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Séance de cours

Synchronisation

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.

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Enseignant·e

Babak Falsafi

Babak is a Professor in the School of Computer and Communication Sciences and the founding director of the EcoCloud, an industrial/academic consortium at EPFL investigating scalable data-centric technologies. He has made numerous contributions to computer system design and evaluation including a scalable multiprocessor architecture which was prototyped by Sun Microsystems (now Oracle), snoop filters and memory streaming technologies that are incorporated into IBM BlueGene/P and Q and ARM cores, and computer system performance evaluation methodologies that have been in use by AMD, HP and Google PerKit . He has shown that hardware memory consistency models are neither necessary (in the 90's) nor sufficient (a decade later) to achieve high performance in multiprocessor systems. These results eventually led to fence speculation in modern microprocessors. His latest work on workload-optimized server processors laid the foundation for the first generation of Cavium ARM server CPUs, ThunderX. He is a recipient of an NSF CAREER award, IBM Faculty Partnership Awards, and an Alfred P. Sloan Research Fellowship. He is a fellow of IEEE and ACM.

Source officielle

Proximité ontologique

Génie informatique

Calcul intensif: Parallélisme (informatique)

Concepts associés (32)

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.

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.

Section critique

En programmation concurrente, une section critique est une portion de code dans laquelle il doit être garanti qu'il n'y aura jamais plus d'un thread simultanément. Il est nécessaire d'utiliser des sections critiques lorsqu'il y a accès à des ressources partagées par plusieurs threads. Une section critique peut être protégée par un mutex, un sémaphore ou d'autres primitives de programmation concurrente.

Distributed shared memory

In computer science, distributed shared memory (DSM) is a form of memory architecture where physically separated memories can be addressed as a single shared address space. The term "shared" does not mean that there is a single centralized memory, but that the address space is shared—i.e., the same physical address on two processors refers to the same location in memory. Distributed global address space (DGAS), is a similar term for a wide class of software and hardware implementations, in which each node of a cluster has access to shared memory in addition to each node's private (i.

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.

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Séances de cours associées (32)

GPU Advanced : Gestion et optimisation de la mémoire

Explore la gestion avancée de la mémoire GPU, la programmation CUDA et le calcul parallèle de données pour optimiser les performances.

Systèmes multi-maîtrises

Explore Multi Masters Systems, en discutant des architectures avec plusieurs processeurs, mémoire partagée, exclusion mutuelle et accélérateurs matériels.

Concurrence et parallélisme: Visibilité

Explore la visibilité dans la proximité, les modèles de mémoire, la mémoire partagée et les optimisations matérielles.

Mémoire cache

Explore la conception de mémoire cache, les succès, les ratés et les politiques d'expulsion dans les systèmes informatiques, en mettant l'accent sur la localité spatiale et temporelle.

Présentation du GPU : Performances et Programmation

Explore la motivation et les avantages de l'utilisation des GPU pour le calcul, en se concentrant sur leurs performances et leur programmation via CUDA.

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Parallélisme (informatique)

Section critique

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