Abiadura Handiko Konputazioa

Presentación del tema: "Abiadura Handiko Konputazioa"— Transcripción de la presentación:

1 Abiadura Handiko Konputazioa
Arkitektura Paraleloak IF - EHU ARKITEKTURA PARALELOAK Abiadura Handiko Konputazioa Agustin Arruabarrena Konputagailuen Arkitektura eta Teknologia saila Informatika Fakultatea – Euskal Herriko Unibertsitatea

2 0. Sarrera. 1. Bektore-konputagailuak. 2. Konputagailu paraleloak (oinarrizko kontzeptuak). 3. Datuen koherentzia (SMP). 4. Prozesuen sinkronizazioa (SMP). 5. Memoriaren kontsistentzia. 6. Komunikazio-sarea. Mezu-ematea. 7. Datuen koherentzia (DSM). 8. Begizten paralelizazioa eta atazen banaketa. 9. Abiadura handiko konputagailu paraleloak. Programazio paraleloa: OpenMP eta MPI (sarrera).

3 0. Sarrera

4  Konputagailuen eboluzioa azaltzeko, hiru faktore kontuan hartu behar dira:
 aurrerapenak teknologia elektronikoan.  aurrerapenak sistemaren arkitekturaren diseinuan.  aurrerapenak sistemaren softwarearen garapenean.

5  Aurrerapenak teknologia elektronikoan
 transistore kopurua > M  erloju-maiztasuna > 1 GHz  kommutazio-abiadura  integrazio- eta paketatze-teknologia  memoria-edukiera  osagaien/txipen arteko komunikazio-denborak

6  Aurrerapenak sistemaren arkitekturan
 RISC arkitekturak  memoria-hierarkia  unitate funtzional bereziak  erregistroak  segmentazioa (ILP) desordena (Tomasulo) supereskalarrak - VLIW / espekulazioa - aurreikuspena multithreading  nukleo (core) asko txipean  kalkulurako gune bereziak: txartel grafikoak

7  Aurrerapenak sistemaren eta aplikazioen softwarean
 list scheduling loop unrolling software pipelining trace scheduling EPIC …  OpenMP MPI UPC OpenCL / Cuda ...

8  Prozesadore eskalarren kalkulu-abiadura
> 1 Gflop/s 109 koma higikorreko eragiketa segundoko Gogoratu: Mega (M) 106 Giga (G) 109 Tera (T) 1012 Peta (P) 1015 mikro (µ) 10-6 nano (n) 10-9 pico (p) femto (f) 10-15  Abiadura hori ez da nahikoa hainbat aplikazio tekniko/zientifikotarako meteorologia, genetika, astrofisika, aeronautika, geofisika, ingeniaritza, materialak, datu-base handiak...

9 Hennessy – Patterson, 4. arg.
% 20 urteko % 52 urteko

10  Irtenbidea: paralelismoa
- Multicore (2-8 prozesadore txip batean) - Prozesadore asko (?) batera elkarlanean P = proz. → GF/s??  Nola erabili P prozesadore? sare bat / errepikapen hutsa / sistema paraleloa

11  Flynn-en sailkapena SISD SIMD MIMD Datu-jarioak 1 asko 1 Agindu-
array processors bektore-konputagailuak MIMD memoria partekatua memoria pribatua

12 1. Bektore-konputagailuak
- Sarrera - Datu-dependentziak - Egiturazko dependentziak - Kalkulu-abiadura - Bektore-kodea

13 Sarrera TE ≈ 7N ziklo do i = 0, N-1 C(i) = A(i) + B(i) enddo
beg: FLD F1,A(R1) FLD F2,B(R1) FADD F3,F2,F1 FST C(R1),F3 ADDI R1,R1,#8 SUBI R2,R2,#1 BNZ R2,beg Kode eskalar arrunta TE ≈ 7N ziklo

14 Sarrera Bektoreak: - hasiera-helbidea - luzera - pausoa (stride)
do i = 0, N-1 C(i) = A(i) + B(i) enddo LV V1,A(R1) LV V2,B(R1) ADDV V3,V2,V1 SV C(R1),V3 Bektore-kodea Bektoreak: - hasiera-helbidea - luzera - pausoa (stride) 2000 – 2008 – 2016 – 2024 – ... – 2116 hasiera-helb. = 2000 / luzera = 16 / pausoa = 8

15 Sarrera  LV V1,A(R1) BD Ir AM M M M Id AM M M M Id ... ...
BD Ir AM M M M Id Id Id

16 Sarrera th N TB ≈ th + N ziklo TE ≈ 7 N ziklo N = 128, th = 14
LV V1,A(R1) LV V2,B(R1) ADDV V3,V1,V2 SV C(R1),V3 BD Ir AM M M M Id Id BD Ir AM M M M Id Id BD Ir A A Id Id BD Ir AM Ir M M M Id Id th N TB ≈ th + N ziklo TE ≈ 7 N ziklo N = 128, th = 14 TE = 896 ziklo TB = 142 ziklo

17 Sarrera  Arazoak Memoria: segmentatuta / bus kop. / moduluak
LV V1,A(R1) LV V2,B(R1) ADDV V3,V1,V2 SV C(R1),V3 BD Ir AM M M M Id Id BD Ir AM M M M Id Id BD Ir A A Id Id BD Ir AM Ir M M M Id Id  Arazoak Memoria: segmentatuta / bus kop. / moduluak Unitate funtzionalak: segmentatuta / asko Bektore-erreg.: tamaina / kopurua / atzipena

18 Sarrera  Arazoak Programak: dena bektore-eragiketak?
beti bektoriza daitezke? do i = 0, N-1 A(i) = A(i) + 1 enddo Jatorrizko kodea desordenatu egin behar da! eskalarki: L0 +0 S0 / L1 +1 S1 / ... / LN-1 +N-1 SN-1 bektorialki: L0 L1 ... LN-1 / N-1 / S0 S1 ... SN-1

19 Bektore-prozesadoreko kontrola
Sarrera  Bektore-arkitekturaren eskema logikoa (tomasulo) Erregistroak Unitate funtzion. Prozesadore eskalarra (osoa) Memoria Bektore-prozesadoreko kontrola Helbide- unitatea (datuak) (erag.) Erregistroak

20 Sarrera  Makina-lengoaia VL → bektoreen luzera VS → bektoreen pausoa
LV Vi,A(Rj) Vi := M(A+Rj) SV A(Rj),Vi M(A+Rj) := Vi OPV Vi,Vj,Vk Vi := Vj OP Vk OPVS Vi,Vj,Fk Vi := Vj OP Fk OPVI Vi,Vj,#k Vi := Vj OP #k VL → bektoreen luzera VS → bektoreen pausoa MOVI VL,#64 MOVI VS,#8 LV V1,A(R1)

21  Bektore-agindu batek aurreko agindu baten emaitza behar du.
Datu-dependentziak  Bektore-agindu batek aurreko agindu baten emaitza behar du. do i = 0, N-1 A(i) = A(i) + 1 enddo LV V1,A(R1) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R1),V2 - itxaron bektore osoa erregistroan kargatu arte, eta gero irakurri. - egin Id → Ir zirkuitulaburra, eta irakurri bektore-osagaiak ahal bezain laster: KATEAKETA (chaining)

22 Datu-dependentziak  Kateaketa egin gabe LV TB = 13 + 3N ADDVI SV
LV V1,A(R1) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R1),V2 BD Ir AM M M M Id ... Id BD Ir A A Id ... Id BD Ir AM Ir M M M Id ... TB = N LV N ADDVI N SV N

23 Datu-dependentziak  Kateaketa eginez LV TB = 13 + N ADDVI SV
LV V1,A(R1) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R1),V2 BD Ir AM M M M Id Id BD Ir A A Id Id BD Ir AM Ir M M M Id LV TB = 13 + N ADDVI SV N

24  Kateaketa bi agindurekin: C = A + B
Datu-dependentziak  Kateaketa bi agindurekin: C = A + B LV V1,A(R1) LV V2,B(R1) ADDV V3,V2,V1 SV C(R1),V3 BD Ir AM M M M Id Id BD Ir A A Id Id BD Ir AM Ir M M M Id Oro har, eragigai bat unitate funtzional batetik eta bestea erregistro-multzotik (idazten ari da, edo idatzita dago).

25  Exekuzio-taulak (A = A + 1)
Datu-dependentziak  Exekuzio-taulak (A = A + 1) kateaketa ez Ex.has. UF lat. 1. dat N. dat LV V1,A(R1) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R1),V2 3 3 6+1 6+N 6+N+1 2 9+N+1 9+2N 9+2N+1 3 13+2N+1 13+3N kateaketa bai Ex.has. UF lat. 1. dat N. dat LV V1,A(R1) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R1),V2 3 3 6+1 6+N [7] 2 9+1 9+N [10] 3 13+1 13+N

26  Exekuzio-taulak (C = A + B)
Datu-dependentziak  Exekuzio-taulak (C = A + B) Ex.has. UF lat. 1. dat N. dat LV V1,A(R1) LV V2,B(R1) ADDV V3,V1,V2 SV C(R1),V3 kateaketa ez 3 3 6+1 6+N 4 3 7+1 7+N 7+N+1 2 10+N+1 10+2N 10+2N+1 3 14+2N+1 14+3N kateaketa bai Ex.has. UF lat. 1. dat N. dat LV V1,A(R1) LV V2,B(R1) ADDV V3,V1,V2 SV C(R1),V3 3 3 6+1 6+N 4 3 7+1 7+N [8] 2 10+1 10+N [11] 3 14+1 14+N

27 Egiturazko dependentziak
 Baliabideak libre al daude? - unitate funtzionalak adi: N ziklo okupatuko dira. - bektore-erregistroak adi: irakurketa/idazketarako bus nahikoak. - memoriako busak - memoria-moduluak  Okupatuta badaude, ziklo asko (N) galduko dira.

28 Egiturazko dependentziak
 Memoriako busak Zenbat bus daude memoriarekin lan egiteko? bus bakar bat LV V1,A(R1) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R1),V2 BD Ir AM M M M Id Id BD Ir A A Id Id BD Ir AM ? ... Ir M M M Id ... LV ADDVI SV busa okupatuta TB ≈ 2 N

29 Egiturazko dependentziak
 Memoria-bus bakarra (A = A + 1) kateaketa bai Ex.has. UF lat. 1. dat N. dat LV V1,A(R1) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R1),V2 3 3 6+1 6+N [7] 2 9+1 9+N [6+N] 3 9+N+1 9+2N

30 Egiturazko dependentziak
 Memoria-bus bakarra (C = A + B) Ex.has. UF lat. 1. dat N. dat LV V1,A(R1) LV V2,B(R1) ADDV V3,V2,V1 SV C(R1),V3 3 6+1 6+N 6+N 3 9+N+1 9+2N kateaketa bai [10+N] 2 12+N+1 12+2N [9+2N] 3 12+2N+1 12+3N TB ≈ 3 N LV ADDV SV

31 Egiturazko dependentziak
 Bi memoria-bus (C = A + B) kateaketa bai Ex.has. UF lat. 1. dat N. dat LV V1,A(R1) LV V2,B(R1) ADDV V3,V2,V1 SV C(R1),V3 3 6+1 6+N [8] 2 10+1 10+N [6+N] 9+N+1 9+2N 4 7+1 7+N TB ≈ 2 N LV ADDV SV

32 Egiturazko dependentziak
 Memoria-moduluak Libre al daude erabili behar diren memoria-moduluak? Okupatuta badaude, LV/SV aginduak zain geratuko dira. Arazoak: - memoria-agindu bat bere buruarekin. - memoria-agindu bat beste batzuekin.

33 Egiturazko dependentziak
 Memoria-eragiketa bakarra m0 m1 m2 m3 tm = 3 ziklo mk = 4 s = 1 M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M  Zenbat modulu erabiltzen dira? mk / ZKH(mk,s) Beraz, ez dago arazorik baldin mk / ZKH(mk,s) ≥ tm

34 Egiturazko dependentziak
 Padding m0 m1 m2 m3 A00 A01 A02 A03 A10 A11 A12 A13 A20 A21 A22 A23 A30 A31 A32 A33 A00 A01 A02 A03 - A10 A11 A12 A A20 A21 A22 A A30 A31 A32 A33 - m0 m1 m2 m3 Errenkadak: s = 1 arazorik ez s = 1 arazorik ez Zutabeak: s = 4 arazo asko s = 5 arazorik ez Diagonal n.: s = 5 arazorik ez s = 6 arazoak Diagonal tx.: s = 3 arazorik ez s = 4 arazoak

35 Egiturazko dependentziak
 Memoria-eragiketa bat baino gehiago Ex.has. UF lat. 1. dat N. dat LV V1,A(R1) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R1),V2 3 3 6+1 6+N [7] 2 9+1 9+N [10] m0 m1 m2 m3 m4 m5 m6 m7 - - - M M M M M M M M M M M

36 Egiturazko dependentziak
 Zenbat ziklo itxaron behar da, erabili behar den memoria-modulua libre izan arte (s=1)? Erabili ezin diren moduluen zerrenda osatu behar da: 1. Kalkulatu zein modulutan hasiko den memoriako aurreko agindua (j): (hk – hj) + hasiera-moduluaj 2. Gehitu aurretik eta atzetik tm-1 modulu. 3. k aginduak erabili behar duen modulua zerrenda horretan badago, itxaron zerrendako posizioko adinako ziklo.

37 Egiturazko dependentziak
Ex.has. Mod.ok. Itx. UF lat. 1.dat N.dat LV V1,A(R1) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R1),V2 3 3 6+1 6+N [7] 2 9+1 9+N [10] 5, 6 - 7 - 0, 1 4 3 17+1 17+N

38 TB = N/Lmax (th + tbeg) + tb N
Egiturazko dependentziak  Erregistroen tamaina (Lmax) - zer egin bektoreak luzeagoak badira? strip mining do i = 0, N-1 A(i) = A(i) + 1 enddo MOVI VS,#1 MOVI R1,#N segi: MOV VL,R1 LV V1,A(R2) ADDVI V2,V1,#1 SV A(R2),V2 ADDI R2,R2,#Lmax SUBI R1,R1,#Lmax BGTZ R1,segi TB = N/Lmax (th + tbeg) + tb N TB = N; N = 500; Lmax = 64; tbeg = 10 → 8×(30+10) = (+ % 19)

39  Hiru parametro erabili ohi dira “abiadura” adierazteko:
Kalkulu-abiadura  Hiru parametro erabili ohi dira “abiadura” adierazteko: - Exekuzio-denbora (ziklotan zein segundotan). - Kalkulu-abiadura: exekutatu diren koma higikorreko eragiketen kopurua, segundoko. - Azelerazio-faktorea (speed-up): zenbat bider azkarragoa den bektore-exekuzioa exekuzio eskalarra baino.

40  Exekuzio-denbora (N-ren arabera)
Kalkulu-abiadura  Exekuzio-denbora (N-ren arabera) 50 100 150 200 250 300 25 75 125 N TB = N TB esk.: TE = te N bekt.: TB = th + tb N th malda = tb ADI: zikloak! segundotan emateko, erloju-periodoaz (T) biderkatu behar da.

41  Kalkulu-abiadura (N-ren arabera)
RB = N / TB = N / (th + tbN) [ ] × EragKop × F MF/s N R∞ RB R∞/2 N1/2 R∞ = [1 / tb] × EK × F N1/2 → R∞ / 2 N1/2 = th / tb

42  Azelerazio-faktorea (speed-up)
Kalkulu-abiadura  Azelerazio-faktorea (speed-up) KB = TE / TB = te N / (th + tbN) K∞ = te / tb  Bektore-luzera minimoa TE = TB te NB = th + tb NB → NB = N1/2 / (K∞– 1)

43  Kode eskalarraren eragina: Amdahl-en legea.
Kalkulu-abiadura  Kode eskalarraren eragina: Amdahl-en legea. Kode zati bat, f, bektorialki, eta bestea, 1–f, eskalarki. TBE = f TB + (1-f) TE KBE = TE / TBE = TE / (f TB + (1–f) TE) = KB / (KB – f (KB–1))

44 Kalkulu-abiadura  Amdahl-en legea KBE = KB / (KB – f (KB–1))
2 4 6 8 10 12 14 16 0.2 0.4 0.6 0.8 1 azelerazio-faktorea (speed-up) f (bektorizazio-faktorea) (KB = 2, 4, 8, 16) KB = ∞

45 Kalkulu-abiadura  Amdahl-en legea Kalkulu-abiadura:
RBE = N / TBE = N / (f TB + (1-f) TE) = = N / (f (th + tb N) + (1-f) te N) = = N / (f (th + tb N) + (1-f) K∞ tb N) [× EK × F]

46  Amdahl-en legearen eragina
Kalkulu-abiadura  Amdahl-en legearen eragina 2 4 6 8 10 12 14 16 0.2 0.4 0.6 0.8 1 azelerazio-faktorea f tb = 5 ns te = 66,6 ns tb = 10 ns te = 33,3 ns CRAY X-MP tb = 10 ns te = 66,6ns → K∞ = 6,6

47 1. Bektore-konputagailuak
- Sarrera - Datu-dependentziak - Egiturazko dependentziak - Kalkulu-abiadura - Bektore-kodea - datu-dependentziak - bektorizazioa - optimizazioak

48 Datu-dependentziak  Begizta bat bektorialki exekutatu ahal izateko, aginduen jatorrizko ordena aldatu behar da. eskalarki: L0 +0 S0 / L1 +1 S1 / ... / LN-1 +N-1 SN-1 bektorialki: L0 L1 ... LN-1 / N-1 / S0 S1 ... SN-1  Adi: ordena-aldaketak egin daitezke, baina aginduen arteko datu-dependentziak errespetatu egin behar dira, beti!

49 Datu-dependentziak benetako dependentziak izen-dependentziak  dependentzia RAW i: A = ... j: = A  antidependentzia WAR i: = A ... j: A =  irteera-dependentzia WAW i: A = ... j: A = i j Gogoratu: dependentzia batek eragiketen arteko ordena-erlazio jakin bat ezartzen du.

50 Datu-dependentziak  Begiztekin lan egin behar denez, dependentziak edozein iteraziotako aginduen artean eman daitezke. i1 eta i2 iterazioko aginduen arteko dependentzia bat badago, i2 – i1 distantziakoa dela esaten da.  Dependentziak bi graforen bidez adierazi ohi dira: dependentzia-grafoa eta iterazio-espazioa izenekoak.

51  Dimentsio bakarreko begiztak
Datu-dependentziak  Dimentsio bakarreko begiztak do i = 2, N-2 1: A(i) = B(i) + 2 2: C(i) = A(i-2) + A(i+1) enddo Dependentzia-grafoa 1 2 A(2) = B(2) + 2 C(2) = A(0) + A(3) A(3) = B(3) + 2 C(3) = A(1) + A(4) A(4) = B(4) + 2 C(4) = A(2) + A(5) A(5) = B(5) + 2 C(5) = A(3) + A(6) A,2 A,1 i Iterazio-espazioa

52  Bi dimentsioko begiztak
Datu-dependentziak  Bi dimentsioko begiztak do i = 2, N-1 do j = 1, N-2 1: A(i,j) = A(i,j-1) * 2 2: C(i,j) = A(i-2,j+1) + 1 enddo i j A(0,1) 1 2 A,(2,-1)

53 Datu-dependentziak  Beste adibide bat do i = 2, N-31 enddo 1 2 3 4 5
1: A(i) = B(i) + 2 2: C(i) = A(i-2) 3: D(i+1) = C(i) + C(i+1) 4: B(i+1) = B(i) + 1 5: D(i+30) = A(i) enddo C,0 C,1 D,29 B,1

54  Ikus dezagun nola sortu bektore-kodea zenbait adibideren bidez.
Bektorizazioa  Ikus dezagun nola sortu bektore-kodea zenbait adibideren bidez. 1. adibidea do i = 0, N-1 A(i) = B(i) + C(i) enddo MOVI VL,#N MOVI VS,#1 LV V1,B(R1) LV V2,C(R1) ADDV V3,V1,V2 SV A(R1),V3

55 Bektorizazioa 2. adibidea MOVI VL,#N do i = 0, N-1 MOVI VS,#1 enddo
1: A(i) = B(i) + C(i) 2: D(i) = A(i) enddo MOVI VL,#N MOVI VS,#1 (1) LV V1,B(R1) LV V2,C(R1) ADDV V3,V1,V2 SV A(R1),V3 (2) SV D(R1),V3 1 2 i A,0

56 Bektorizazioa 3. adibidea MOVI VL,#N-1 do i = 1, N-1 MOVI VS,#1 enddo
1: A(i) = B(i) + C(i) 2: D(i) = A(i-1) enddo MOVI VL,#N-1 MOVI VS,#1 (1) LV V1,B+1(R1) LV V2,C+1(R1) ADDV V3,V1,V2 SV A+1(R1),V3 (2) LV V4,A(R1) SV D+1(R1),V4 1 2 i A,1

57 Bektorizazioa 4. adibidea MOVI VL,#N-1 do i = 0, N-2 MOVI VS,#1 enddo
1: A(i) = B(i) + C(i) 2: D(i) = A(i+1) enddo MOVI VL,#N-1 MOVI VS,#1 (2) LV V1,A+1(R1) SV D(R1),V1 (1) LV V2,B(R1) LV V3,C(R1) ADDV V4,V2,V3 SV A(R1),V4 1 2 i A,1

58 Bektorizazioa 5. adibidea do i = 1, N-1 do i = 3, N-1
1: A(i) = B(i-1) + 1 2: B(i) = A(i) enddo do i = 3, N-1 A(i) = A(i-3) * 3 enddo 1 2 1 A,3 B,1 A,0

59 Bektorizazioa 6. adibidea: bi dimentsioko bektoreak (errenk.) s=1 A
do i = 0, N-1 do j = 0, M-1 A(i,j) = B(i,j) + C(i,j) enddo MOVI R2,#N MOVI VL,#M MOVI VS,#1 beg: LV V1,B(R1) LV V2,C(R1) ADDV V3,V1,V2 SV A(R1),V3 ADDI R1,R1,#M SUBI R2,R2,#1 BNZ R2,beg A s=1 0,0 0, ,M-1 1,0 1, ,M-1 N-1,0 N-1,1 ... N-1,M-1 A+M

60 Bektorizazioa 6. adibidea: bi dimentsioko bektoreak (zutab.) A A+1 s=M
do i = 0, N-1 do j = 0, M-1 A(i,j) = B(i,j) + C(i,j) enddo MOVI R2,#M MOVI VL,#N MOVI VS,#M beg: LV V1,B(R1) LV V2,C(R1) ADDV V3,V1,V2 SV A(R1),V3 ADDI R1,R1,#1 SUBI R2,R2,#1 BNZ R2,beg A s=M A+1 0,0 0, ,M-1 1,0 1, ,M-1 N-1,0 N-1,1 ... N-1,M-1

61  Begizta bat bektorizatu ahal izateko baldintza:
Bektorizazioa  Begizta bat bektorizatu ahal izateko baldintza: Dependentziek ez dute ziklorik osatzen dependentzia-grafoan.  Oro har, begizta baten agindu batzuk bektore gisa exekuta ahal izango ditugu, baina agian beste batzuk ez (“fisioa”):

62 Bektorizazioa do i = 1, N-1 MOVI VL,#N-1 MOVI VS,#1 enddo
1: A(i) = B(i) 2: B(i) = B(i-1) enddo MOVI VL,#N-1 MOVI VS,#1 (1) LV V1,B+1(R1) SV A+1(R1),V1 (2) MOVI R3,#N-1 beg: FLD F1,B(R2) FST B+1(R2),F1 ADDI R2,R2,#1 SUBI R3,R3,#1 BNZ R3,beg 1 2 B,0 B,1

63  Automatikoki, begiztaren indizearen funtzio linealak soilik.
Dependentzia-proba  Nork analizatu behar ditu dependentziak? Programatzaileak edo konpiladoreak?  Automatikoki, begiztaren indizearen funtzio linealak soilik. a*i+b L1 L2 i c*i+d do i = L1, L2 X(a*i+b) = = X(c*i+d) enddo i1 i2 d - b ZKH(c,a)  Z → ez dago depend.

64 Dependentzia-proba i L1 L2 i L1 L2 i L1 L2

65 Dependentzia-proba wr: A0 ... A95 rd: A100 ... A290 do i = 1, 100
A(2*i) = ... ... = A(2*i+1) enddo (1 – 0) / ZKH(2, 2) = 1/2 → ez do i = 5, 100 A(i-5) = ... ... = A(2*i+90) enddo (90 – (-5)) / ZKH(2, 1) = 95 → bai? wr: A A95 rd: A A290

66 Dependentzia-proba wr: A103 ... A400 rd: A1 ... A199 wr: A9 ... A603
do i = 1, 100 A(3*i+100) = ... ... = A(2*i-1) enddo (100 – (-1)) / ZKH(2, 3) = 101 → bai? wr: A A400 rd: A A199 i=1, wr A i=52, rd A103 do i = 1, 100 A(6*i+3) = ... ... = A(3*i+81) enddo (81 – 3) / ZKH(6, 3) = 26 → bai? wr: A A603 rd: A A381 i=1, rd A i=14, wr A84 i=26, rd A159 i=26, wr A159 i=27, wr A i=28, rd A165

67 Dependentzia-proba  Adi: memoria-atzipenen pausoa bi tokitan adieraz daiteke: begiztaren mugen definizioan, edo aginduetan bertan. ZKH proba erabili baino lehen, begiztak “normalizatu” behar dira (begiztaren pausoa, 1). do i = 1, 100, 2 A(i) = ... B(2*i+5) = ... enddo do k = 1, 50 A(2*k-1) = ... B(4*k+3) = ... enddo

68 Bektorizazioa  Labur Begiztak bektore moduan exekuta daitezkeen jakiteko, aginduen arteko dependentziak analizatu behar dira. Bektore-konpiladoreak analizatuko ditu dependentziak, atzipenen pausoa konstantea den kasuetan. Dependentzia dagoen jakiteko, ZKH proba erabil daiteke. Aginduak bektoriza daitezke, baldin eta dependentzia-ziklo batean sartuta ez badaude.

69 Optimizazioak  Dependentzien analisi automatikoa ez da sinplea. Konpiladorea dependentzia dagoen ala ez erabakitzeko gauza ez bada, badaezpada ere, dependentzia dagoela erabakiko du.  Bestalde, oso garrantzitsua da bektorizazio-frakzio handiak eskuratzea (Amdahl!). Beraz, hainbat eraldaketa edo optimizazio erabiltzen dira bektorizatze-prozesua errazteko. Hona hemen optimizazio nagusiak:

70 1 Aurreranzko ordezkapen globala
Optimizazioak 1 Aurreranzko ordezkapen globala Dependentzien analisia errazteko, egindako definizio guztiak ordezkatu egin behar dira. NP1 = L+1 NP2 = L+2 ... do i = 1, L B(i) = A(NP1) + C(i) A(i) = A(i) – 1 do j = 1, L D(j,NP1) = D(j-1,NP2)*C(j) +1 enddo L+1 L+2

71 Optimizazioak 2 Indukzio-aldagaiak
Begiztaren barruan progresio aritmetikoan aldatzen diren aldagaiak ordezkatu behar dira. j = 2 k = 2 do i = 1, L j = j + 5 R(k) = R(j) + 1 k = k + 3 enddo i = j = k = j = 5*i + 2 k = 3*i - 1 do i = 1, L R(3*i-1) = R(5*i+2) + 1 enddo

72 Optimizazioak 3 Antidependentziak do i = 0, N-2 enddo do i = 0, N-2
1: A(i) = B(i) + C(i) 2: D(i) = A(i) + A(i+1) enddo do i = 0, N-2 0: [T(i)] = A(i+1) 1: A(i) = B(i) + C(i) 2: D(i) = A(i) + [T(i)] enddo 1 2 1 2 A,0 A,1 T,0 A,1 A,0

73 Optimizazioak 3 Antidependentziak do i = 0, N-2 MOVI VL,#N-1
1: A(i) = B(i) + C(i) 2: D(i) = A(i) + A(i+1) enddo MOVI VL,#N-1 MOVI VS,#1 (2/0) LV V1,A+1(R1) (1) LV V2,B(R1) LV V3,C(R1) ADDV V4,V3,V2 SV A(R1),V4 (2) ADDV V5,V1,V4 SV D(R1),V5 1 2 A,0 A,1

74 4 Irteera-dependentziak
Optimizazioak 4 Irteera-dependentziak do i = 0, N-3 1: A(i) = B(i) + C(i) 2: A(i+2) = A(i) * D(i) enddo do i = 0, N-3 1: [T(i)] = B(i) + C(i) 2: A(i+2) = [T(i)] * D(i) 3: A(i) = [T(i)] enddo 2 3 1 1 2 A,0 A,2 T,0 T,0 A,2

75 4 Irteera-dependentziak
Optimizazioak 4 Irteera-dependentziak do i = 0, N-3 1: A(i) = B(i) + C(i) 2: A(i+2) = A(i) * D(i) enddo MOVI VL,#N-2 MOVI VS,#1 (1) LV V1,B(R1) LV V2,C(R1) ADDV V3,V2,V1 (2) LV V4,D(R1) MULV V5,V3,V4 SV A+2(R1),V5 (1/3) SV A(R1),V3 1 2 A,0 A,2

76 Optimizazioak 5 Begizta-trukea ez bai zutabe bat do i = 0, N-1
do j = 1, N-1 A(i,j) = A(i,j-1) + 1 enddo i j ez do j = 1, N-1 do i = 0, N-1 A(i,j) = A(i,j-1) + 1 enddo zutabe bat bai

77 Optimizazioak 5 Begizta-trukea do i = 1, N-1 do j = 1, N-2 enddo j i 1
1: A(i,j) = B(i-1,j+1) + 1 2: B(i,j) = A(i,j-1) enddo i j 1 2 B,(1,-1) A,(0,1)

78 Optimizazioak 5 Begizta-trukea
Begiztak trukatu daitezke, baldin eta dependentzien distantzia-bektore berrietan 0 ez den pisu handieneko lehen osagaia positiboa bada. Adibidez, (0, 1) → (1, 0) ondo da (1, -1) → (-1, 1) ezin da

79 1 → errenkadaka; eta gero, 2 → zutabeka
Optimizazioak 5 Begizta-trukea Zenbait kasutan, trukea eta fisioa batera erabili behar dira: i j 2 B,(0,1) 1 A,(1,0) do i = 1, N-1 do j = 1, N-1 1: A(i,j) = A(i-1,j) + 1 2: B(i,j) = B(i,j-1) * 2 enddo 1 → errenkadaka; eta gero, 2 → zutabeka

80 Optimizazioak 5 Begizta-trukea
Beste kasu batzuetan, eraginkortasuna dela eta merezi du begiztak trukatzea. A0,0 ... A0,9 A99,0 .. A99,9 do i = 0, 99 do j = 0, 9 A(i,j) = A(i,j) + 1 enddo Ahalik eta bektorerik luzeenak prozesatu (erregistroen tamaina kontuan hartuz).

81 Optimizazioak 6 Hedapen eskalarra
Begiztan aldagai eskalar laguntzaileak erabiltzen direnean, bektorizazioa galaratzen duten hainbat dependentzia sortzen dira. do i = 0, N-1 batura = A(i) + B(i) C(i) = batura * batura D(i) = batura * 2 enddo (i) Adi, bukaeran: batura = batura(N-1)

82 Optimizazioak 7 Begizten fusioa
Aukera badago, egokia da bi begizta bat bihurtzea (hasiera-denborak, gainkargak... aurrezteko). do i = 0, N-1 A(i) = B(i) + C(i) enddo D(i) = E(i) * 5 do i = 0, N-1 A(i) = B(i) + C(i) D(i) = E(i) * 5 enddo Adi, esanahiari (dependentziei!) eutsi behar zaio.

83 Optimizazioak 7 Begizten fusioa ??? Ez da gauza bera! do i = 0, N-2
A(i) = B(i) + C(i) enddo D(i) = A(i+1) + 1 do i = 0, N-2 A(i) = B(i) + C(i) D(i) = A(i+1) + 1 enddo ??? Ez da gauza bera!

84 Optimizazioak 8 Begizten kolapsoa
Bi dimentsioko begizta dimentsio bakarreko begizta bihurtzea, bektore luzeagoak prozesatzeko. float A(10,10) do i = 0, 9 do j = 0, 9 A(i,j) = A(i,j) * 2.0 enddo float A(100) do i = 0, 99 A(i) = A(i) * 2.0 enddo

85 Optimizazioak  Begiztaren exekuzioa bukatu ondoren, aldagai laguntzaileen azken balioak (begizta eskalarki exekutatzean hartuko lituzketenak) sortu behar dira: begizta-indizeak indukzio-aldagaiak eskalarrak ...

86  Ohiko irtenbidea: maskarak (VM, vector mask).
Maskara-erregistroa  Ohikoa da, kalkulua egiten denean, bektore baten osagai bakar batzuk baino ez prozesatu behar izatea: do i = 0, N-1 if (B(i) > 5.0) A(i) = A(i) + 1.5 enddo  Ohiko irtenbidea: maskarak (VM, vector mask). VM erregistroan: 1 – osagai hori prozesatu behar da 0 – osagai hori “maskaratu” behar da

87 Maskara-erregistroa  Lehenik, maskara sortzen da, eskuarki konparazio-eragiketa baten bidez; gero, bektore-eragiketa egiten da, maskara-erregistroa haintzat hartuz. MOVI VL,#N MOVI VS,#1 MOVI F1,#5.0 LV V1,B(R1) SGTVS V1,F1 LV V2,A(R1) ADDVI V3,V2,#1.5 SV A(R1),V3 CVM - VM kargatzeko (konparazioa) SxxV V1,V2 (ad. set equal) SxxVS V1,F1 - VM hasieratzeko (denak 1) CVM - VM-ren 1ekoak kontatzeko POP R1,VM

88  Pauso konstanteko (VS) bektoreak bakarrik prozesatu ditugu.
Indize-bektoreak  Pauso konstanteko (VS) bektoreak bakarrik prozesatu ditugu. LV V1,A(R1) VL osagai, VS distantziara, A+R1 helbidetik aurrera  Hainbat kasutan, ordea, pauso aldakorreko bektoreak prozesatu behar dira. s=3 5 14 4 1 8 Nola?

89 Indize-bektoreak  Pauso aldakorreko bektoreak prozesatzeko, indize-bektoreak erabili ohi dira (eta helbideratze-modu indizeduna): LVI V1,A(V2) V2 indize-erregistroa da, eta prozesatu behar diren osagaien posizioak adierazten ditu. SVI V1,A(V2) CVI V1,R1 0, R1, 2R1... indize-bektorea sortu.

90 Indize-bektoreak do i = 0, M A(i*i) = B(i*i) + 1 enddo MOVI VL,#M+1 MOVI R1,#1 CVI V4,R1 MULV V5,V4,V4 LVI V1,B(V5) ADDVI V2,V1,#1 SVI A(V5),V2  Oro har, atzipen indizedunen exekuzio-denbora atzipen arrunten (pauso konstanteen) bidez egindakoena baino handiagoa ohi da (ez da zikloko osagai bat lortzen).

91  Helbideratze indizeduna “maskara gisa”
Indize-bektoreak  Helbideratze indizeduna “maskara gisa” MOVI VL,#N MOVI VS,#1 MOVI F1,#5.0 LV V1,B(R1) SGTVS V1,F1 MOVI R2,#1 CVI V2,R2 POP R1,VM MOV VL,R1 CVM LVI V3,A(V2) ADDVI V4,V3,#1.5 SVI A(V2),V4 do i = 0, N-1 if (B(i) > 5.0) A(i) = A(i) + 1.5 enddo VM = V2 = R1 = 5

92 Laburpena  Bektore-prozesadoreak bektoreak prozesatzeko arkitektura berezi eta oso eraginkorrak dira. Ezaugarri hauek dituzte: ▪ Makina-lengoaia berezia, bektoreak agindu bakar batez prozesatu ahal izateko. ▪ Memoria irakurtzeko/idazteko banda-zabalera handia. ▪ Unitate funtzional segmentatu asko. ▪ Aginduen exekuzioa kateatu egiten da. ▪ Bektore-kodea sortzeko konpiladore onak.

93 Laburpena  Duela gutxi arte, superkonputagailuak bektore-konputagailuak ziren. Gaur, ordea, MIMD motako konputagailu paraleloak dira azkarrenak. Salbuespenak badaude; adib., Earth Simulator konp.  Bektore-prozesadoreak MIMD sistema paraleloen nodo bereziak izan daitezke, bektoreak prozesatzen espezializatuta.  Bestalde, oraingo prozesadore guztiek badituzte “bektore-eragiketak” agindu-multzoan. Adibidez (PA-RISC): FMAC, multiply-accumulate.

94 please, don’t forget exercices!
Arkitektura Paraleloak IF - EHU BK | Laburpena  Duela gutxi arte, superkonputagailuak bektore-konputagailuak ziren. Gaur, ordea, MIMD motako konputagailu paraleloak dira azkarrenak. Salbuespenak badaude; adib., Earth Simulator konp.  Bektore-prozesadoreak MIMD sistema paraleloen nodo bereziak izan daitezke, bektoreak prozesatzen espezializatuta.  Bestalde, oraingo prozesadore guztiek badituzte “bektore-eragiketak” agindu-multzoan. Adibidez (PA-RISC): FMAC, multiply-accumulate. please, don’t forget exercices!