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Article

1 - MOTIVATIONS POUR LE PARALLÉLISME

2 - DÉFINITION DU PARALLÉLISME

3 - SOURCES DU PARALLÉLISME ET OPÉRATIONS FONDAMENTALES

  • 3.1 - Parallélisme de données
  • 3.2 - Parallélisme de contrôle
  • 3.3 - Opérations fondamentales du parallélisme

4 - ORGANISATION DES ARCHITECTURES PARALLÈLES

5 - PROGRAMMATION DES ARCHITECTURES PARALLÈLES

  • 5.1 - Modèle data-parallèle
  • 5.2 - Modèle concurrent à mémoire partagée
  • 5.3 - Modèle concurrent à passage de messages
  • 5.4 - Modèle multiflots (multi-thread )

6 - LOIS, MODÈLES ET MÉTRIQUES DES PERFORMANCES DES ARCHITECTURES PARALLÈLES

| Réf : H1088 v1

Organisation des architectures parallèles
Introduction au parallélisme et aux architectures parallèles

Auteur(s) : Franck CAPPELLO, Jean-Paul SANSONNET

Date de publication : 10 août 1999

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Sommaire

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Auteur(s)

  • Franck CAPPELLO : Chargé de recherche au CNRS - Laboratoire de recherche en informatique LRI - Université Paris Sud, Orsay

  • Jean-Paul SANSONNET : Directeur de recherche au CNRS - Laboratoire d’informatique pour la mécanique et les sciences de l’ingénieur LIMSI - Université Paris Sud, Orsay

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INTRODUCTION

L’architecture des ordinateurs, qu’il s’agisse de microprocesseurs ou de supercalculateurs, est fortement influencée par l’exploitation d’une propriété fondamentale des applications : le parallélisme. Un grand nombre d’architectures présentes dans les sites informatiques sont parallèles. Ce type d’architecture touche une large gamme de machines depuis les PC biprocesseurs jusqu’aux supercalculateurs. Aujourd’hui, la plupart des serveurs sont des machines parallèles (des multiprocesseurs).

L’objectif de notre exposé est d’introduire la notion de parallélisme, de discuter la nécessité de l’exploiter pour atteindre de hautes performances et de présenter les différentes formes d’architectures d’ordinateurs parallèles.

Tout au cours de notre étude, nous évoquons plusieurs domaines d’applications pour lesquels l’exploitation du parallélisme est fondamentale : le traitement numérique, les bases de données, le traitement d’images, la comparaison de séquences ADN, etc. Pour traiter ces applications, les architectures parallèles peuvent être généralistes (c’est-à-dire capables de répondre aux besoins d’une grande diversité d’applications) ou spécialisées. Les architectures spécialisées sont destinées à exploiter les caractéristiques spécifiques d’une catégorie d’applications ou même d’une seule application. Nous présentons ces deux types d’architectures parallèles.

Bien souvent, il faut avoir recours à une conception et à un développement parallèle de l’application pour exploiter le parallélisme de façon intéressante. Les langages de programmation parallèles sont une composante essentielle dans la chaîne de conception d’une application. Nous présentons les principaux.

Enfin, l’intérêt des architectures parallèles réside dans les performances qu’elles permettent d’atteindre. Nous examinons donc les métriques utilisés pour rendre compte des performances et les grandes lois qui les gouvernent.

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VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h1088


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4. Organisation des architectures parallèles

Une architecture parallèle est le résultat d’un équilibre entre plusieurs paramètres : la nature des ressources, les performances relatives de ces ressources, l’agencement des ressources et leur mode de contrôle.

4.1 Ressources et organisation schématique des architectures parallèles

  • Ressources fondamentales

    Les architectures parallèles sont généralement construites à partir des ressources qui composent les architectures séquentielles : unité de traitement, unité de contrôle (séquencement du programme), mémoire, entrées/sorties (disque, réseau, etc.). Durant l’exécution d’un traitement parallèle, toutes les unités échangent des informations. Ces transferts d’informations sont réalisés par une ressource supplémentaire : le réseau de communication interne.

  • Performances des ressources des architectures parallèles

    Les performances des architectures parallèles sont le fruit des performances de leurs ressources et de leur agencement. Les performances des ressources sont principalement mesurées en latence (temps pour l’exécution complète d’une action) et débit (volume d’informations traité dans un intervalle de temps). Examinons des exemples de ressources.

Les microprocesseurs actuels ont des latences pour des opérations entières ou flottantes de 1 à 3 cycles. Avec une fréquence de fonctionnement de 2 ns pour les meilleurs, la latence d’exécution de traitement pour une donnée est d’environ 2 à 6 ns. Certains processeurs peuvent réaliser deux opérations flottantes et deux opérations entières (sans compter les branchements et les accès mémoire) en un cycle. Avec des données 64 bits, le débit de données peut atteindre 8 opérandes et 4 résultats 64 bits par cycle d’horloge soit 48 Go/s avec une horloge à 500 Mhz.

La mémoire statique possède un temps d’accès de quelques nanosecondes (typiquement inférieur à 10 ns) et un débit égal à l’inverse de cette valeur multiplié par la largeur des mots accédés. Avec des mots de 64 bits et une mémoire à 5 ns à 2 ports (c’est-à-dire à deux accès simultanés), le débit peut atteindre théoriquement 3,2 Go/s.

La mémoire...

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