Operaciones de comunicación

Transcripción

1 Operaciones de comunicación Curso

2 Índice Importancia de las operaciones colectivas de comunicación. Difusión Uno-a-Todos. Reducción Todos-a-Uno. Difusión y Reducción Todos-a-Todos. Reducción total y Suma acumulada. Dispersión y Agrupación. Todos-a-Todos personalizada. Desplazamiento circular.

3 Operaciones colectivas de comunicación Patrones de comunicación habituales realizados por algoritmos paralelos. La eficiencia de los algoritmos depende de la implementación óptima de estas operaciones. Son válidas tanto para plataformas distribuidas como para memoria compartida. Muchas operaciones son estándar en la mayoría de librerías paralelas.

4 Ejemplo: Operaciones en MPI

5 Difusión Uno-a-Todos y Reducción Todos-a-Uno Difusión Uno-a-Todos: Un dato, inicialmente en un solo procesador, se distribuye al resto. Reducción Todos-a-Uno: Distintos datos, en varios procesadores, se combinan en uno solo. ( Cómo?: Operador asociativo).

6 Difusión en un anillo 1 Los nodos destino de una etapa, se convierten en fuente en la siguiente: minimización del tiempo de difusión. Cuidado con la congestión de los enlaces.

7 Reducción en un anillo Reducción progresiva, a fin de evitar congestión de los enlaces.

8 Difusión en una malla Difusión en 4 etapas: Primero, difusión en fila inicial. Segundo, difusión a las columnas en paralelo.

9 Difusión en un hipercubo La difusión en un hipercubo de dimensión d siempre se produce en d etapas.

10 Difusión en un hipercubo: Inicio fijo Inicio: Procesador 0

11 Difusión en un hipercubo: Inicio arbitrario Inicio: Procesador source

12 Difusión y Reducción Todos-a-Todos Extensión de las operaciones, en las que todos los procesadores son a la vez fuente y destino.

13 Difusión Todos-a-Todos para un anillo Difusión en un anillo de p nodos Reducción en un anillo de p nodos

14 Difusión Todos-a-Todos para una malla Los nodos que se comunican en cada fase aparecen recuadrados con línea punteada. Las filas y columna se tratan como arrays lineales independientes. Aplicando el algoritmo anterior en dos etapas, se consigue la difusión. Difusión en una malla de p nodos

15 Difusión Todos-a-Todos para un hipercubo Difusión en un hipercubo Reducción en un hipercubo

16 Reducción Total y Suma Acumulada Reducción total: - Operación de Reducción Todos-a-Uno más Difusión Uno-a-Todos. - Se puede conseguir mediante Difusión Todos-a-Todos. - Distintas: Reducción Todos-A-Uno, Reducción Todos-a- Todos y Reducción Total. Suma acumulada - Producción de sumas acumuladas en los nodos intermedios. - El nodo final almacena la suma total del conjunto. - Se puede conseguir mediante Difusión Todos-a-Todos.

17 Ejemplo: Suma acumulada en hipercubo Suma acumulada en un hipercubo

18 Dispersión y Agrupamiento Dispersión: Varios datos almacenados en un único nodo, se reparten entre distintos procesadores (un dato por procesador). Agrupamiento: Varios datos almacenados en distintos Agrupamiento: Varios datos almacenados en distintos procesadores, se almacenan simultáneamente en un único nodo (sin combinarse).

19 Operación de dispersión en un hipercubo Dispersión en un hipercubo de 8 nodos

20 Todos-a-Todos personalizada (Transposición) Comunicación personalizada Todos-a-Todos Transposición de una matriz 4x4 usando cuatro procesos

21 Todos-a-Todos personalizada en un anillo

22 Todos-a-Todos personalizada en una malla Distribución de datos al comienzo de la primera fase Distribución de datos al comienzo de la segunda fase

23 Todos-a-Todos personalizada en un hipercubo

24 Desplazamiento circular en una malla q mod p Compensación (de las columnas que han salido por la derecha) q p Desplazamiento circular de 5 posiciones

25 Desplazamiento circular en un hipercubo Construcción hipercubo por código Gray reflejado. Desplazamiento circular de 5: = = 4: Dos desplazamientos por atajo hacia el = 1: Un desplazamiento normal incremental.

26 Complejidad Complejidad de las comunicaciones para p procesadores y mensajes de tamaño m, en un hipercubo.