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Arquitetura Multicore e Desempenho de Sistemas, Núcleos Assimétricos:…
Arquitetura Multicore e Desempenho de Sistemas
Organização interna
Comunicação entre nucleos
Manter a coerência entre os caches
Sincronizar a execução
Interconexão
estrutura de hardware que permite integração entre os cores
Nucleos simetricos: Todos os núcleos são simétricos, ou seja, possuem a mesma microarquitetura, mesma capacidade de processamento e velocidade
Vantagens:
Desempenho uniforme entre os núcleos
Escalonamento mais fácil e garante um desempenho uniforme
Impactos?
Excelente para tarefas paralelas e
balanceadas
Eficiência
Núcleos de Desempenho (big)
São complexos, rápidos, de alto
consumo
Núcleos de Eficiência (LITTLE)
São mais simples, mais lentos, mas consumem menos energia
Paralelismo
Físico
Múltiplos núcleos reais no mesmo chip
Execução de tarefas independentes
Lógico
Varias threads por núcleo
Aproveita tempo ocioso do computador
Execução quase simultânea de múltiplos tarefas
Paralelismo de dado
Processamento de várias partes do mesmo conjunto de dados
Impulsiona o processamento de modelos de IA e machine learning
Paralelismo de tarefas
Execução de diferentes operações sendo executadas ao mesmo tempo
Avaliação de desempenho
Vantagens?
Multitarefa eficiente, evitar filas
Eficiência energética
Desempenho em tarefas paralelas
Desvantagens?
Limitação de software
Overhead
Papel do sistema operacional
Escalonamento: è o processo
Time-Sharing: O SO distribui o tempo de CPU entre os processos
Prioridade: O SO disponibiliza CPU para tarefas com maior prioridade
Balanceamento de carga
Distribuir a carga do trabalho de maneira equitativa entre todos os núcleos para garantir que nenhum núcleo fique sobrecarregado enquanto outros ficam ocioso
Paralelização
Algoritmos Sequenciais por Natureza
A Lei de Amdahl: Essa lei diz que o ganho máximo de desempenho é limitado pela parte
que não pode ser paralelizada.
Solução?
Design de algoritmos paralelos
(Task-Based) dividir o trabalho
Núcleos Assimétricos: Arquitetura multicore com núcleos diferentes de diferentes capacidade
Vantagens?
Eficiência energética superior, tarefas leves usam núcleos pequenos
Impactos?
Melhora significativa na relação
desempenho/watt
Gargalos
Vários núcleos podem tentar acessar a mesma área da memoria principal
Solução?
Usar tecnicas avançadas chamadas algoritmos "lock free" ou " wait free" vão permitir que os nucleos acessem e modifiquem dados compartilhados sem anecessidade de "trancar" o acesso
Overhead
Refere-se ao custo computacional adicional de
gerenciar e coordenar as tarefas paralelas
Solução?
Uso de frameworks
Granularidade de tarefa ajustável
Balanceamento dinâmico de carga