Bibliographie & annexes
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NOTE DE L'ÉDITEUR
Cet article est la version actualisée de l’article [H 1 088] intitulé Introduction au parallélisme et aux architectures parallèles, de Franck CAPPELLO et Jean-Paul SANSONNET, paru dans nos éditions en 1999.
RÉSUMÉ
Le parallélisme est dorénavant utilisé dans la majorité des architectures, des systèmes embarqués aux superordinateurs. Les monoprocesseurs sont remplacés par des processeurs multicœurs. Cet article décrit la notion de parallélisme et ses différents types. Il présente les grandes classes d’architectures parallèles avec leurs ressources et organisations mémoire, en distinguant les architectures homogènes et hétérogènes. Les principes des techniques de programmation sont introduits avec les extensions parallèles des langages de programmation couramment utilisés et les modèles de programmation visant à rapprocher la programmation parallèle de la programmation séquentielle, en incluant les spécificités des architectures. Enfin, les modèles et métriques d’évaluation des performances sont examinés.
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Since the early 2000s, parallelism has found use in most computer architectures, from embedded systems to supercomputers. Multi-core processors have replaced uniprocessors. This article describes parallelism and its different types. It presents the main classes of parallel architectures with their resources and memory organizations, in both homogeneous and heterogeneous architectures. The basic parallel programming techniques are introduced with the parallel extensions of commonly used programming languages, and the programming models designed to close the gap with sequential programming, while allowing for the specific features of parallel architectures. Finally, performance evaluation is presented with metrics and performance models.
Auteur(s)
-
Franck CAPPELLO : Docteur en Informatique de l’université Paris Sud - IEEE Fellow
-
Daniel ETIEMBLE : Ingénieur de l’INSA de Lyon - Professeur émérite à l’université Paris Sud -
INTRODUCTION
La notion de parallélisme, qui consiste à utiliser plusieurs processeurs ou opérateurs matériels pour exécuter un ou plusieurs programmes, est ancienne. Les multiprocesseurs datent des années 1960. De cette période jusqu’à la fin des années 1990, des architectures parallèles ont été utilisées pour les applications nécessitant des besoins de calcul que les monoprocesseurs étaient incapables de fournir. Étaient concernés les mainframes et serveurs d’une part, et les machines vectorielles puis parallèles utilisées pour le calcul scientifique hautes performances d’autre part. Les années 1980 ont vu l’apparition de différentes sociétés proposant des machines parallèles, sociétés qui ont assez rapidement disparu. La raison essentielle est liée aux progressions exponentielles des performances des microprocesseurs, utilisés dans les PC et les serveurs multiprocesseurs. L’utilisation massive du parallélisme se limitait aux très grandes applications de simulation numérique avec les architectures massivement parallèles. Le début des années 2000, avec les limitations des monoprocesseurs et le « mur de la chaleur », a complètement changé la situation (voir [H 1 058]). Les processeurs multicœurs sont présents en 2016 dans les architectures matérielles pour tous les types de composants : appareils mobiles (smartphones, tablettes), systèmes embarqués, télévisions, PC portables et PC de bureau, et jusqu’aux machines parallèles et superordinateurs pour la très haute performance.
Dans cet article, nous introduisons la notion de parallélisme, présentons les différents types de parallélisme et les différentes formes d’architectures parallèles. Alors que la programmation des machines parallèles a été longtemps réservée à des spécialistes, tout programmeur doit maintenant maîtriser les notions essentielles de la programmation parallèle pour tirer parti des possibilités des architectures. Nous présentons les extensions parallèles des langages de programmation couramment utilisés, les modèles de programmation développés qui visent à « rapprocher » la programmation parallèle des techniques de la programmation séquentielle tout en prenant en compte les spécificités des architectures parallèles. Enfin, l’intérêt des architectures parallèles réside dans les performances qu’elles permettent d’atteindre. Pour optimiser ces performances et/ou réduire la consommation énergétique, il est nécessaire de modéliser d’une part le parallélisme existant dans une application et d’autre part les architectures parallèles. Nous examinons donc les métriques utilisées pour évaluer ou prévoir les performances et les grandes lois qui les gouvernent.
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MOTS-CLÉS
parallélisme de données et de contrôle extensions SIMD classification de Flynn mémoires partagées et distribuées modèles d'exécution modèles de programmation OpenMP MPI pThreads loi d’Amdhal modèle Roofline
KEYWORDS
data and control parallelism | SIMD extensions | Flynn's taxonomy | shared and distributed memories | execution models | programming models | OpenMP | MPI | pThreads | Amdhal's law | Roofline model
VERSIONS
- Version archivée 1 de août 1999 par Franck CAPPELLO, Jean-Paul SANSONNET
DOI (Digital Object Identifier)
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Ressources des architectures parallèles5. Classification des architectures parallèles
Pour une architecture utilisant plusieurs processeurs, la diversité des ressources et leur nombre important conduit à une grande variété d’agencements possibles de ces ressources. Pour distinguer des familles d’architectures parallèles, on utilise des classifications.
5.1 Classification de Flynn
La classification la plus utilisée est connue historiquement sous le nom de classification de Flynn . Elle classe les architectures suivant les relations entre les unités de traitement et les unités de contrôle. Les unités de traitement calculent chacune un flux de données ou « Data stream ». Les unités de contrôle déroulent chacune un programme (un flux d’instructions ou « Instruction stream »). Le tableau 4 présente cette classification.
Le modèle SISD (Single Instruction stream Single Data stream) correspond au modèle classique de Von Neuman (architecture séquentielle) pour lequel une seule unité de traitement reçoit un seul flux d’instructions pour traiter un seul flux de données. Le monoprocesseur exécutant des instructions scalaires correspond au modèle SISD du point de vue du programme. Il utilise cependant le plus souvent le parallélisme pipeline ou de type superscalaire.
Dans une architecture SIMD (Single Instruction stream Multiple Data stream), une seule unité de contrôle gère le séquencement du programme pour plusieurs unités de traitement. Un schéma simplifié est présenté dans la figure 9.
Les processeurs élémentaires (PE) reçoivent les mêmes instructions en même temps et calculent sur un flot de données différent. Des exemples de telles architectures sont la CM2 de Thinking Machine et MasPar dans les années 80. Les architectures parallèles SIMD ont disparu pour plusieurs raisons :
-
le contrôleur et les processeurs élémentaires sont spécifiques et donc plus coûteux que les microprocesseurs standards ;
-
une fréquence d’horloge de 12,5 MHz...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - KOBAYASHI (H.) - Feasibility Study of a Future HPC System for Memory-Intensive Applications : Final Report. - Proceedings of the joint Workshop on Sustained Simulation Performance, University of Stuttgart (HLRS) and Tohoku University, pp 3-16 (2014).
-
(2) - KOBAYASHI (H.) - Feasibility Study of a Future HPC System for Memory-Intensive Applications : Final Report. - in SuperComputing, NEC Booth, http://jpn.nec.com/hpc/info/pdf/SC13_NEC_Tohoku_Prof.Kobayashi.pdf (2013).
-
(3) - BERNSTEIN (A.J.) - Analysis of Programs for Parallel Processing. - IEEE Transactions on Electronic Computers. EC-15 (5) : 757-763 (October 1966).
-
(4) - * - Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer Manuals, http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html.
-
(5) - * - ARM Synchronization Primitives, http://infocenter.arm.com/help/topic/com.arm.doc.dht0008a/DHT0008A_arm_synchronization_primitives.pdf.
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