A evolução da computação

O mark I tinha um ciclo de 0,3 segundos; o ENIAC 200 micro-segundos.

O processador hoje: vários GHz - menos de um nanosegundo de ciclo.

O processador de hoje é 100.000.000 vezes mais rápido que o mark I e quase 1.000.000 mais rápido que o ENIAC 200.

A computação paralela usa um grande número de processadores , aumentando mais ainda o poder computacional.

O que já temos ou esta no horizonte:

Sistemas de computação maciçamente paralelos serão cada vez mais comuns.
Novas arquiteturas de processadors: multi-core: Intel já anunciou o lançamento de um chip com 80 cores (processadores), um trilhão de operações aritméticas por segundo (1 TFLOPS).
Médio ou longo prazo: Novas arquiteturas eficientes em energia e tecnologias que não são baseadas em silício.

Medida de desempenho:
1 FLOPS = uma operação ponto flutuante por segundo
KFLOPS = 210 = aprox. 1.000 op/s
MFLOPS = 220 = aprox. 1.000.000 op/s
GFLOPS = 230 = aprox. 1.000.000.000 op/s
TFLOPS = 240 = aprox. 1.000.000.000.000 op/s

O computador mais veloz do mundo (em junho/2009):

IBM RoadRunner (DOE)
129.600 cores - Opteron e Cell (PlayStation 3 :-)
Memória de 103 TBytes - Red Hat Linux
LINPACK: 1,105 PFLOPS
Velocidade de pico: 1,456 PFLOPS

Em novembro/2009 sai uma nova TOP500 e tudo pode mudar :-)

Na lista atual não há nenhuma máquina do Brasil.

Na lista de novembro/2008 havia uma máquina do Brasil:
Posição 138 (Universidade Federal do Rio de Janeiro)
Dell Netuno PowerEdge 1950 2,66 GHz - 2048
processadores (16,24 TFLOPS Linpack)
Para entrar na lista TOP500, o último colocado apresenta
17,09 TFLOPS Linpack. Essa máquina ocupava a posição 128 na TOP500 de um ano atrás.

Na lista TOP500 de novmebro/2006 a USP estava na posição 363, com 3,182 TFLOPS Linpack :-)
A alegria só durou 6 meses :-(

Evolução das fabricantes

Área de alta competição.
Difícil prever qual melhor rumo a seguir.
Algumas empresas permanecem; outras não.

Arquitetura de computador

Um só processador.
SMP - Symmetric Multi Processor.
MPP - Massively Parallel Processor.
SIMD - Single Instruction Multiple Data.
Cluster - Network of Workstations.
Constelation - “cluster of clusters´´.

O rápido avanço em hardware então vai resolver tudo?

Não obstante a rápida evolução do hardware, a grande dificuldade está no desenvolvimento de
algoritmos para explorar efetivamente o potencial computacional.
Não adianta termos 129.600 processadores, se apenas poucos fazem trabalhos úteis a cada
momento.

O Vilão é a Comunicação

Um algoritmo sequencial não gasta tempo com comunicação com outros computadores.
(Quando só voce está trabalhando, voce não fica falando sozinho :-)
Um algoritmo paralelo, dependendo da aplicação, precisa fazer comuicação com outros computadores.
(Quando o trabalho é em grupo, em geral a comunicação se torna essencial.)
Computador paralelo de memória distribuída: cada processador tem sua memória local.
Comunicação é feita através de troca de mensagens.

Dificuldade de lidar com paralelismo: como projetar um programa eficiente para
centenas ou milhares de processadores?

Computação Paralela - Desafios

Computação Paralela será regra e não exceção. Necessidade de formar profissionais
capazes de projetar algoritmos paralelos eficientes e escaláveis.
Descobrir novas aplicações com alta demanda computacional que podem tirar
proveito do paralelismo maciço.
Criar novos modelos de computação, novos paradigmas de programação paralela ou novas linguagens de programação paralela.

Conclusões

Computação de alto desempenho caminha para a computação paralela.
A tecnologia usada é a CMOS.
Fabricantes enfrentam alta competição.
Algumas arquiteturas são mais adequadas para numerosos processadores.
Importância dos Clusters na lista TOP500.

Essas referências foram retiradas de um trabalho na usp e pode ser visualisado em: http://www.ime.usp.br/~song/mac412/top500-09.pdf