por avances en diferentes tecnologías: – Poder de procesamiento (microprocesadores) – Redes (comunicación de datos) – Desarrollo de bibliotecas e interfaces para programación COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 21 INTRODUCCIÓN .
o problemas cuya resolución demanda grandes requisitos de CPU y/o memoria. o aplicaciones y sistemas ubicuos y concurrentes basados en agentes. o problemas y aplicaciones que manejan y procesan grandes (inclusive enormes) volúmenes de datos. COMPUTACIÓN PARALELA: INTRODUCCIÓN • El tipo de problemas complejos para los cuales es apropiado aplicar el paradigma de computación paralela y distribuida incluye. entre otros: o simulaciones que involucran modelos complejos y de gran escala. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 22 INTRODUCCIÓN . o aplicaciones que manejan y/o deben dar soporte a un gran número de usuarios.
Sistemas de computación de alto rendimiento (HTC) COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 23 INTRODUCCIÓN . Sistemas de computación de alta performance (HPC) 2. de modo cooperativo para resolver un problema complejo común • La cooperación se logra a través de comunicaciones y sincronizaciones • Los recursos de cómputo pueden organizarse en sistemas interconectados por redes de área local o de área global. orientándose a dos modelos específicos de computación paralela/distribuida: 1. COMPUTACIÓN PARALELA y DISTRIBUIDA • La clave consiste en la utilización de múltiples recursos de cómputo por parte de múltiples procesos que ejecutan concurrentemente.
• Sistemas de computación de alto desempeño/alta performance (HPC):
o utilizados para computación científica
o enfatizan la importancia de la eficiencia (performance), considerando el
número de operaciones realizadas por unidad de tiempo
• Han incrementado sus velocidades de procesamiento:
o 1990: GFLOPS (109 operaciones de punto flotante por segundo); 2010: TFLOPS
(1012); 2015: PFLOPS (1015); antes de 2020: EFLOPS (1018 ); bajo la demanda de
poder de cómputo para aplicaciones científicas, ingeniería y manufactura.
• En la actualidad, el número de usuarios de sistemas de HPC es bajo (10%),
pero con gran uso de recursos computacionales.
• Por otra parte, un mayor número de usuarios utiliza algún tipo de
computación distribuida en Internet para ejecutar aplicaciones simples:
búsqueda en la web, transacciones comerciales, redes sociales, etc.
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 24 INTRODUCCIÓN
• Sistemas de computación de alto rendimiento
(High Throughput Computing – HTC)
• Utilizados para aplicaciones de procesamiento transaccional masivo y
aplicaciones comerciales a gran escala
• En la actualidad, el desarrollo de sistemas de computación orientadas a
aplicaciones de mercado y de altas prestaciones está más asociado con
el paradigma de HTC que con el de HPC
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 25 INTRODUCCIÓN
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 26 INTRODUCCIÓN
• Propulsados por las mejoras e innovaciones tecnológicas, han
incrementado sus velocidades de procesamiento:
o 1990: GFLOPS (109 operaciones de punto flotante por segundo)
o 2010: TFLOPS (1012)
o 2015: PFLOPS (1015)
o antes de 2020: EFLOPS (1018 )
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 27 INTRODUCCIÓN
000 op/s MEGAFLOP COMPUTER computador mecánico: 1 op/s IBM 7030 “Stretch” (LANL.000 op/s 1964 1946 1954 Zuse Z1 (Ale). EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA MEGAFLOP COMPUTER IBM NORC (Columbia Collosus 2 (UK). reloj de 1 50. primer computador paralelo: Univ. USA). USA). 5. primer ENIAC (USA).2 MFLOPS COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 28 INTRODUCCIÓN .000 op/s 1938 1948 µs.. 67. 1.
338 TFLOPS TERAFLOP COMPUTER COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 29 INTRODUCCIÓN . 1997): 1.4 GFLOPS USA. 3. USA). EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA Cray-2/8 (LANL. Vychislitelnyh Kompleksov.9 GFLOPS GIGAFLOP COMPUTER 1985-89 1984 1997 GIGAFLOP COMPUTER TERAFLOP COMPUTER M-13 (Nauchno-Issledovatesky Institute Intel ASCI Red/9152 (Sandia NL. URSS): 2.
EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA Incremento de poder de cómputo (Top500. escala logarítmica!) COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 30 INTRODUCCIÓN .
EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA • Similar comportamiento para otros indicadores – Frecuencia de relojes – Densidad de circuitos en chips de procesadores – Capacidad de almacenamiento secundario – Capacidad de transmisión por bus/red • Siguen el mismo comportamiento exponencial. con diferentes pendientes COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 31 INTRODUCCIÓN .
1.026 petaflop/s • BladeCenter QS22 Cluster. con PowerXCell 8i 3.000 conexiones (Infiniband y Gigabit Ethernet).562 dual-core AMD Opteron® y 12. USA). EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA • Junio de 2008: Petaflop supercomputer (Peta = 1015 = 1000000000000000) – Roadrunner (LANL. 90 km de fibra óptica COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 32 INTRODUCCIÓN .240 Cell chips • 98 terabytes de memoria.8 GHz • Híbrido: 6.2 Ghz / Opteron DC 1. 278 IBM BladeCenter® racks (560 m2) • 10.
86 petaflops • Intel cluster.000 núcleos y 1. con dos procesadores Intel Xeon IvyBridge y tres Xeon Phi • 3. China) • Pico de desempeño real LINPACK: 33. pico teórico: 54.024 terabytes de memoria • Red propietaria TH Express-2. sistema operativo Kylin Linux COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 33 INTRODUCCIÓN .000 nodos. EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA • Julio de 2015: Tihanhe-2 (National University of Defense Technology.9 petaflops • 16.120.
EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA • Julio de 2016: Sunway TaihuLight (National Supercomputing Center. arquitectura ShenWei (RISC de 64-bits).960 nodos.600 núcleos y 1. • 10.310 terabytes de memoria COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 34 INTRODUCCIÓN . China) • Pico de desempeño real LINPACK: 93 petaflops • Pico teórico de desempeño: 125 petaflops • 40.649. procesadores SW26010 manycore (260 núcleos).
0 • 16 GB/s de pico de ancho de banda nodo a nodo. arquitectura ShenWei (RISC de 64-bits) • 10.45GHz manycore (256 núcleos de cómputo.960 nodos. 4 de administración). y no por caché jerárquica tradicional • Red propietaria. Sunway Network: tecnología PCIe 3.5.0. procesadores SW26010 1. cada núcleo tiene 64 KB de memoria scratchpad (NUMA) para datos y 12 KB para instrucciones. basado en Linux. latencia de 1 µs • Comunicaciones MPI a 12 GB/s (similar a InfiniBand EDR o 100G Ethernet) • Sistema operativo Raise OS 2. • Los núcleos se comunican por red en chip.600 núcleos.0 para paralelización de código COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 35 INTRODUCCIÓN . Sunway TaihuLight • 40.649. • Incluye versión personalizada de OpenACC 2.
Sunway TaihuLight • Consumo energético: con carga máxima. alcanzando un desempeño de entre 30 y 40 petaflops • 2016 marcó la primera vez que un país tiene más supercomputadores en Top500 que USA • China: 167. diseño industrial. no usa procesadores Intel • Aplicaciones: prospección de petróleo. ciencias de la vida. investigación de fármacos • Tres aplicaciones cientificas en TaihuLight han sido seleccionadas como finalistas del Gordon Bell Prize (mejor desempeño o escalabilidad. estudios climáticos. USA: 165 COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 36 INTRODUCCIÓN . aplicada a problemas científicos y de ingeniería). 15.37 MW (6 GFLOPS/Watt) • Primeros lugares en Green500 en términos de performance/energía • Totalmente construida en China.
2017 COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 37 INTRODUCCIÓN .EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA: ARQUITECTURAS Marzo.
EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA: SISTEMAS OPERATIVOS Mar. 2015 Marzo. 2017 COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 38 INTRODUCCIÓN .
INFRAESTRUCTURA • La tecnología ha avanzado. permitiendo disponer de máquinas paralelas “caseras” – Clusters de computadores de bajo costo • Internet surge como una fuente potencial de recursos de computación ilimitados – Internet 2 amplía la banda y la potencia de comunicación entre equipos • Se ha desarrollando la tecnología grid (y recientemente cloud): – Permiten compartir recursos informáticos (locales o remotos) como si fueran parte de un único computador – Brinda capacidad de gestionar y distribuir la potencia de cálculo disponible en la mediana empresa – Empresas de renombre e investigadores trabajan en diseño de soluciones tecnológicas en este sentido COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 39 INTRODUCCIÓN .
con una infraestructura de bajo costo COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 40 INTRODUCCIÓN . industriales y empresariales. INFRAESTRUCTURA • Las alternativas mencionadas constituyen opciones realistas para tratar de lograr capacidad de cómputo competitivo – Obviamente. sin llegar a los límites de los mejores supercomputadores del Top500 • Sin embargo. permiten resolver problemas interesantes en los entornos académicos.
uy/cluster COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 41 INTRODUCCIÓN .edu. 2008) – Objetivo: disponer de una plataforma computacional capaz de abordar eficientemente problemas complejos – Página web http://www.fing. EL CLUSTER FING • Infraestructura de cómputo de alto desempeño de la Facultad de Ingeniería – “Fortalecimiento de Equipamientos para la Investigación” (CSIC.
CLUSTER FING: ESTRUCTURA • Originalmente: 9 servidores de cómputo – Quad core Xeon E5430. 2.333 MHz FSB – 8 GB de memoria por nodo – Adaptador de red dual (2 puertos Gigabit Ethernet) – Arquitectura de 64 bits – Servidor de archivos: 2 discos de 1 TB. capacidad ampliable a 10 TB – Nodos de cómputo: discos de 80 GB • Switch de comunicaciones – Dell Power Connect.66GHz. 2x6 MB caché. 24 puertos Gigabit Ethernet • Switch KVM (16 puertos) y consola • UPS APC Smart RT 8000VA COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 42 INTRODUCCIÓN . 1.
CLUSTERS COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 43 INTRODUCCIÓN .
• 8 a 128 GB de RAM por servidor: + 1000 GB de memoria RAM en total • +250 TB de almacenamiento distribuido en RAID • 3 switches de comunicaciones Gigabit Ethernet • 30 kVA de respaldo de batería • Pico teórico de desempeño aproximado de 6000 GFLOPS (61012 operaciones de punto flotante por segundo) EL MAYOR PODER DE CÓMPUTO DISPONIBLE EN EL PAÍS COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 44 INTRODUCCIÓN .]) • 4 coprocesadores Xeon Phi (60 núcleos 1.1GHz. 240 núcleos XeonPhi. 12 cores) • 1 Tesla GPU server (procesadores Xeon quad core y 4 NVIDIA C1060 [960 núcleos de 1. 960 núcleos de GPU. 8GB RAM) • TOTAL: 1740 núcleos de procesamiento • 540 núcleos de CPU. HP Proliant DL180) con procesadores Intel Xeon quad core y AMD Magny Cours.33 GHz. CLUSTER FING: ESTRUCTURA (Julio 2016) • 32 servidores de cómputo (Dell Power Edge 2950.
CLUSTER FING: UTILIZACIÓN COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 45 INTRODUCCIÓN .
http://www.fing.uy/cluster COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 46 INTRODUCCIÓN .edu.
uy/cluster COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 47 INTRODUCCIÓN .edu. CLUSTER FING: UTILIZACIÓN Cluster FING: 9.000.000 de horas de cómputo efectivo (2017) http://www.fing.
de 12 países Horas efectivas de cómputo 9.000 horas (> 1027 años) Proyectos académicos > 120 Tesis de posgrado > 60 Maestría y > 35 Doctorado Grupos de investigación > 35 Proyectos y trabajos de grado > 230 Convenios > 20 Atrículos publicados > 500 Estadísticas a julio de 2016 COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 48 INTRODUCCIÓN . CLUSTER FING: UTILIZACIÓN Indicador Valor (Julio. 2016) Número de usuarios > 300.000.
uy/cluster) • Gran volumen de trabajos mulidisciplinarios COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 49 INTRODUCCIÓN .edu.fing.CLUSTER FING Áreas de aplicación (http://www.
CLUSTER FING Participación en infraestructuras distribuidas • Infraestructura Grid Latinoamericano-Europea (GISELA) – Cluster FING implementa el Grid Nacional (Uruguay) y brinda soporte a Virtual Research Communities (e-infrastructura y servicios basados en aplicaciones) • Ourgrid – Cluster FING integra la comunidad Ourgrid de computación voluntaria • Redes de computación voluntaria con instituciones de enseñanza e investigación internacionales – Federación (OpenNebula) con Universidad de Buenos Aires • Participación activa en la comunidad HPCLATAM COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 50 INTRODUCCIÓN .
CLUSTER FING COLABORACIONES ACTUALES en HPC Suecia Polonia Rusia Francia Alemania Luxemburgo Italia USA España España (varios) Arabia México Saudi Qatar Venezuela Brasil Australia Chile Argentina • Más de 25 colaboraciones internacionales activas con proyectos en curso COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 51 INTRODUCCIÓN .
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 52 INTRODUCCIÓN .
en especial para infraestructuras de múltiples centros de cómputo y repositorios de datos distribuidos COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 53 INTRODUCCIÓN . COMPUTACIÓN DE ALTO RENDIMIENTO • Presta mayor atención al manejo de grandes flujos de datos (búsquedas en Internet y uso de servicios web). realizados en forma masiva por muchos usuarios simultáneamente • A diferencia de HPC. ahorro energético. y también se enfoca en proveer buenas soluciones en línea considerando los problemas y restricciones de costo monetario. evaluado por el número de tareas que el sistema puede completar por unidad de tiempo. permitiendo la atención de un mayor número de usuarios • HTC busca mejorar en términos de procesamiento neto de tareas ejecutadas fuera de línea (procesamiento batch). el objetivo deja de ser lograr un alto desempeño en número de operaciones y tiempo de ejecución • Busca proporcionar el mejor rendimiento. seguridad y confiabilidad.
de modo eficiente y escalable. COMPUTACIÓN DE ALTO RENDIMIENTO • Sistemas de computación de alto rendimiento: o Redes peer-to-peer (P2P) o Datacenters distribuidos o Sistemas de computacion cloud • Redes P2P: creadas para compartir y distribuir contenidos. para compartir datos bajo los conceptos de HTC o Constituyeron el paso inicial para crear redes computacionales globales como los sistemas cloud actuales COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 54 INTRODUCCIÓN . fueron punto de inflexión en el desarrollo de sistemas distribuidos escalables o Integran múltiples clientes (peers) distribuidos.
almacenamiento y redes de comunicación de datos al servicio de los usuarios y las aplicaciones transaccionales que realizan • Objetivo actual: aprovechar redes avanzadas para diseñar sistemas ubicuos que puedan utilizarse desde nuevos dispositivos y usando nuevas tecnologías COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 55 INTRODUCCIÓN . COMPUTACIÓN DE ALTO RENDIMIENTO • Actualmente: era de computación en Internet (millones de usuarios cotidianamente). utilizando metodologías de computación paralela y distribuida para incluir servicios de cómputo. Los centros de supercomputación y datacenters deben proveer servicios de HPC y HTC para contemplar requisitos de un gran número de usuarios concurrentes • Los centros de cómputo han evolucionado.
cada uno conteniendo su propia memoria (por lo que la memoria global del sistema se encuentra distribuida). COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA • Estudia el desarrollo de aplicaciones sobre sistemas distribuidos • Un sistema distribuido consiste en la agrupación de múltiples elementos de procesamiento autónomos. El proceso de desarrollar e implementar programas distribuidos se denomina programación distribuida COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 56 INTRODUCCIÓN . • Los elementos de procesamiento están conectados a través de una red de interconexión y el intercambio de información (comunicaciones y sincronizaciones) se realiza mediante pasaje de mensajes o invocaciones remotas a procesos o servicios • Los programas desarrollados bajo este paradigma se denominan programas distribuidos.
que se ha extendido y ha evolucionado para contemplar el desarrollo de la computación orientada a servicios y manejo de grandes volúmenes de datos en datacenters COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 57 INTRODUCCIÓN . y redes P2P. independencia y transparencia al usuario al instrumentar infraestructuras cloud. clusters. han avanzado hasta consolidar infraestructuras computacionales de amplia aplicabilidad y uniendo recursos de diversas ubicaciones geográficas • Los sistemas globales fueron originalmente concebidos como grids computacionales o grids de datos • El siguiente paso en la evolución de los sistemas distribuidos consistió en alcanzar la ubicuidad. COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA • Los sistemas distribuidos se popularizaron en la década de 1990. principalmente enfocadas en el procesamiento de grandes volúmenes de información • Sobre los sistemas cloud se implementa una abstracción del modelo de computación en redes de workstations. Comenzando con redes de workstations.
implementando grandes datacenters centralizados o distribuidos o Se considera como un tipo especial del modelo de computación utilitaria o computación basada en servicios. interoperabilidad.0. diseño centrado en el usuario y la colaboración o los avances en la tecnologías de virtualización COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 58 INTRODUCCIÓN . donde los recursos computacionales (procesamiento y almacenamiento) es suministrado a demanda o El desarrollo del paradigma de computación cloud ha estado impulsado por: o la creación del paradigma de Arquitectura orientada a Servicios (SOA) para diseñar y desarrollar aplicaciones distribuidas o el desarrollo de la Web 2. COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA • Computación en la nube (cloud computing) o Un cloud de recursos computacionales aplica estrategias de computación paralela o distribuida según el caso. o una mezcla de ambos paradigmas o Las infraestructuras cloud pueden ser construidas utilizando dispositivos físicos o máquinas virtuales. focalizada en los conceptos de compartir información.
e inclusive humanos!). COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA • Terminologías alternativas o Computación concurrente: unión de computación paralela y distribuida. dispositivos electrónicos. o Computación en Internet (Internet computing–IC): término genérico utilizado para designar todos los paradigmas de computación que hacen uso de Internet como mecanismo de interconexión COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 59 INTRODUCCIÓN . en cualquier momento y en cualquier lugar. en los sistemas de posicionamiento satelital (Global Positioning System–GPS) y en el desarrollo de las redes de sensores. conectándose entre sí mediante redes cableadas o inalámbricas o Internet de las cosas (Internet of Things–IoT): interconexión digital de objetos cotidianos (computadores. Se basa en los avances en la identificación por radiofrecuencia (radio-frequency identification–RFID). Utiliza Internet para implementar la computación ubicua con cualquier objeto conectado. sensores. ambos modelos basados en explotar la concurrencia para mejorar el rendimiento y aumentar la escalabilidad de las aplicaciones o Computación ubicua o pervasiva: modelos de computación distribuida que utilizan dispositivos en diversas ubicaciones geográficas simultáneamente.
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 60 INTRODUCCIÓN .
LOS PROBLEMAS TAMBIÉN CRECEN Requerimientos computacionales de problemas complejos COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 61 INTRODUCCIÓN .
COMPUTACIÓN PARALELA y DISTRIBUIDA • Los sistemas de HPC y de HTC se enfocan en aspectos relevantes del rendimiento y disponibilidad. el acceso eficiente a los datos. servicios y/o usuarios que se pueden atender por unidad de tiempo (throughput). El objetivo es proveer sistemas de alto rendimiento que permitan asegurar altos niveles de calidad de servicio (QoS). desde bajo nivel (chip) hasta el más abstracto (aplicaciones). aún bajo escenarios de alta demanda o situaciones de falla. que evalúa la robustez y capacidad de auto-administración. que en sistemas de HPC evalúa tiempos de ejecución y uso de recursos al explotar el paralelismo masivo. las estrategias de almacenamiento y la eficiencia energética o La confiabilidad. y deben ser capaces de satisfacer las crecientes demandas de poder de procesamiento • Para lograr estos objetivos. Para lograrlo se aplican técnicas de tolerancia a fallos COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 62 INTRODUCCIÓN . deben contemplarse los siguientes principios de diseño: o La eficiencia. mientras que en sistemas de HTC se relaciona con el número de transacciones.
utilizando diferente tipo de recursos físicos y modelos de servicio o La flexibilidad en el desarrollo de aplicaciones. potencialmente trabajando sobre repositorios masivos de datos y sistemas distribuidos virtualizados. deben contemplarse los siguientes principios de diseño (continuación): o La adaptación de los modelos de programación. COMPUTACIÓN PARALELA y DISTRIBUIDA • Para lograr estos objetivos. industriales) como en el modelo de alto rendimiento (orientado a aplicaciones comerciales y procesamiento transaccional) COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 63 INTRODUCCIÓN . que evalúa la capacidad de los sistemas de trabajar tanto en el modelo de alto desempeño (orientado a aplicaciones científicas. de ingeniería. que determina la capacidad de soportar requerimientos de millones de tareas.
16 bits). PROCESAMIENTO PARALELO • En este contexto se ha desarrollado activamente el procesamiento paralelo – Basado en el estudio en Universidades e Institutos. ejecución fuera de orden. – Aplicado directamente en la industria. 8. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 64 INTRODUCCIÓN . ejecución especulativa. – Se reduce a partir de 32 bits (hoy 64 bits). – Paralelismo a nivel de instrucciones. superescalar. predicción de saltos. organismos científicos y las empresas. – Pipelining. • La evolución de la aplicación del paralelismo puede resumirse en: – Paralelismo a nivel de bits (4.
el desarrollo de las redes de computadoras permitió otro avance importante: – Procesamiento distribuido – Grid computing y cloud computing COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 65 INTRODUCCIÓN . PROCESAMIENTO PARALELO • Evolución de la aplicación del paralelismo – Paralelismo a través de hilos (multithreading) – Programación paralela – Sobre supercomputadores – Sobre máquinas paralelas de bajo costo • A partir de 1990.
PROCESAMIENTO PARALELO • Ventajas: – Mayor capacidad de proceso – Permite ampliar objetivos y campo de trabajo – Permite abordar problemas de mayor complejidad – Permite mejorar calidad y fiabilidad de los resultados – Aumento directo de competitividad – Menor tiempo de proceso – Proporciona más tiempo para otras etapas de desarrollo del producto – Permite hacer frente a sistemas críticos – Reducción de costos – Aprovechar la escalabilidad de recursos en el entorno local COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 66 INTRODUCCIÓN .
PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO • Principales conceptos – Procesadores independientes – Autonomía de procesamiento – Interconexión – Habitualmente mediante redes – Cooperación – Para lograr un objetivo global – Datos compartidos – Varios “repositorios” de datos – Sincronización – Frecuentemente a través del pasaje explícito de mensajes COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 67 INTRODUCCIÓN .
PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO • Grados de distribución – Hardware y procesamiento – Datos o Estado – Control • La distribución puede ser compleja de manejar. frecuentemente se necesitan herramientas especializadas: – Sistemas Operativos de Red – Sistemas Operativos Distribuidos – Bibliotecas de desarrollo COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 68 INTRODUCCIÓN .
PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO • Ventajas: – Mejora en desempeño: • Al disponer de mayor cantidad de procesadores – Robustez • Dada por la mayor disponibilidad de recursos – Seguridad no centralizada • Deben manejarse cuidadosamente las políticas • Una situación caótica evidentemente es una desventaja – Permite el acceso transparente a los datos no locales • Mecanismos y protocolos para compartir y acceder a la información – Escalabilidad • Potencialmente ilimitada en la red COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 69 INTRODUCCIÓN .
EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 70 INTRODUCCIÓN .
medicina farmacéutica. espectroscopía – Fluidodinámica – Análisis de flujos. tubos de rayos X. turbulencias y simulaciones – Mecánica Industrial – Diseño asistido. radioterapia – Electromagnetismo – Diseño de dispositivos de grabación. simulación de reacciones. Modelos de elementos finitos – Medicina – Estudio del genoma. instrumentos médicos. pantallas planas COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 71 INTRODUCCIÓN . APLICACIONES • Amplia aplicabilidad en problemas científicos • Industriales – Química y bioingeniería – Estudio de estructuras moleculares.
etc COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 72 INTRODUCCIÓN . series temporales. APLICACIONES • Comerciales – Telecomunicaciones – Análisis de tráfico. desempeño y calidad de servicio – Redes de control inteligentes – Comercio electrónico – Manejo transaccional en línea – Servicios web – Buscadores paralelos (metabuscadores) – Sistemas de tiempo real – Bases de datos paralelas – Análisis de datos – Data mining – Análisis de mercado.
APLICACIONES • Investigación – Simulaciones espaciales – Estudios atómicos – SETI – Inteligencia artificial • Recreación – Simulaciones tridimensionales y realidad virtual – Cine: “actores virtuales” – Multimedia: procesamiento de voz e imágenes – Computación gráfica y videojuegos COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 73 INTRODUCCIÓN .
CASO DE ESTUDIO 1 PREDICCIÓN CLIMÁTICA • Modelos climáticos globales – Dividir el mundo en una grilla (por ej. cada 24 horas): 56 GFLOPS • Predicción climática (50 años.8 TFLOPS • Perspectiva: – En un computador tradicional con procesador de 3GHz (10 GFLOPS) la predicción climática demandaría del orden de 100 años de tiempo de cómputo.. de 10 km de paso) – Resolver las ecuaciones de fluidodinámica para cada punto y tiempo • Requiere un mínimo de 100 Flops por punto por minuto • Predicción del tiempo (7 días. Es necesario disponer de estrategias más potentes para el análisis COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 74 INTRODUCCIÓN . cada 30 días): 4.
CASO DE ESTUDIO 2 ANÁLISIS DE DATOS • Hallar información “oculta” en grandes cantidades de datos • ¿Qué motivos existen para “husmear” en grandes cantidades de datos? – ¿Existen dolencias inusuales en los habitantes de una ciudad? – ¿Qué clientes son más propensos a tratar de hacer fraude al seguro de salud? – ¿Cuándo conviene poner en oferta la cerveza? – ¿Qué tipo de publicidad enviar a un cliente? • Recolección de datos: – Sensores remotos en un satélite – Telescopios – Microarrays generando data de genes – Simulaciones generando terabytes de datos – Espionaje COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 75 INTRODUCCIÓN .
CASO DE ESTUDIO 2 ANÁLISIS DE DATOS • La información se “descubre” mediante un proceso sistemático • Análisis estadístico de los datos. comparaciones y relaciones para detectar tendencias. identificar situaciones o hechos inusuales • El tiempo de procesamiento es creciente con respecto al volumen de datos • Ciertos problemas pueden ser inabordables con los algoritmos de la computación secuencial tradicional Es necesario disponer de métodos más potentes para el análisis COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 76 INTRODUCCIÓN .
valen más. de la página A. y ayudan a hacer a otras páginas "importantes". • También se analiza la página que emite el voto – Los votos emitidos por las páginas “importantes” *con PageRank elevado]. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 77 INTRODUCCIÓN . • Se basa en la “naturaleza democrática de la web” – Un enlace de una página A a una página B se interpreta como un voto. para la página B. CASO DE ESTUDIO 3 ANÁLISIS DE DATOS: PAGERANK DE GOOGLE • PageRank: familia de algoritmos utilizados para asignar numéricamente la relevancia de los documentos (o páginas web) indexados por un motor de búsqueda.
• Datos: – 1. [tarda varios días en completarse].000 millones – +50. Las útimas actualizaciones del Pagerank fueron en 4/2 y 5/12 de 2013 [oficial] y julio de 2014 [extraoficial].000 millones en 2005 (Yahoo) – 90.000 millones en 2007 (estimado Google) – Google dejó de reportar luego de indicar que indexaba 8.85. ni siquiera diariamente. página i (sean o no hacia A) probabilidad de que un navegante continúe pulsando links • El PageRank no se actualiza instantáneamente.000 millones de páginas en 1999 (estimado) – 30. CASO DE ESTUDIO 3 ANÁLISIS DE DATOS: PAGERANK DE GOOGLE valores de PageRank que tienen las páginas que enlazan a A número de enlaces salientes de la factor de amortiguación  0.000 millones de páginas indexadas (estimado 2014) COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 78 INTRODUCCIÓN .
CASO DE ESTUDIO 4 SETI @HOME • Giordano Bruno (1548-2000): “hay vida en otros mundos”. tierra • Joseph Von Litron (1840): “círculo de fuego” agua Resultado: sin financiación. Resultado: sin financiación. • Voyager (1977): placa de oro COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 79 INTRODUCCIÓN . Resultado: la hoguera !! • Carl Gauss (1777-1855): “comunicación con la luna”. trigo Resultado: sin financiación. • Charles Cros (1869): “espejo gigante”.
4 MHz • SETI (Search for ExtraTerrestrial Intelligence) – Universidad de California (desde 1971) – Utiliza métodos científicos para la búsqueda de emisiones electromagnéticas por parte de civilizaciones en planetas lejanos COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 80 INTRODUCCIÓN . CASO DE ESTUDIO 4 SETI @HOME • Nikola Tesla (1899) anunció “señales coherentes desde Marte” • Guglielmo Marconi (1920) detectó “señales extrañas desde el espacio” • Frank Drake (1960): Proyecto Ozma. buscó en el canal de 1420-1420.
incrementa la sensitividad – Resolución variable de ancho de banda y tiempo – Búsqueda de múltiples tipos de señales • Análisis de distribución Gaussiana • Búsqueda de pulsos repetidos • Problema: requiere TFLOPs de procesamiento • Solución: computación paralela/distribuida • SETI@HOME: usa tiempo de cómputo donado voluntariamente por usuarios en todo el mundo para ayudar a analizar los datos recabados por los radiotelescopios COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 81 INTRODUCCIÓN . CASO DE ESTUDIO 4 SETI @HOME • Avances en SETI – Corrección del efecto Doppler coherente • Ancho de canal más fino.
CASO DE ESTUDIO 4 SETI @HOME • División del dominio de cómputo • Distribución de datos • Análisis distribuido • Reporte de resultados COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 82 INTRODUCCIÓN .
SETI@home tenía una capacidad de cómputo mayor a 800 TFLOPS • 1000 años de tiempo de cómputo por día • Más de dos millones de años de tiempo de cómputo agregado • Se procesan señales 10 veces más débiles que las de 1980-1990 • Ha sido el punto de partida para muchos proyectos similares • Folding@home. MilkyWay@home. Rosetta@home. SETI@home sobrepasó el número de 1021 operaciones de punto flotante (el cómputo más largo de la historia según Guinness World Records). Einstein@home. etc. • En 2009. CASO DE ESTUDIO 4 SETI @HOME • Estadísticas (2010) • > 5 millones de usuarios (mayor número para un proyecto de computación distribuida) • > 3 millones de computadores en 253 países • > medio millón de personas participan diariamente • En 2001. COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 83 INTRODUCCIÓN .
• Solución: paralelismo de procesamiento simétrico – Computación multithreading – Utilizando coprocesadores (XeonPhi) o procesadores gráficos (GPU) COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 84 INTRODUCCIÓN . CASO DE ESTUDIO 5 INTERACCIÓN ENTRE PARTÍCULAS • N-body problem – Predecir el movimiento de un conjunto de partículas y sus interacciones • Aplicaciones: – Astronomía (movimiento de cuerpos celestes) y física (medios granulares) – Computación gráfica (iluminación) – Termodinámica (radiación térmica) • Inconveniente: sistemas complejos involucran millones de partículas.
00 % 15222240 25767492 2450854 Research 105 21.20 % 1060789 1686243 154460 Industry 285 57.59 85179949.00 % 31113640 40809541 3813010 Vendor 7 1. APLICACIONES • Sectores de aplicación (Top500) Segments Count Share % Rmax Sum (GF) Rpeak Sum (GF) Processor Sum Academic 79 15.00 7779924 sistemas performance COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 85 INTRODUCCIÓN .60 % 752813 974331 100464 Government 16 3.80 % 10258602 15254518 1205160 Classified 8 1.40 % 521941 687823 55976 Totals 500 100% 58930025.
las técnicas de procesamiento posibilitan obtener resultados más precisos de un modo eficiente en la resolución de instancias difíciles de problemas complejos COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 86 INTRODUCCIÓN . analizar y optimizar diversas alternativas de diseño – Obtener resultados más precisos – Abordar casos realistas y escenarios extremos – Analizar alternativas de diseño que en otro caso resultarían intratables • En definitiva. simulación y optimización que utilicen paralelismo permite: – Reducir el tiempo necesario para desarrollar. APLICACIONES • Utilizar herramientas de desarrollo.
grid y cloud. APLICACIONES • RESUMEN – Procesamiento paralelo de gran porte – Aplicaciones científicas – Manejo de enormes volúmenes de datos – Procesamiento paralelo de mediano porte – Aplicaciones comerciales – Procesamiento transaccional financiero – Bases de datos distribuidas – Programas multithreading – Aplicaciones de escritorio – Procesamiento distribuido – Internet. web services COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 87 INTRODUCCIÓN .
CONSIDERACIONES IMPORTANTES • DISEÑO del HARDWARE – Tecnología. poder y cantidad de los elementos de procesamiento – Conectividad entre elementos • TÉCNICAS de PROGRAMACIÓN – Abstracciones y primitivas para cooperación – Mecanismos de comunicación La clave es la integración de estos aspectos para obtener un mejor desempeño computacional en la resolución de aplicaciones COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 88 INTRODUCCIÓN .
COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE • Aspectos relevantes: – Arquitecturas de computadores paralelos – Modelos de programación – Diseño de algoritmos eficientes – Medidas para evaluar los algoritmos paralelos – Lenguajes y bibliotecas para programación paralela y distribuida – Tendencias tecnológicas actuales de diseño y programación SERÁN LOS ASPECTOS A ABORDAR A LO LARGO DEL CURSO COMPUTACIÓN DE ALTA PERFORMANCE – 2017 89 INTRODUCCIÓN .
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