“Alternativa para procesamiento de datos oceanográficos que requieren gran capacidad de cómputo, por medio de programación en paralelo con el programa.

Presentación del tema: "“Alternativa para procesamiento de datos oceanográficos que requieren gran capacidad de cómputo, por medio de programación en paralelo con el programa."— Transcripción de la presentación:

1 “Alternativa para procesamiento de datos oceanográficos que requieren gran capacidad de cómputo, por medio de programación en paralelo con el programa MatLab” Chávez-Pérez*, V.M. y Velázquez Rodríguez E. Instituto Tecnológico superior de Zapopan Universidad de Guadalajara *. **

2 INTRODUCCIÓN Muchos de los procesos de investigación en áreas de la Oceanografía requieren un análisis mediante el uso de herramientas computacionales, este análisis en ocasiones requiere una elevada capacidad de cómputo, pero en la mayoría de los casos no se cuentan con supercomputadoras para agilizar este proceso. En el presente trabajo se presenta una alternativa para solucionar este problema en base a la programación en paralelo por medio del programa MatLab y la implementación en computadoras personales. Se probara la eficiencia del procesamiento probando con datos satelitales de gran resolución tanto espacial como temporal, en un arreglo de computadoras realizado en el laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico Superior de Zapopan.

3 ¿Qué es la Computación en Paralelo?
La computación paralela es una técnica de programación en la que muchas instrucciones se ejecutan simultáneamente. Se basa en el principio de que los problemas grandes se pueden dividir en partes más pequeñas que pueden resolverse de forma concurrente ("en paralelo"). Durante muchos años, la computación paralela se ha aplicado en la computación de altas prestaciones, pero el interés en ella ha aumentado en los últimos años debido a las restricciones físicas que impiden el escalado en frecuencia. La computación paralela se ha convertido en el paradigma dominante en la arquitectura de computadores, principalmente en los procesadores multinúcleo. Los ordenadores paralelos se pueden clasificar según el nivel de paralelismo que admite su hardware: los ordenadores multinúcleo y multiproceso tienen varios elementos de procesamiento en una sola máquina, mientras que los clusters, los MPP y los grids emplean varios ordenadores para trabajar en la misma tarea. Proponemos la alternativa de utilizar el protocolo de Transferencia de paso de Mensajes (MPI por sus siglas en ingles).

4 EQUIPO UTILIZADO El equipo requerido para la aplicación de computo en paralelo puede ser cualquier computadora personal ya sea PC o Mac, ya que los diversos protocolos son compatibles con las dos, para nuestro casa estaremos trabajando con 12 computadoras PowerPC con las siguientes características: Processador Intel Xeon Quad-Core 3.2 GHz 4 Gb de memória RAM 4 MB L2 de caché por procesador Dos tarjetas Ethernet 10/100/1000 Disco duro de 650 Gb Las maquinas son parte del laboratorio de Inteligencia artificial del departamento de ingeniería en sistemas computacionales del Instituto Tecnológico Superior de Zapopan.

5 Programación Paralela en MPI
MPI es un estándar de programación en paralelo mediante paso de mensajes que permite crear programas portables y eficientes Características de MPI Interfaz genérica que permite una implementación optimizada en cualquier sistema paralelo. Es una biblioteca que incluye interfaces para FORTRAN, C y C++. Define varias formas de comunicación lo que permite programar de manera natural cualquier algoritmo en paralelo. Está pensado para crear bibliotecas paralelas. La programación usando MPI no es compleja, pero es relativamente distinta a la programación de un código serial y existen factores nuevos que tener en cuenta.

6 MatlabMPI MATLAB MPI es una implementación para MATLAB de MPI (Message Passing Interface) que permite que cualquier programa creado bajo MATLAB pueda ser ejecutado en múltiples procesadores. MATLAB MPI consiste en un conjunto de instrucciones de MATLAB que implementan un subconjunto de MPI, permitiendo que cualquier programa de MATLAB pueda ser ejecutado en una computadora paralela. Además, MATLAB MPI podrá ejecutarse en cualquier sistema de computadoras que soporten MATLAB.   Esta implementación ha sido probada tanto en sistemas distribuidos de memoria compartida como un sistema de memoria distribuida (SUN, SGI, HP,I BM y LINUX). La innovación técnica que introduce MATLAB MPI es que implementa el “look and feel” de MPI en el estándar de los ficheros de entrada/salida de MATLAB; con esto lo que conseguimos es que esta implementación tenga tres características principales: Que obtengamos una implementación extremadamente compacta (aproximadamente 100 líneas de código). Que resulte una implementación muy pura. Esta implementación funcionará en cualquier punto en donde MATLAB también funcione. MATLAB MPI puede igualar el ancho de banda de comunicación del lenguaje C basado en MPI en el envío de mensajes de gran tamaño.     

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8 APLICACIONES Oceanografía y Meteorología Las aplicaciones para la programación en paralelo pueden ser tantas como al usuario se le puedan ocurrir algunos ejemplos son: Reducir de forma considerable el tiempo de corridas de cualquier programa hecho en MatLab, C, C++ o Fortran. Aumentar la memoria del programa para evitar fallas a falta de esta. Para correr modelos y de esta manera disminuir considerablemente el tiempo de procesado. Análisis de gran cantidad de datos por ejemplo; datos satelitales de alta resolución, datos de oleaje, etc.

9 VENTAJAS DE LA PROGRAMACIÓN EN PARALELO
Ventajas Puede ser instalado en cualquier laboratorio de computo, en cualquier maquina sin importar sistema operativo. En el caso de MAtlabMPI, solo se requiere una licencia de matlab ya que este se considera que solo se corre desde el servidor. Se agilizaran tiempos y aumentara la capacidad de computo. La forma mas económica de tener computo de alto rendimiento dentro de nuestra propia institución. Se puede configurar para correr los programas de forma remota.