View
51
Download
2
Category
Preview:
DESCRIPTION
Ümran Onay. Paralel programlama nedir? Paralel programlama modelleri Paralel hesaplama nedir? Algoritmalar -Uygunluk ve verimlilik -Amdahl kuralı ve ardışık bir programda hızlanma -Pratikte amdahl kuralı nasıl işler? OpenMP - Thread’lerin Hesaplanması - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Ümran Onay
İÇERİK• Paralel programlama nedir?• Paralel programlama modelleri• Paralel hesaplama nedir?• Algoritmalar
-Uygunluk ve verimlilik -Amdahl kuralı ve ardışık bir programda
hızlanma-Pratikte amdahl kuralı nasıl işler?
• OpenMP- Thread’lerin Hesaplanması
-Openmp yürütme modeli -Paralel bölgeler
-Uygulama(pi sayısının hesabı) -Avantaj ve dezavantajlar
-Programın derlenmesi• Son
PARALEL PROGRAMLAMA
Paralel programlama, işlemler arasında iyi
tanımlanmış iletişim yapıları kullanan ve verimi
artırmaya yönelik işlemlerinin paralel işlenmesini
sağlayan bir yapıdır.
Paralel Programlama Modelleri• Ortak Hafıza Modelleri
– Dağıtık Ortak Bellek– Posix Threads– OpenMP – Java Threads (HKU JESSICA, IBM cJVM)
• Mesaj Tabanlı Modeller– PVM – MPI
• Hibrid Modeller– Ortak ve dağıtık hafızayı birlikte kullananlar– OpenMP ve MPI birlikte kullananlar
• Nesne ve Servis Tabanlı Modeller– Geniş alanda dağıtık hesaplama teknolojileri
• Nesne: CORBA, DCOM• Servis: Web servisleri tabanlı
• Bilimsel araştırma projelerinde sıklıkla• Derleyici tarafından paralelleştirilen ortak bellek tabanlı programlar• MPI gibi mesaj paylaşımı tabanlı programlar kullanılmaktadır.
PARALEL HESAPLAMA
Paralel hesaplama, bir uygulamanın
parçalara ayrılarak her bir parçanın birden
fazla işlemcide çalıştırılmasıyla daha hızlı sonuç
alma işlemidir.
ALGORİTMALAR
• Sistemin bir parçası hızlandırılır.• Bu sistem bir bütün olarak ela alınır.• Ve toplam hızlanmanın ne olacağı hesap edilir.
AMDAHL KURALI
AMDAHL KURALIAzami Hızlanma
Şeklindedir.
p = 5, tn (kırmızı) = 3 saniye, ti (mavi) = 1 saniye ve
f = tn / (tn + ti) = 0.75
Azami hızlanma p = 2, tn (mavi) = 1 saniye,
ti (kırmızı) = 3 saniye ve
f = tn / (tn + ti) = 0.25
Azami hızlanma
SONUÇ:A bölümünü 2 kat hızlandırmak, B bölümünü 5 kat hızlandırmaktan çok daha az bir çabayla gerçekleştirilebilir.
Pratikte– Pratikte programları paralelleştirmek Amdahl yasasında görüldüğü kadar zor
değildir.– Ancak programın çok büyük bir kısmını paralel işlem için harcaması
gereklidir.
Hızlanma
Kodda Paralel Kısım
0% 20% 40% 100%60% 80%
8.0
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0P=2
P=4
P=8
OPENMPParalel hesaplamada işlemleri kolaylaştırmada kullanılan bir API’dir.Openmp, paylaşılmış hafıza sistemleri için tasarlanmıştır ve genellikle openmp ile daha az çaba harcayarak paralelliği uygulamak için mevcut seri programlar kullanılır.Openmp kullanımı ile:• Derleyici komutları ile paralellik sağlamak,• Veya zaman zaman işlev çağrısında bulunmak kolaydır.
Ve openmp, paralel programlamanın hızlı ve !.... yoludur.
(OpenMP is a “quick and dirty” way of parallelizing a program.)
Thread’lerin Hesaplanması-Her thraad bir işlemciye atanır.-Her thread programınızın bir kopyasında çalışır.
Thread 0Thread 1 Thread 2 Thread n
OpenMP Yürütme Modeli
• MPI’da, bütün thread’ler her zaman etkindir.• Openmp’de ise yürütme yalnızca master thread
üzerindedir. Yavru thread’ler işlemlerin okunması sırasında ve kendilerine ihtiyaç duyulduğu yerde çalışmaya başlarlar.
1. Thread’ler, program paralel alana girdiğinde ortaya çıkarlar ve işlemler yapılır.
2. Paralel bölgeden çıkıldığında ise thread’ler bırakılırlar.
OpenMP Yürütme Modeli
Ana thread hem paralel hem seri alanda görev almaktadır.
Thread’lerin sayısı paralel bölgede artarkenparalel alan dışında serbest bırakılırlar.
omp_set_num_threads(4);
kısmında paralel bölgede çalışacak threadler
oluşturulur ve her thraad aynı kodu çalıştırır.
double A[1000];
omp_set_num_threads(4);
#pragma omp parallel
{
int ID = omp_thread_num();
pooh(ID, A);
}
printf(“all done\n”);
double A[1000];
omp_set_num_threads(4);
pooh(0, A);
pooh(1, A); pooh(2, A); pooh(3, A);
A’nın bir kopyası bütün thread’ler arasında paylaşılır.
İşlem devam etmeden önce bütün thread’lerin bitmesi bekler.
printf(“all done\n”);
Pi sayısının OPENMP ile hesaplanması = =
0
1
4(1+x2)
dx0<i<N
4N(1+((i+0.5)/N)2)
#define n 1000000main() {
double pi, l, ls = 0.0, w = 1.0/n;int i;
#pragma omp parallel private(i,l) reduction(+:ls) {#pragma omp for
for(i=0; i<n; i++) {l = (i+0.5)*w;ls += 4.0/(1.0+l*l);
}#pragma omp master
printf(“pi is %f\n”,ls*w);#pragma omp end master }}
• Seri programlama şeklinde yazılıyor• Otomatik yük dağılımı yapılıyor.• Bütün değişkenler paylaşılıyor.
#define n 1000000main() {
double pi, l, ls = 0.0, w = 1.0/n;int i;for(i=0; i<n; i++) {
l = (i+0.5)*w;ls += 4.0/(1.0+l*l);
}printf(“pi is %f\n”,ls*w);
}
Sıralı programParalel program
Avantajlar• Programcının veri yerleştirme hususunda
endişelenmesini gerektirecek bir durum yoktur çünkü openmp paylaşılmış hafızadan yararlanır.
• Programlama modeli seri benzeridir böylece kavramsal mesaj göndermeden daha kolaydır.
• Komutların kullanımı daha kolay ve basittir.• Eski seri kodun yeniden yazılması gerekmez. Üzerinde
yapılacak değişikliklerle paralel hale getirilebilir.
Dezavantajlar • Programlar yalnızca paylaşılmış hafıza sistemlerinde çalıştırılabilir.
• Kullanılan derleyicinin openmp desteğinin olması gerekmektedir.-Oysa MPI heryerde kurulabilir.
• Genel olarak yalnızca orta hızlanma elde edilir.
• Openmp kodları olduğunca az seri koda sahip olmak isterler.
• Asal sayı uygulaması
Teşekkürler
SON
Recommended