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appunti-steffo/7 - High performance computing/★ glossario.md

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2023-09-21 00:46:23 +00:00
Il glossario contiene voci fino allo slideshow 07.
### High performance (HP)
Sistemi con hardware specializzato per effettuare calcoli più velocemente, ad esempio tramite esecuzione in parallelo.
### Architectural heterogeneity
Sistemi le cui risorse di calcolo non sono tutte dello stesso tipo, e invece sono specializzate allo svolgimento di diversi compiti.
### Massive parallelism
### Locally homogeneous
Quando una parte di un sistema ha tante risorse di calcolo uguali che condividono risorse.
### Globally heterogeneous
Quando un sistema ha diverse parti *locally homogeneous* che interagiscono fra loro.
### Legge di Moore
Il numero di transsitor in un circuito integrato raddoppia ogni due anni.
Ha cessato di essere valida intorno al 2000.
### Legge di Dennard
I transistor possono essere scalati $\times 0.7$ ad ogni generazione di processori.
Riducendo le dimensioni dei transistor si può scalare la loro frequenza di $\times 1.4$.
Per impedire al campo elettrico di aumentare e di causare interferenze, anche la potenza fornita ai transistor è scalata di $\times 0.7$.
Ha cessato di essere valida nel 2005.
### Power wall
^2241b2
Soglia oltre la quale non è possibile diminuire la potenza fornita ai transistor.
### Instruction-level parallelism (ILP)
Parallelismo implicito nei processori per aumentare le prestazioni single-core, realizzato tramite pipelining.
Efficacia limitata.
### Dark silicon
Limitazione nei sistemi multicore che impedisce a tutti i core di essere attivati contemporaneamente per limiti di potenza.
Vedi [[#^2241b2|Power wall]].
### Soluzione #1: Rimpicciolimento
Realizzare chip più piccoli ed economici.
### Soluzione #2: Dimming
Realizzare più core paralleli, ma più lenti.
### Soluzione #3: Specializzazione
Realizzare più core con funzionalità diverse e selezionare sul momento quali usare.
### Soluzione #4: Cambio di approccio
Iniziare ad usare tecnologie diverse per la realizzazione di microprocessori.
### Tassonomia di Flynn (SISD, SIMD, MISD, MIMD)
Classificazione di processori in base a come operano in parallelo.
### Single instruction, single datastream
Esecuzione sequenziale. CPU single-core.
### Single instruction, multiple datastreams
Vengono effettuate le stesse operazioni su dati diversi. GPU.
### Multiple instruction, single datastreams
Vengono effettuate operazioni diverse sugli stessi dati. Array processors.
### Multiple instruction, multiple datastreams
Vengono effettuate a matrice istruzioni diverse su dati diversi. CPU multi-core.
### Loop unrolling
Trasformazione di un loop in modo che riesca ad effettuare più operazioni con una singola istruzione.
```c
for(int i = 0; i < SIZE; i++) {
array[i] += 1;
}
```
```c
for(int i = 0; i < SIZE / 4; i++) {
array[i+0] += 1;
array[i+1] += 1;
array[i+2] += 1;
array[i+3] += 1;
}
```
```c
for(int i = 0; i < SIZE / 4; i++) {
addToAddresses(array, i, n, 1) // Singola istruzione assembly!
}
```
### Istruzione di *fork*
Divisione dellexecution path in due path separati con istruzioni diverse
### Istruzione di *join*
Riunione di execution path *fork*ati, richiede che entrambi abbiano terminato lesecuzione.
### Symmetric multi-processors (SMP, UMA)
Processori shared memory la cui memoria è fisicamente condivisa.
Sono uniform memory access time (UMA).
### Distributed shared memory (DSM, NUMA)
Processori shared memory la cui memoria è fisicamente distribuita tra i core.
Sono non-uniform memory access time (NUMA).
### Coherence
Principio di caching secondo il quale il contenuto delle cache deve essere sempre valido, anche quando un altro processore ha modificato il dato in questione nella memoria principale.
### Snoopy cache
Cache che interagisce direttamente con le altre cache attraverso un singolo bus condiviso, invalidando e scrivendo i dati quando necessario.
### Directory cache
Cache distribuita in modo simile a una memoria di un sistema NUMA, richiede a ciascun core di mantenere una directory di quali core hanno in cache un certo dato.
### Full bit vector
Ogni blocco di cache ha nella directory un bit per ciascun core che potrebbe avere o no il blocco cacheato.
### Limited pointer scheme (LPS)
Invece che usare una matrice di flag, vengono salvati gli indici dei core, come in un array sparso.
### Broadcast
Quando gli indici dei core utilizzano più spazio di quello disponibile, si ritorna a un sistema di broadcast.
### No broadcast
Quando gli indici dei core utilizzano più spazio di quello disponibile, il più nuovo sostituisce quello vecchio.
### Vettore grossolano
Vettore che fa in modo che ciascun indice corrisponda a più core, ad esempio tramite modulo `%`
### Puntatori dinamici
### Sparse directory
Viene usata una linked list distribuita per rappresentare quali core hanno in cache quale blocco.
### Protocollo Modified-Shared-Invalid (MSI)
Protocollo per invalidazione di blocchi di cache che prevede tre stati:
- modified
- shared
- invalid
### Protocollo Modified-Exclusive-Shared-Invalid (MESI)
Protocollo per invalidazione di blocchi di cache che prevede quattro stati:
- exclusive modified
- exclusive
- shared
- invalid
### Coherence miss / Communication miss / Sharing miss
Miss di cache dovuto alle azioni di un altro core.
### True
Quando il dato ad essere modificato da un altro core è specificamente quello salvato in cache.
### False
Quando il dato ad essere modificato è solamente contenuto allinterno dello stesso blocco.
### Operazioni atomiche / operazioni indivisibili
Operazioni che vengono effettuate da un thread in una transazione unica, che non possono essere interrotte a metà.
A livello hardware, sono comunemente implementate le seguenti.
### Test & Set (Lock acquire)
```cpp
atomic bool acquire(bool* lock) {
bool result = *lock;
*lock = true;
return result;
}
```
### Swap
```cpp
atomic void swap<T>(T* a, T* b) {
T tmp = *a;
*a = *b;
*b = tmp;
}
```
### Compare & Swap
### Test & Test & Set
### Test | Backoff & Test & Set (Lock acquire)
### Esclusione mutua (Mutex, Lock)
Meccanismo per impedire che un altro core operi durante unoperazione atomica.
### Lock
Meccanismo di sincronizzazione che permette a un solo thread alla volta di utilizzare una risorsa.
### Sezione critica
Parte di codice che può eseguire solo un thread alla volta.
### Sequential consistency
Caratteristica di unarchitettura che non effettua reordering di alcun tipo.
### Write buffering (W→R)
Caratteristica di unarchitettura che permette ai read successivi ai writes di essere effettuati in anticipo.
### Total store ordering
I read di altri processori sono bloccati finchè tutti gli altri processori non hanno ricevuto il nuovo valore.
### Processor consistency
I read di altri processori sono bloccati finchè il processore singolo non ha ricevuto il nuovo valore.
### Partial store ordering (W→R + W→W)
Caratteristica di unarchitettura che permette a qualsiasi operazione di essere effettuata prima che un write abbia effettivamente scritto il valore in memoria.
### Weak ordering / release consistency (fence)
Caratteristica di unarchitettura che permette a qualsiasi operazione di essere effettuata prima di altre.
Richiede lutilizzo di particolari istruzioni *fence* che impediscono il reordering.
### Legge di Amdahl
$$
Speedup = \frac{Old\ Run\ Time}{New\ Run\ Time}
$$
$$
Speedup = \frac{1}{\left( 1 - Parallel\ Time \right) + \left(\frac{Parallel\ Time}{n}\right)}
$$
### Shared memory
Implementazione del parallelismo a livello di codice che prevede memoria condivisa tra più core, richiede meccanismi di atomicità e locking.
Tipo `threading` in Python.
### Distributed memory / Message passing
Implementazione del parallelismo a livello di codice che prevede memoria individuale per ciascun core, richiede scambio di dati esplicito.
Tipo `multiprocessing` in Python.
Il costo per il message passing è:
$$
Message\ Cost = Frequency \times \left( Overhead + Network\ Delay + \frac{Data\ Size}{Messages \times Bandwidth} + Network\ Contention - Overlap \right)
$$
### Static load balancing
I task vengono assegnati ai core a compile-time.
### Dynamic load balancing
I task vengono assegnati ai core a run-time.