A Lei de Amdahl na era Multicore
Autor: Blogger do Profº Juvenal Neto | Publicado: 2012-03-10T11:21:00-04:00

 Diante do esgotamento da capacidade de escalonamento dos processadores superescalares, a computação se encontra em um ponto de inflexão quando se trata de multicores e paralelismo. Por um lado, fornecedores de computação anunciam máquinas com cada vez mais núcleos de processamento e por outro, projetistas de multicore focando seu trabalho apenas no núcleo de processamento e desconsiderando outros elementos presentes no chip como um todo.  O ponto de partida para algumas possíveis soluções partem da limitação de paralelização relacionada à Lei de Ambdahl. Considerando que, um chip multicore é formado por n elementos, chamados de BCE (Base Core Equivalent) e que correspondem ao hardware necessário para criar um core básico, a ideia é poder agrupar os vários recursos associados aos vários BCEs alcançando-se com isso, um único core que apresente uma melhor performance no processamento sequencial.    A este agrupamento, sugere-se que para aumentarmos a eficiência (perf) precisamos quadruplicar o rendimento (r) de programas sequenciais. Considerando que programas não são infinitamente compostos por porções paralelas, ou seja, sempre haverá uma porção sequencial, especificamos algumas alternativas para o melhor rendimento do processamento:     Executar a parte  sequencial mais rapidamente (1-f);    Aumentar a  granularidade de paralelismo (s);    Aumentar os trechos  paralelizáveis do código.    Para proporcionar este ganho apontam-se três modelos de chips multicores a partir do agrupamento dos BCEs: chips multicore simétricos (mais comumente encontrados), chips multicore assimétricos e chips multicore dinâmicos. Percebe-se na abordagem Assimétrica e Dinâmica de múltiplos núcleos o oferecimento de melhores características de desempenho do que a abordagem simétrica, uma vez que pode lidar com a porção paralela e porção sequencial de um programa porém, na dinâmica ainda existe a barreira da dificuldade de implementação.   A aplicação também se mostra relevante quando trata-se sobre Computação na Nuvem (cloud computing). A computação na nuvem faz uso do fator f da lei de Ambdahl que pode praticamente chegar a zero, uma vez que, os pedidos possam ser manipulados de forma independente por cada máquina remota.   Considerando trabalhos futuros e não tomando a proposta como absoluta e completa, tendo o mundo real como algo muito mais complexo, permanecem alguns modelos (subsídios) que visam estimular a discussão sobre o tema, e possivelmente provocar estudos e melhorias nos modelos propostos. Um destes subsídios é o entendimento de que os projetistas de hardware não devem se limitar a adicionar mais recursos arbitrariamente como única forma de alcançar o alto desempenho, e sim mudar a maneira de dividir a porção paralela do software.   As pesquisas apontam para a inevitável continuidade do crescimento multicore e provoca os pesquisadores sobre o assunto no sentido de estes desenvolverem melhores modelos, preferencialmente voltados à multicores dinâmicos, tanto para o hardware quanto para o software de modo que se possa alcançar Speedups potenciais.Fonte: Atividade realizada como parte da avaliação da disciplina Processamento Paralelo - Semana 1 (2012-1)