Lei de Amdahl e Camadas de Programação em Grid
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Lei de Amdahl
A Lei de Amdahl, nomeada em homenagem ao arquiteto de computadores Gene Amdahl, é a lei que governa o speedup (ganho de velocidade) na utilização de processadores paralelos em relação ao uso de apenas um processador. Ela determina o potencial de aumento de velocidade a partir da percentagem paralelizável de um programa.
O ganho de desempenho que pode ser obtido ao melhorar uma determinada parte do sistema é limitado pela fração de tempo que essa parte é utilizada. Este ganho depende de dois fatores:
- Fração de melhoria (Fm): Fração do tempo de computação que pode tirar proveito da melhoria feita. Esta fração é sempre menor ou igual a 1.
- Ganho de execução (Ge): Ganho obtido com a melhoria na parte específica modificada do sistema. Este ganho é sempre maior que 1.
Numa aplicação, existe sempre uma parte que não pode ser paralelizada, ou seja, uma parte sequencial. Se s for a parte sequencial, (1 - s) será a parte passível de ser paralelizada. Mesmo que a parte paralela seja perfeitamente escalável, o desempenho (speedup) está limitado pela parte sequencial.
O speedup é o ganho de velocidade observado quando se executa um processo em múltiplos processadores em relação ao processamento em um único processador. A lei mostra que, para obter ganhos elevados, é necessário reduzir ou eliminar os blocos sequenciais do algoritmo, impondo um limite no speedup que pode ser obtido.
Camadas de Programação em Grid
As camadas de programação em Grid Computing são:
Camada de Rede
É a camada que realiza a comunicação entre os membros e utiliza a infraestrutura física das redes dos mesmos.
Camada de Recursos (ou Membros)
Composta por supercomputadores, servidores, serviços de armazenamento, sensores, etc.
Middleware
É o software ou conjunto de softwares que monta o Grid, atuando como intermediador de tudo. O middleware é composto por uma série de camadas relativas à programação, protocolos, segurança e nível de abstração.
Aplicações e Serviços
É o programa ou projeto em que a computação em grid está sendo utilizada, como em faculdades, CERN, LHC, BOINC, pesquisas médicas, etc.