Calcolo parallelo

DALL’ARCHITETTURA
DI
VON NEUMANN
AL
CALCOLO PARALLELO
Buro Federica
ARCHITETTURA DI VON NEUMANN
Il modello di architettura informatica di Von
Neumann è formato da quattro elementi:
ESTENSIONI DELL’ARCHITETTURA DI
VON NEUMANN
• I calcolatori attuali seguono ancora i principi di von
Neumann, ma con alcune estensioni per migliorare le
prestazioni:
- processori dedicati per eseguire particolari operazioni
in modo molto efficiente ed in parallelo alla CPU;
- possibilità di eseguire alcune istruzioni in parallelo;
- calcolatori con diverse CPU che agiscono
contemporaneamente
(macchine
parallele
o
multiprocessore come i supercomputer per eseguire
calcoli complicati molto velocemente)
CALCOLO PARALLELO
• È un’evoluzione del calcolo seriale e consiste
nell’esecuzione simultanea di un problema su
più CPU dello stesso processore, al fine di
poter migliorare le prestazioni del sistema.
• Per indicare computer con più CPU si usa il
termine “processore parallelo”.
APPLICAZIONI
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Modellazione del clima globale
Simulazione reazioni chimiche
Previsioni del tempo
Simulazione attività geologica e sismica
Applicazioni commerciali: applicazioni che
richiedono il processing di grandi moli di dati con
algoritmi molto sofisticati:
- database paralleli e data mining
- diagnostica medica
- motori di ricerca per il web
USARE IL CALCOLO PARALLELO
• Risolvere problemi più grandi
• Risparmiare tempo
• Grande capacità di memorizzazione
• Costo molto elevato
ALGORITMI
• La maggior parte degli algoritmi deve essere
riscritta per poter utilizzare il calcolo parallelo.
Infatti, non basta mettere più processori uno
vicino all’altro e connetterli per ottenere in
calcolo parallelo.
SOFTWARE
• Sono stati sviluppati anche software per
programmare computer paralleli.
Questi sistemi devono contenere i meccanismi
necessari per poter suddividere il calcolo tra le
varie unità.
TASSONOMIA DI FLYNN
Classificazione dei calcolatori:
- SIMD (Single Instruction Multiple Data) : i
processori eseguono la stessa istruzione
contemporaneamente con differenti flussi di
dati
- MIMD (Multiple Instruction Multiple Data): i
processori hanno programmi e flussi di dati
differenti
SIMD
(Single Instruction Multiple Data)
MIMD
(Multiple Instruction Multiple Data)
CLASSIFICAZIONE
È possibile classificare le macchine parallele in base
al modo in cui gestiscono l’indirizzamento della
memoria:
- SHARED Memory: i processori operano
indipendentemente, condividendo tutta la
memoria.
- DISTRIBUTED Memory: ogni processore dispone
di un’area di memoria locale e i dati possono
essere scambiati solo attraverso network di
comunicazione.
SHARED MEMORY
DISTRIBUTED MEMORY