Como domar uma fera de 1TFlop que cabe na palma da sua mão

Luciano Palma (@LucianoPalma)Community Manager – Servers & HPCIntel Software Brasil

Luciano.palma@intel.com

A Capacidade Computacional evoluiu. O Software não acompanhou.

A densidade de transistores continua aumentando, mas…

… o aumento da velocidade (clock) não

A grande maioria dos PCs vendidos são multi-core, mas…

… muitos programas / cargas ainda não tiram proveitodo paralelismo possível

O Processamento Paralelo é chave para obtero máximodesempenhopossível

2

3

Lei de Moore

Se transistores fossem pessoas

Agora imagine o que 1,3 bilhões de pessoas poderiam fazer num palco.

Essa é a escala da Lei de Moore

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TPCC 4 Processor

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Single Core

Dual

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Quad

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Por que Programação Paralela é Importante?

Competitividadena Indústria

PesquisaCientífica

SegurançaNacional

Modelagem de

Clima/Tempo

Segurança Nacional

Pesquisa Farmacêutica

Maiores Desafios Maior Complexidade Computacional…

… mantendo um “orçamento energético” realista

4

Imagens Médicas

Exploração de Energia

Simulações

Desempenho Computacional

Total por país

Análises Financeiras

Projeto de novos Produtos

CAD/manufatura

Criação de Conteúdo Digital

Corrida Computacional

Em Computação de Alto Desempenho (HPC), a Simulação é crucial

The Scientific Method is Dead-Long Live the (New) Scientific Method, June 2005Richard M. Satava, MD Journal of Surgical Innovation

A Nova Computação estimulou um Novo Método Científico*

Método Científico Clássico

Hipótese Análise

Conclusão

Refinamento

Experimentação

Modelagem e

Simulação/Refinamento do

Experimento

Previsão

Análise

Conclusão

Refinamento

Hipótese Experimentação

Para simular efetivamente… precisamos nos basear em computação paralela!

5

Exemplo de como a Computação Paralela tem ajudado...

Problema: Processamento de Imagens de Ressonância MagnéticaPediátrica é difícil. A reconstruçãoda imagem precisa ser rápida• Crianças não ficam paradas

não seguram a respiração

• Baixa tolerância a exames demorados

• Custos e Riscos da Anestesia

Solução: MRI Avançada: Processamento Paralelo de Imagense Compressed Sensing reduziramdramaticamente o tempo de aquisição da MRI• Reconsturção 100x mais rápida

• MRI de qualidade mais alta e mais rápida

• Esta imagem: paciente de 8 meses com massacancerígena no fígado

– Reconstrução Serial: 1 hora

– Reconstrução Paralela: 1 minuto

6

Computação Serial vs. Paralela

Serialização

Faz Sentido!

Fácil para fazer “debug”

Determinístico

No entanto… … aplicações serializadas não maximizam o desempenho de saída(output) e não evoluirão no tempo com o avanço das tecnologias

Paralelização – dá para fazer?!

Depende da quantidade de trabalhoa realizar e da habilidadede dividir a tarefa

É necessário entender a entrada (input), saída (output) e suas dependências

for (i=0; i< num_sites; ++i) {

search (searchphrase, website[i]);

}

parallel_for (i=0; i< num_sites; ++i) {

search (searchphrase, website[i]);

}

7

Dividindo o trabalho…

Decomposição de Tarefas: Executa diferentes funções do programa em paralelo. Limitada escalabilidade, portantoprecisamos de…

Decomposição de Dados:Dados são separados em blocos e cada bloco é processado em umatask diferente.

A divisão (splitting) pode sercontínua, recursiva.

Maiores conjuntos de dados mais tasks

O Paralelismo cresce à medida queo tamanho do problema cresce

#pragma omp parallel shared(data, ans1, ans2)

{

#pragma omp sections

{

#pragma omp section

ans1=do_this(data);

#pragma omp section

ans2=do_that(data);

}

}

#pragma omp parallel_for shared(data, ans1)

private(i)

for(i=0; i<N; i++) {

ans1(i) = do_this(data(i));

}

#pragma omp parallel_for shared(data, ans2)

private(i)

for(i=0; i<N; i++) {

ans2(i) = do_that(data(i));

}

8

Técnicas de Programação Paralela: Como dividir o trabalho entre sistemas?

É possível utilizar Threads (OpenMP, TBB, Cilk, pthreads…) ouProcessos (MPI, process fork..) para programar em paralelo

Modelo de Memória Compartilhada

Único espaço de memória utilizado por múltiplos processadores

Espaço de endereçamento unificado

Simples para trabalhar, mas requer cuidado para evitar condições de corrida(“race conditions”) quando existe dependência entre eventos

Passagem de Mensagens

Comunicação entre processos

Pode demandar mais trabalho para implementar

Menos “race conditions” porque as mensagens podem forçar o sincronismo

“Race conditions”

acontecem quando processos ou

threads separados modificam ou

dependem das mesmas coisas…

Isso é notavelmente difícil de

“debugar”!

9

10

Agora um pouco de hardware…

11

Engenharia e Arquitetura…

12

Intel inside, inside Intel…

Um processador com múltiplos cores possui

componentes “comuns” aos cores.

Estes compontentes recebem o nome de Uncore.

13

Intel inside, inside Intel…

E agora, dentro do core…

14

Vetores SIMD (SSE)

15

Vetores SIMD (AVX)

Vetorização (SIMD – Single Instruction Multiple Data)

Modo EscalarUma instrução produz

um resultado

Processamento SIMD (vetorizado)Instruções SSE, AVX, AVX2

Uma instrução pode produzir múltiplos resultados

+a[i]

b[i]

a[i]+b[i]

+

c[i+7] c[i+6] c[i+5] c[i+4] c[i+3] c[i+2] c[i+1] c[i]

b[i+7] b[i+6] b[i+5] b[i+4] b[i+3] b[i+2] b[i+1] b[i]

a[i+7] a[i+6] a[i+5] a[i+4] a[i+3] a[i+2] a[i+1] a[i]

for (i=0;i<=MAX;i++)

c[i]=a[i]+b[i];

a

b

a+b

+

Intel® Xeon Phi™ Ainda mais poder de processamento!

Até 61 cores (4 threads por core)

8 GB RAM GDDR5

Transferência de memória a 320 GB/sec

Vetores de 512 bits

1 TFLOP de processamento (Precisão Dupla)

1 slot PCIe-x16

Uso eficiente de energia (300 W)

Intel® Xeon Phi™ Ainda mais poder de processamento!

Intel® Xeon Phi™

Cada placa é vista como um nó num cluster

Programação: x86

Intel® Xeon Phi™

Visão de Software da Arquitetura do Intel® Xeon Phi™

Intel® Xeon Phi™

Visão de Hardware da Arquitetura do Intel® Xeon Phi™

Um anel bidirecional de alta velocidade

interconecta as caches L2 dos cores

Intel® Xeon Phi™

4 threads por core

Microarquitetura Pentium otimizada

Clock de 1.1 GHz

Intel® Xeon Phi™

GFLOP/sec =16 (SP SIMD Lane) x 2 (FMA) x 1.1 (GHZ) x

60 (# cores) = 2.112 (aritmética de precisão simples)

GFLOP/sec = 8 (DP SIMD Lane) x 2 (FMA) x 1.1 (GHZ) x 60

(# cores) = 1.056 (aritmética de precisão dupla)

24

Por que descer neste nível?

Utilizar todas as “threads de hardware” Não esquecer o HyperThread

Utilizar todas as unidades de execução

Retirar o máximo de instruções por ciclo de clock

Otimizar o uso dos unidades de vetores (AVX/AVX2)

Loops otimizados

Manter as caches com dados/instruções válidos

Evitar “cache misses”

Aproveitar o “branch prediction”

Evitar o “stall” da pipeline

Para tirar o máximo proveito dos recursos do hardware!

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Por que descer neste nível?

Utilizar todas as “threads de hardware” Não esquecer o HyperThread

Utilizar todas as unidades de execução

Retirar o máximo de instruções por ciclo de clock

Otimizar o uso dos unidades de vetores (AVX/AVX2)

Loops otimizados

Manter as caches com dados/instruções válidos

Evitar “cache misses”

Aproveitar o “branch prediction”

Evitar o “stall” da pipeline

Para tirar o máximo proveito dos recursos do hardware!

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Por que descer neste nível?

Utilizar todas as “threads de hardware” Não esquecer o HyperThread

Utilizar todas as unidades de execução

Retirar o máximo de instruções por ciclo de clock

Otimizar o uso dos unidades de vetores (AVX/AVX2)

Loops otimizados

Manter as caches com dados/instruções válidos

Evitar “cache misses”

Aproveitar o “branch prediction”

Evitar o “stall” da pipeline

Para tirar o máximo proveito dos recursos do hardware!

Existem recursos para lhe ajudar!

Ferramentas de Software da Intel

IDZ – Intel Developer Zone

http://software.intel.com

Intel® Cilk™ Plus

• Extensões para as linguagens C/C++ para simplificar o paralelismo

• Código abertoTambém um produto Intel

Intel® Threading Building Blocks

• Template libraries amplamente usadas em C++ para paralelismo

• Código abertoTambém um produto Intel

Domain Specific Libraries

• Intel® Integrated Performance Primitives

• Intel® Math Kernel Library

Padrões estabelecidos

• Message Passing Interface (MPI)

• OpenMP*

• Coarray Fortran

• OpenCL*

Modelos de Programação Paralela

Níveis de abstração conforme a necessidade

Mesmos modelos para multi-core (Xeon) e

many-core (Xeon Phi)

Exemplo de uso

Intel® Cilk™ Plus - Tasking

Palavras-chave do Intel® Cilk™ Plus

Cilk Plus adiciona 3 palavras-chave ao C/C++:

_cilk_spawn

_cilk_sync

_cilk_for

Usando #include <cilk/cilk.h>, você pode usar as palavras-chave: cilk_spawn, cilk_sync e cilk_for.

O runtime do CILK Plus controla a criação de threads e seuagendamento. O pool de threads é criado antes do uso das palavras-chave do CILK Plus.

Por default, o número de threads é igual ao número de núcleos (incluindo hyperthreads), mas pode ser controladopelo usuário

cilk_spawn e cilk_sync

cilk_spawn dá ao runtime a

permissão para rodar uma função-filha de forma assíncrona.

– Não é criada (nem necessária) uma 2a thread!

– Se não houver workers disponíveis, a função-filha seráexecutada com uma chamada a uma função serial.

– O scheduler pode “roubar” a fila da função-pai e executá-la em paralelo com a função-filha.

– A função-pai não tem garantia de rodar em paralelo com a função-filha.

cilk_sync aguarda a conclusão de todas as funções-filhas

antes que a execução prossiga além daquele ponto.

– Existem pontos de sincronismo (cilk_sync) implícitos –discutidos adiante.

Um exemplo simples

Computação recursiva do número de Fibonacci:

int fib(int n)

{

int x, y;

if (n < 2) return n;

x = cilk_spawn fib(n-1);

y = fib(n-2);

cilk_sync;

return x+y;

}

Chamadas assíncronas devemcompletar antes de usar x.

Execução pode continuarenquanto fib(n-1) roda.

cilk_for

Semelhante a um loop “for” regular.

cilk_for (int x = 0; x < 1000000; ++x) { … }

Qualquer iteração pode executar em paralelo com qualqueroutra

Todas as interações completam antes do programa prosseguir

Limitações:

– Limitado a uma única variável de controle

– Deve ser capaz de voltar ao início de qualquer iteração, randomicamente

– Iterações devem ser independentes umas das outras

Nos bastidores do cilk_for…

void run_loop(first, last) {

if ((last - first) < grainsize) {

for (int i=first; i<last ++i)

{LOOP_BODY;}

}

else {

int mid = (last-first)/2;

cilk_spawn run_loop(first, mid);

run_loop(mid, last);

}

}

Exemplos de cilk_for

cilk_for (int x; x < 1000000; x += 2) { … }

cilk_for (vector<int>::iterator x = y.begin();

x != y.end(); ++x) { … }

cilk_for (list<int>::iterator x = y.begin();

x != y.end(); ++x) { … }

O contador do loop não pode ser calculado em tempo de compilação usando uma lista. (y.end() – y.begin() não é definido)

Não há acesso randômico aos elementos de uma lista. (y.begin() + n não é definido.)

Serialização

Todo programa Cilk Plus tem um equivalente serial, chamado de serialização

A serialização é obtida removendo as palavras-chavecilk_spawn e cilk_sync e substituindocilk_for por for

O compilador produzirá a serialização se vocêcompilar com –cilk-serialize (Linux*/OS X*)

Rodar um programa com somente um worker é equivalente a rodar a serialização.

Semântica Serial

Um programa CILK Plus determinístico terá a mesmasemântica de sua serialização.

– Facilita a realização de testes de regressão;

– Facilita o debug:

– Roda com somente um núcleo

– Roda serializado

– Permite composição

– Vantagens dos hyperobjects

– Ferramentas de análise robutas (Cilk Plus SDK)

– cilkscreen race detector

– cilkview parallelism analyzer

Sincronismos implícitos

void f() {

cilk_spawn g();

cilk_for (int x = 0; x < lots; ++x) {

...

}

try {

cilk_spawn h();

}

catch (...) {

...

}

}Ao final de uma funcão utilizando spawn

Ao final do corpo de um cilk_for (não sincroniza g())

Ao final de um bloco try contendo um spawn

Antes de entrar num bloco try contendo um sync

Exemplo de uso

OpenMP – Cálculo de π

Cálculo de π – Teoriaπ pode ser calculado através da integral abaixo

π = ∫ f(x) * d(x) = 4 / (1 + x2) * d(x) = 3.141592654...0

1

π = 4 / (1 + 0,52) * 1 = 4 / 1,25 π = 3,2

Cálculo de π – Primeira AproximaçãoValor grosseiramente aproximado de π

f(0,25) = 3,735; f(0,75) = 2,572 π = 3,153

3,735 * 0,5

= 1,867

2,572 * 0,5

= 1,286

Cálculo de π – Segunda AproximaçãoCom mais aproximações, o valor de π tende ao valor teórico

Aproximação com 10 intervalos π = 3,14243

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10

Cálculo de π – Aumentando os intervalos…Quanto mais intervalos, maior a precisão do cálculo

SOLUÇÃO DO PROBLEMA ATRAVÉS DE HPCCada thread realiza o cálculo de alguns intervalos

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REDUÇÃO

PI = 3,1424

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Thread Thread Thread Thread

Demo de Programação Paralela

Cálculo de π

Vídeo:

Breve apresentação do Intel® Xeon Phi™

Nota sobre Otimização

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4725, or go to: http://www.intel.com/design/literature.htm• Intel, Core, Atom, Pentium, Intel inside, Sponsors of Tomorrow, Pentium, 386, 486, DX2 and the Intel logo are trademarks of Intel Corporation in the

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Risk Factors

The above statements and any others in this document that refer to plans and expectations for the second quarter, the year and the future are forward-looking statements that involve a number of risks and uncertainties. Words such as “anticipates,” “expects,” “intends,” “plans,” “believes,” “seeks,” “estimates,” “may,” “will,” “should” and their variations identify forward-looking statements. Statements that refer to or are based on projections, uncertain events or assumptions also identify forward-looking statements. Many factors could affect Intel’s actual results, and variances from Intel’s current expectations regarding such factors could cause actual results to differ materially from those expressed in these forward-looking statements. Intel presently considers the following to be the important factors that could cause actual results to differ materially from the company’s expectations. Demand could be different from Intel's expectations due to factors including changes in business and economic conditions, including supply constraints and other disruptions affecting customers; customer acceptance of Intel’s and competitors’ products; changes in customer order patterns including order cancellations; and changes in the level of inventory at customers. Uncertainty in global economic and financial conditions poses a risk that consumers and businesses may defer purchases in response to negative financial events, which could negatively affect product demand and other related matters. Intel operates in intensely competitive industries that are characterized by a high percentage of costs that are fixed or difficult to reduce in the short term and product demand that is highly variable and difficult to forecast. Revenue and the gross margin percentage are affected by the timing of Intel product introductions and the demand for and market acceptance of Intel's products; actions taken by Intel's competitors, including product offerings and introductions, marketing programs and pricing pressures and Intel’s response to such actions; and Intel’s ability to respond quickly to technological developments and to incorporate new features into its products. Intel is in the process of transitioning to its next generation of products on 22nm process technology, and there could be execution and timing issues associated with these changes, including products defects and errata and lower than anticipated manufacturing yields. The gross margin percentage could vary significantly from expectations based on capacity utilization; variations in inventory valuation, including variations related to the timing of qualifying products for sale; changes in revenue levels; segment product mix; the timing and execution of the manufacturing ramp and associated costs; start-up costs; excess or obsolete inventory; changes in unit costs; defects or disruptions in the supply of materials or resources; product manufacturing quality/yields; and impairments of long-lived assets, including manufacturing, assembly/test and intangible assets. The majority of Intel’s non-marketable equity investment portfolio balance is concentrated in companies in the flash memory market segment, and declines in this market segment or changes in management’s plans with respect to Intel’s investments in this market segment could result in significant impairment charges, impacting restructuring charges as well as gains/losses on equity investments and interest and other. Intel's results could be affected by adverse economic, social, political and physical/infrastructure conditions in countries where Intel, its customers or its suppliers operate, including military conflict and other security risks, natural disasters, infrastructure disruptions, health concerns and fluctuations in currency exchange rates. Expenses, particularly certain marketing and compensation expenses, as well as restructuring and asset impairment charges, vary depending on the level of demand for Intel's products and the level of revenue and profits. Intel’s results could be affected by the timing of closing of acquisitions and divestitures. Intel's results could be affected by adverse effects associated with product defects and errata (deviations from published specifications), and by litigation or regulatory matters involving intellectual property, stockholder, consumer, antitrust, disclosure and other issues, such as the litigation and regulatory matters described in Intel's SEC reports. An unfavorable ruling could include monetary damages or an injunction prohibiting Intel from manufacturing or selling one or more products, precluding particular business practices, impacting Intel’s ability to design its products, or requiring other remedies such as compulsory licensing of intellectual property. A detailed discussion of these and other factors that could affect Intel’s results is included in Intel’s SEC filings, including the report on Form 10-K for the year ended Dec. 31, 2011.

Rev. 4/17/12