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Synchronisation

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Dans cours

CS-307: Introduction to multiprocessor architecture

Multiprocessors are a core component in all types of computing infrastructure, from phones to datacenters. This course will build on the prerequisites of processor design and concurrency to introduce the essential technologies required to combine multiple ...

Description

Cette séance de cours couvre les principes de la synchronisation dans le calcul parallèle, en mettant l'accent sur la synchronisation de la mémoire partagée et différentes méthodes comme les verrous et les barrières. Il explique les défis, les caractéristiques souhaitables et les détails de mise en œuvre des verrous en utilisant des concepts tels que test-and-set, test-and-set et back-off exponentielle. La séance de cours traite également des caractéristiques de performance, des enjeux et des solutions liés à ces méthodes de synchronisation. En outre, il explore la mise en place de barrières, combinant arbres, et la synchronisation dans OpenMP, y compris les sections critiques, atomiques, et les serrures. Le contenu souligne l'importance de mécanismes de synchronisation efficaces pour assurer l'exactitude, l'évolutivité et réduire au minimum la cohérence du trafic.

Enseignant·e

Babak Falsafi

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Yuanlong Li, Simla Burcu Harma, Shashwat Shrivastava, Alexandros Poupakis, Shanqing Lin, Ayan Chakraborty, Pooria Poorsarvi Tehrani, Ali Ansari A dirigé les thèses EPFL de Pejman Lotfi Kamran, Sotiria Fytraki, Dejan Novakovic, Stavros Volos, Djordje Jevdjic, Ilknur Cansu Kaynak, Yusuf Onur Koçberber, Javier Picorel Obando, Alexandros Daglis, Mario Paulo Drumond Lages De Oliveira, Arash Pourhabibi Zarandi, Mark Johnathon Sutherland, Siddharth Gupta, Ognjen Glamoc

Source officielle

Proximité ontologique

Génie informatique

Calcul intensif: Parallélisme (informatique)

Concepts associés (32)

Parallélisme (informatique)

vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.

Embarrassingly parallel

In parallel computing, an embarrassingly parallel workload or problem (also called embarrassingly parallelizable, perfectly parallel, delightfully parallel or pleasingly parallel) is one where little or no effort is needed to separate the problem into a number of parallel tasks. This is often the case where there is little or no dependency or need for communication between those parallel tasks, or for results between them. Thus, these are different from distributed computing problems that need communication between tasks, especially communication of intermediate results.

Traitement massivement parallèle

En informatique, le traitement massivement parallèle (en anglais, massively parallel processing ou massively parallel computing) est l'utilisation d'un grand nombre de processeurs (ou d'ordinateurs distincts) pour effectuer un ensemble de calculs coordonnés en parallèle (c'est-à-dire simultanément). Différentes approches ont été utilisées pour implanter le traitement massivement parallèle. Dans cette approche, la puissance de calcul d'un grand nombre d'ordinateurs distribués est utilisée de façon opportuniste chaque fois qu'un ordinateur est disponible.

Calcul distribué

Un calcul distribué, ou réparti ou encore partagé, est un calcul ou un traitement réparti sur plusieurs microprocesseurs et plus généralement sur plusieurs unités centrales informatiques, et on parle alors d'architecture distribuée ou de système distribué. Le calcul distribué est souvent réalisé sur des clusters de calcul spécialisés, mais peut aussi être réalisé sur des stations informatiques individuelles à plusieurs cœurs. La distribution d'un calcul est un domaine de recherche des sciences mathématiques et informatiques.

Protocole de cohérence de cache

thumb|Schéma illustrant le besoin d'un protocole de cohérence de cache. En informatique, un protocole de cohérence de cache, sous entendu cache processeur, est un protocole de communication utilisé dans les architectures multi-processeurs pour assurer aux processeurs une vue cohérente de la mémoire. En particulier, il permet de répercuter les écritures faites par chaque processeur aux autres, en modifiant ou en invalidant les lignes de cache communes.

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Séances de cours associées (48)

Synchronisation : Implémentation matérielle

Explore les méthodes de synchronisation matérielle, y compris les verrous, les barrières et les sections critiques en calcul parallèle.

Computing Parallel: Principes et OpenMP

Couvre les principes de l'informatique parallèle et introduit OpenMP pour créer du code concurrent à partir du code série.

Processeurs multifilés

Couvre les bases des processeurs multifiltres, y compris la conception, l'impact sur la performance et l'utilisation des pipelines.

Synchronisation : Serrures et barrières

Explore les principes de synchronisation à l'aide de verrous et de barrières, en mettant l'accent sur des implémentations matérielles efficaces et des mécanismes de coordination tels qu'OpenMP.

Threads: Introduction et mise en œuvre

Introduit la création et la gestion de thread en Java, y compris l'utilisation de thread pools pour l'exécution efficace des tâches.

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Parallélisme (informatique)

Embarrassingly parallel

Traitement massivement parallèle

Calcul distribué

Protocole de cohérence de cache

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