A Lei de Moore prevê o aumento exponencial do número de transistores nos processadores a cada dois anos, porém os desafios da escala de tamanho dos transistores e o aumento do consumo de energia ameaçam essa lei.
A memória não consegue acompanhar o aumento de desempenho dos processadores multicore devido ao "problema da parede da memória", forçando novas abordagens como a hierarquização da memória.
A lei de Amdahl mostra que mesmo com processadores multicore
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
Desafios da tecnologia da computação e indústria
1. Desafios da Tecnologia da
Computação e Indústria
Eduardo de Lucena Falcão
Leandro Figueiredo Alves
2. Furber, S. (2008) – “The Future of Computer
Technology and its Implications for the Computer
Industry”. Oxford University Press, por The
British Computer Society
Patterson, D. (2010) – “The Trouble With
Multicore”. IEEE Spectrum. Disponível em
http://spectrum.ieee.org/computing/software/th
e-trouble-with-multicore, último acesso em
09/04/2012
Moore, S. K. (2008) – “Multicore Is Bad News For
Supercomputers”. IEEE Spectrum. Disponível em
http://spectrum.ieee.org/computing/hardware/m
ulticore-is-bad-news-for-supercomputers, último
acesso em 09/04/2012
Referências
3. Hill, M. D.; Marty, M. R. (2008) – “Amdahl’s
Law in the Multicore Era”. IEEE Computer
Society
Alted, F. (2010) - “Why Modern CPUs Are
Starving and What Can Be Done About it”.
IEEE Computing in ScienCe & Engineering
Berard, S.; Koomey, J. G.; Sanchez, M.;
Wong, H. (2009) – “Assessing Trends in the
Electrical Efficiency of Computation Over
Time”. IEEE Annals of the History of
Computing
Referências
4. Imagens (todos os links com último acesso
em 09/04/2012):
◦ http://www.bbcbasic.co.uk/bbcbasic/birthday/
◦ http://www.rodrigostoledo.com/2008/01/sandisk-
12gb-microsdhc-memoria-gigante-para-celulares/
◦ http://diariodoandroid.com.br/acessorios/sandisk-
anuncia-cartoes-microsd-64gb/9895/
◦ http://thefutureofthings.com/news/6259/sdxc-
memory-card-format-to-offer-2tb-of-storage.html
◦ http://www.reginaldtiangha.com/cpsc509/ssem.ht
m
Referências
13. Transistores fisicamente menores
◦ Mais baratos
◦ Mais rápidos
◦ Maior eficiencia energética
◦ Mais aproveitamento de espaço
◦ Crescimento exponencial no custo da
construção de uma fábrica
Lei de Moore
14. “Vivendo com a falha”
◦ “An immediate consequence of the near-atomic
scale of near-future transistors is the need for
designs to cope with increasing device
variability and failure-rates” Borkar, S. (2005,
apud Furber, 2008)
◦ “The challenge of designing reliable systems on
unreliable technologies is not new”
Furber (2008) citando Neuman (1956) com seu
trabalho sobre válvulas térmicas
Lei de Moore
15. FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology
and its Implications for the Computer Industry”
Lei de Moore
16. “Vivendo com a falha”
◦ Arquiteturas de memória e a complexidade de
microprocessadores
Lei de Moore
17. Lei de Moore para a Energia (Feng, 2003)
“O consumo de energia dobrará a cada 18
meses”
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer Technology
and its Implications for the Computer Industry”
“Lei de Feng”
18. 1946 – 1958: desempenho dobra a
cada 1,35 anos
1959 – 1961: 10x menos energia
1981 – 2009: desempenho dobra a
cada 1,45 anos
FONTE: Berard, S.; Koomey, J. G.; Sanchez, M.; Wong, H. (2009)
“Assessing trends in the electrical efficiency of computation over
time”
Resultados
23. Problema do “Power Wall”
https://www.vaultnetworks.com/resources/amd-vs-intel/
24. Motivação
Memória e CPU
Multicore
Considerações Finais
Multicore
25. Mudança de Paradigma
◦ Processadores multicore se tornando padrão
◦ Necessidade de mudança de paradigma
também na programação
◦ “General-purpose parallelism certainly hasn’t
been solved and, until it is, the utility of the
future many-core processors remains
questionable” – Furber (2008)
Vários núcleos, trabalho leve
27. Mudança de Paradigma
◦ “Cut-and-paste is as easy on silicon as
anywhere else, so putting two or four cores on
a chip isn’t much harder than one (though
maintaining a coherent memory model and
balancing bandwidth requirements is non-
trivial). The industry has simply abandoned the
uniprocessor route as too hard and taken the
line of least resistance. They can market ever
more processor power through the multi-core
route; whether or not you can use that power
is your problem, not theirs.” – Furber (2008)
Vários núcleos, trabalho leve
28. “After about 8 cores, there’s no
improvement” – James Peery, diretor de
computação, informação e matemática na
Sandia, apud Moore (2008)
“At 16 cores, it looks like 2” – James
Peery, apud Moore (2008)
Novo paradigma
29. Problema do “Memory Wall”
“Although the number of cores per
processor is increasing, the number of
connections from the chip to the rest of
the computer is not” – Moore (2008)
Necessidade de maior integração de
memória e processadores – James
Perry, apud Moore (2008)
Novo paradigma
30. Francesc Alted, 2010
Why, exactly, can’t we
improve memory
latency and bandwidth to
keep
up with CPUs?
33. Princípios:
◦ Localidade Temporal
Dados são reutilizados
◦ Localidade Espacial
Conjunto de dados são acessados
sequencialmente
http://www.pytables.org/docs/StarvingCPUs.pdf
34. Princípios:
◦ Localidade Temporal
Dados são reutilizados
◦ Localidade Espacial
Conjunto de dados são acessados
sequencialmente
http://www.pytables.org/docs/StarvingCPUs.pdf
35. • Quando acessar a memória, leia um bloco sequencial que
caiba na cache do CPU, opere sobre ela ou a reuse o
máximo possível, e depois escreva o bloco de volta na
memória
The Blocking Technique
Francesc Alted, 2010
37. Versão moderna (1988):
◦ Se você aumentar uma fração f de uma
computação por uma aceleração S, o aumento
total de velocidade será:
◦ Quando f é pequeno, otimizações terão pouco
efeito
◦ Limitação de aumento de velocidade: S
tendendo ao infinito, o aumento de velocidade
é limitado por 1/(1-f).
Lei de Amdahl
38. Versão usando n processadores (1967):
◦ Limite de paralelização: a fração (1-f) seria
totalmente sequencial
Lei de Amdahl
39. (a) Multicore simétricos, com 16 cores de base
(b) Multicore asimétricos, porém o autor se equivoca
denominando também de ssimétrico, com 4 cores com
4 cores de base cada
(c) Multicore assimétrico com um core com 4 cores de
base e doze cores com uma base
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of Computer
Technology and its Implications for the Computer Industry”
Lei de Amdahl
41. Resultados dos cores simétricos
“Result 1. Amdahl’s law applies to multicore chips
because achieving the best speedups requires fs that are
near 1. Thus, finding parallelism is still critical.
Implication 1. Researchers should target increasing f
through architectural support, compiler
techniques, programming model improvements, and so
on.” FURBER, S. (2008)
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of
Computer Technology and its Implications for the
Computer Industry”
Lei de Amdahl
42. Resultados dos cores assimétricos
“Result 2. Using more BCEs per core, r > 1, can be
optimal, even when performance grows by only r . For a
given f, the maximum speedup can occur at one big core,
n base cores, or with an intermediate number of middle-
sized cores. Recall that for n = 256 and f = 0.975, the
maximum speedup occurs using 7.1 BCEs per core.
Implication 2. Researchers should seek methods of
increasing core performance even at a high cost.”
FURBER, S. (2008)
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of
Computer Technology and its Implications for the
Computer Industry”
Lei de Amdahl
43. Resultados dos cores dinâmicos
“Result 3. Moving to denser chips increases the likeli-hood
that cores will be nonminimal. Even at f = 0.99,
minimal base cores are optimal at chip size n = 16, but
more powerful cores help at n = 256.
Implication 3. As Moore’s law leads to larger multicore
chips, researchers should look for ways to design
more powerful cores.” FURBER, S. (2008)
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of
Computer Technology and its Implications for the
Computer Industry”
Lei de Amdahl
44. Motivação
Memória e CPU
Multicore
Considerações Finais
Considerações Finais
45. Desafios propostos por Furber:
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of
Computer Technology and its Implications for the
Computer Industry”
Considerações Finais
46. Desafios propostos por Furber:
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of
Computer Technology and its Implications for the
Computer Industry”
Considerações Finais
47. Desafios propostos por Furber:
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of
Computer Technology and its Implications for the
Computer Industry”
Considerações Finais
48. Desafios propostos por Furber:
FONTE: FURBER, S. (2008) “The Future of
Computer Technology and its Implications for the
Computer Industry”
Considerações Finais
49. Dúvidas? Perguntas? Considerações ou
Curiosidades?
FONTE: http://vocevaientender.wordpress.com/tag/duvidas/
acessado em 09/04/2012
Considerações Finais
Notas do Editor
Demaisproblemas:Limitaçõesatomicasirácessar o crescimentoNa proximadecada, ocorrerá o crescimento de alto custo, com custos de fabricaçãoaumentandoinexoravelmente com difícilcontrole de tamanhosfisicamentemuitopequenosDificudade de estabeleceruma startup de semicondutores, poisexige alto investimento de risco, fugindo da zona de conforto de investidores de capital.
No pronto de programação, citarhojeosprogramas mobile, quepoucos se utilizam dos recursosmultiprocessamento dos processadores mobile maisatuais.E: Ottelini, CEO da Intel, disseem 2004 queossoftwaressóseriammaisrápidos se osprogramadoresescreverem o software com rotinasparalelasparapoderem se utilizar do hardware multicore.
Memory Wall: the growing disparity between how fast a CPU can operate on data and how fast it can get the data it needs
EDUARDOBatteries Not Included – minimising the energy demands of electronics.As electronics becomes increasingly pervasive it is simply impractical to power it from batteries that constantly need changing. Can we use scavengedenergy, or get power requirements so low that a single battery will power the product throughout its life?
Silicon meets Life – interfacing electronics to biology. Retinal prostheses, implanted medical diagnostics, brain-machine interfaces –these are all promising life-enhancing technologies that require a much closer integration between electronics and biology.
EDUARDOMoore for Less– performance-driven design for next-generation chip technology. The drive for ever-higher computing power will continue, but much moreattention must be paid to the costs of so-doing: costs to the environment, and design costs
Building Brains – neurologically inspired electronic systems.Our brains are much more power-efficient than electronics, and much more tolerant of component failure. If we could gain insights into how the biological system functions we might learn how apply those lessons to novel computational systems, and how