Fizikte Paralel Hesaplama
Paralel hesaplama, bir fizik simülasyonunu eş zamanlı çalışan birçok işlemciye bölerek gerçekleştirilir ve bu sürecin doğru yönetilmesi, problemin ayrıştırılmasını, veri alışverişinin koordinasyonunu ve hızlanmayı sınırlayan yasaların anlaşılmasını gerektirmektedir.
Tanım
Fizikte paralel hesaplama, bir simülasyonu birden fazla işlemci veya çekirdek üzerinde eş zamanlı olarak yürütülen görevlere bölme, verilerini ve senkronizasyonlarını koordine ederek daha büyük problemleri seri yürütmeden daha hızlı çözme pratiğidir.
Kapsam
Bu konu, fizik için paralel programlamayı kapsamaktadır: paylaşımlı bellekli iş parçacığı (threading) ve dağıtılmış bellekli mesajlaşma (message passing), alan ayrıştırma (domain decomposition) ve yük dengeleme (load balancing), iletişim modelleri ve ek yük (overhead) ile Amdahl ve Gustafson'ın ölçekleme yasaları. Fiziksel modellerin paralel donanıma nasıl eşlendiği ve ölçeklenebilirliğin nasıl analiz edildiği ele alınmaktadır.
Temel sorular
- Bir fizik simülasyonu, dengeli yük ile işlemciler arasında nasıl ayrıştırılır?
- Paylaşımlı bellek ve dağıtılmış bellek modelleri, programlama ve ölçekleme açısından nasıl farklılık gösterir?
- İletişim ek yükü, paralel verimliliği nasıl sınırlar?
- Amdahl ve Gustafson yasaları, elde edilebilir hızlanma hakkında ne öngörmektedir?
Temel kuramlar
- Alan ayrıştırma (domain decomposition) ve yük dengeleme (load balancing)
- Simülasyon alanı, kendi bölgelerini hesaplayan ve sınır verilerini değiştiren işlemciler arasında bölümlere ayrılır; işin eşit dağılımı ve minimum iletişim, paralel verimliliği belirleyen unsurlardır.
- Güçlü ölçekleme (strong scaling) ve Amdahl yasası
- Sabit bir problem için, seri kısım maksimum hızlanmayı sınırlar, bu nedenle işlemci eklemek azalan getiriler sağlar; bu kısıtlama güçlü ölçekleme olarak bilinir ve Amdahl yasası ile nicelendirilir.
- Zayıf ölçekleme (weak scaling) ve Gustafson yasası
- Problem boyutu işlemci sayısıyla birlikte büyüdüğünde, Gustafson'ın gözlemlediği gibi, çok daha büyük hızlanmalar elde edilebilir, çünkü paralel iş yükü genişlerken seri kısım sabit kalmaktadır.
Klinik önem
Paralel hesaplama, büyük moleküler dinamik, kafes alan teorisi, akışkan ve astrofizik simülasyonlarını kümeler ve süper bilgisayarlar üzerinde dağıtarak mümkün kılmaktadır ve her türlü büyük ölçekli hesaplamalı fizik çalışması için temel bir beceri olarak kabul edilmektedir.
Tarihçe
Paralel bilimsel hesaplama, ilk vektör ve paylaşımlı bellekli makinelerden, mesajlaşma arayüzü (message-passing interface) ile programlanmış dağıtılmış kümelere doğru ilerlemiştir; Amdahl'ın 1967'deki hızlanma konusundaki karamsarlığı, Gustafson'ın 1988'deki problemin ölçeğini büyütmenin hesaplamayı değiştirdiği yönündeki öngörüsüyle tamamlanmıştır.
Öne çıkan isimler
- Gene Amdahl
- John Gustafson
- Peter Pacheco
İlgili konular
Temel eserler
- amdahl1967
- gustafson1988
Sıkça sorulan sorular
- Güçlü ve zayıf ölçekleme arasındaki fark nedir?
- Güçlü ölçekleme, problem boyutunu sabit tutar ve daha fazla işlemcinin ne kadar hızlanma sağladığını sorgular; bu durum Amdahl yasası ile sınırlıdır. Zayıf ölçekleme ise problemi işlemci sayısıyla birlikte büyütür; Gustafson'ın belirttiği gibi, bu durum çok büyük makinelerin buna karşılık gelen büyük simülasyonlar için verimli kalmasını sağlar.
- İletişim neden paralel performansı sınırlar?
- İşlemciler sınır ve global verileri değiştirmelidir ve bu iletişim, daha fazla işlemci eklendiğinde hesaplama kadar hızlı azalmayan bir zaman alır; bu nedenle belirli bir noktanın ötesinde iletişim ek yükü baskın hale gelir ve verimlilik düşer.