PDF de programación - Entornos Grid. Sistemas distribuidos para cálculo masivo

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Jesús María Latorre Canteli
Ingeniero Industrial del ICAI (2001) y
Doctor Ingeniero Industrial del ICAI
(2007). Es investigador en el Instituto
de Investigación Tecnológica.

Rafael Palacios Hielscher
Ingeniero Industrial del ICAI (1990) y
Doctor Ingeniero (1998). Es investigador
del Instituto de Investigación Tecnoló-
gica y profesor propio del Departa-
mento de Sistemas Informáticos. Im-
parte clases de programación y de
seguridad informática en las titulacio-
nes de Ingeniero Industrial y de Inge-
niero en Informática del ICAI.

Andrés Ramos Galán
Ingeniero Industrial del ICAI (1982) y
Doctor Ingeniero Industrial por la
UPM (1990). Es Profesor Propio Or-
dinario y Director del Departamento
de Organización Industrial de la ETS
de Ingeniería (ICAI) de la Universidad
Pontificia Comillas.

Comentarios a:
[email protected]

Entornos Grid.
Sistemas distribuidos
para cálculo masivo

Durante los últimos años, se ha producido un gran avance dentro del cálculo distribuido,
de forma análoga a la evolución de la informática en general. El aumento de la capacidad
de cálculo de los equipos de tipo personal y el auge de las comunicaciones digitales, ha
llevado al desarrollo de los entornos grid como alternativa a los superordenadores, más
potentes y eficientes aunque más costosos. En este artículo se presentan los entornos
grid, encuadrándolos en primer lugar dentro de las clasificaciones de las arquitecturas de
ordenadores. Con ese punto de partida se procede a discutir las características princi-
pales y la organización de los entornos grid. Posteriormente, se ofrece una panorámica
de los proyectos más relevantes en este campo en constante avance.

Entornos grid

En el camino para obtener rendimientos
más altos de los equipos informáticos pue-
den seguirse dos vías. Por un lado, pueden
buscarse procesadores más rápidos indivi-
dualmente. Éste es el camino seguido hasta
hace poco por las principales compañías de
fabricación de procesadores. La otra vía con-
siste en interconectar gran cantidad de equi-
pos actuando en paralelo. Mediante la acu-
mulación de recursos se pueden obtener
incrementos considerables si se consigue
coordinar la operación de los mismos. Den-
tro de esta opción están los procesadores
con varios núcleos y los entornos grid, entre
otros.

En este último caso, se habla de sistemas
dispersos geográficamente formados por
gran cantidad de equipos de diferentes ca-

racteristicas. En ocasiones se trata de grid
diseñados específicamente con ese fin, que
pueden denominarse grid dedicados. Sin
embargo, no son infrecuentes los casos en
que la infraestructura hardware no fue dise-
ñada con el objetivo de convertirse en un
grid. En lugar de eso, se aprovechan recursos
ya existentes que están infrautilizados, para
permitir que otros participantes en el grid
empleen esos recursos. Un ejemplo de este
tipo de sistemas que alcanzó gran populari-
dad, y demostró las posibilidades de estos
enfoques, es el proyecto SETI@home [Kor-
pela2001]. Este proyecto emplea la potencia
de cálculo desaprovechada en millones de
ordenadores para analizar las señales de ra-
dio recibidas en el radio-telescopio de Are-
cibo (Puerto Rico) en busca de señales con
origen en vida inteligente.

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anales de mecánica y electricidad / mayo-junio 2008

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elementos se encuentran unidades de cálcu-
lo específicas para coma flotante o gestión
de gráficos, memoria caché más rápida y cer-
cana a la unidad de proceso que la memoria
convencional, el empleo de discos duros co-
mo almacenamiento persistente aunque más
lento, y redes de comunicaciones, entre
otros.

2. ARQUITECTURA MISD (MULTIPLE
INSTRUCTION SINGLE DATA)

Los sistemas MISD aplican varios flujos de
instrucciones al mismo flujo de datos. En la
práctica no se ha implementado ningún or-
denador con arquitectura MISD pura. Sin
embargo, unos sistemas que podrían consi-
derarse MISD son las matrices sistólicas, que
están formadas por un conjunto de procesa-
dores interconectados. En ellas cada proce-
sador realiza diferentes operaciones sobre
un único flujo de datos, que recibe de uno
de sus procesadores vecinos y envía, tras
procesarlo, a otro procesador vecino.

3. ARQUITECTURA SIMD (SINGLE INSTRUCTION
MULTIPLE DATA)

En este caso, un solo flujo de instruccio-
nes se aplica a diferentes conjuntos de da-
tos. Este tipo de arquitecturas ha sido em-
pleado durante muchos años en los
ordenadores de altas prestaciones destina-
dos a realizar cálculos científicos. Éstos son

Taxonomía de arquitecturas de ordenadores
Para ayudar a entender qué tipo de siste-
mas son considerados entornos grid, se va
a comenzar revisando cuál es la arquitectu-
ra de dichos sistemas. Existe una gran varie-
dad de arquitecturas con las que se diseñan
los ordenadores, desde los equipos mono-
procesador hasta los entornos grid, pasan-
do por los clusters y los equipos multipro-
cesador. De entre las clasificaciones de las
arquitecturas de ordenador, la más popular
es la propuesta por Michael
J. Flynn
[Flynn1972]. En este esquema se catalogan
los sistemas informáticos atendiendo a los
dos flujos de información principales que
intervienen en la operación de los mismos:
el flujo de las instrucciones y el de los da-
tos. El primero de ellos es empleado por la
unidad de control del sistema (que puede
ser única o múltiple) para dirigir la opera-
ción del procesador o los procesadores so-
bre el segundo de los flujos, el de los datos.
En función de si esos flujos de información
son únicos o múltiples, se pueden estable-
cer las cuatro categorías que se describen a
continuación.

1. ARQUITECTURA SIDS (SINGLE INSTRUCTION
SINGLE DATA)

En esta categoría se encuadran las arqui-
tecturas con un único flujo de instrucciones
y otro flujo único de datos. Esta arquitectura
es la empleada por todos los ordenadores
monoprocesador, que se basan en la máqui-
na propuesta en 1945 por John von Neu-
mann y su equipo, que comprende los si-
guientes componentes:
• Una unidad de control central que se en-
carga de organizar el funcionamiento del res-
to del sistema para que se ejecuten las ins-
trucciones.
• Una unidad de proceso encargada de lle-
var a cabo las instrucciones aritméticas y ló-
gicas que constituyen el núcleo central del
funcionamiento del ordenador.
• Una memoria que almacene tanto las ins-
trucciones como los datos sobre los que se
debe operar.
• Por último, los tres elementos anteriores
deben intercambiar información con el exte-
rior, tarea de la que se encargan los dispositi-
vos de entrada y salida.

Este esquema teórico se ha complementa-
do con el paso de los años con diversos ele-
mentos que permiten un mejor rendimiento
del sistema o considerar nuevas posibilidades
de interacción con el usuario. Entre estos

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botella, pues los procesadores se bloquean
unos a otros al acceder a la misma memoria.
Por ello en esta arquitectura cobran especial
importancia las memorias caché, que redu-
cen el tráfico entre cada procesador y la me-
moria principal. Sin embargo, eso lleva implí-
cito el problema de asegurar la coherencia
de los datos de las memorias caché entre sí
y con la memoria principal.

Desde el punto de vista del programador,
ésta es la forma más sencilla de manejar un
sistema MIMD. Esto es así porque toda la
memoria se reparte el rango de direcciones
accesible por todos los procesadores, de for-
ma similar a como ocurre en un sistema mo-
noprocesador. El hardware (y el sistema que
lo opera) se encarga de ocultar al programa-
dor la complejidad de acceder a la memoria
compartida.

Existen dos tipos principales de sistemas

de memoria compartida:
• Sistema de acceso uniforme a la memo-
ria (Uniform Memory Access, UMA). En ellos,
la memoria es compar tida por todos los
procesadores sin ninguna prioridad de ac-
ceso en caso de conflictos. Eso hace que el
tiempo de acceso de cada procesador a
una posición cualquiera de memoria sea
uniforme en todo el rango de direcciones
de memoria. Con este sistema se producen
más conflictos de acceso a memoria, y por
ello no es una arquitectura muy adecuada
cuando el número de procesadores es ele-
vado.
• Sistemas de acceso no uniforme a memo-
ria (Non-Uniform Memory Access, NUMA). En
este caso, cada procesador tiene asignada
una parte de la memoria, y puede acceder al
resto a través de la red de comunicaciones.
Esto hace que el tiempo de acceso a una
posición de memoria dependa de si esa po-
sición pertenece al bloque de memoria pro-
pio o al de otro procesador.

Por otro lado se encuentran los sistemas
de memoria distribuida, en los que cada
procesador (formado por su unidad de con-
trol y su unidad de proceso) tiene una me-
moria local. Todas las unidades de memoria
están conectadas entre sí por medio de una
red de comunicaciones. Los procesadores
trabajan sólo sobre su memoria local y no
tienen acceso directo al resto de la memo-
ria del sistema. Los procesadores tan sólo
intercambian información entre sí por me-
dio de mensajes que envían a través de la
red de comunicaciones. Éste es el principal
cambio para el programador con respecto a

supercomputadores con procesadores vec-
toriales, capaces de realizar operaciones
matemáticas sobre varios datos de forma si-
multánea. En la actualidad, se emplean tam-
bién en ordenadores de consumo y entrete-
nimiento. En ellos, se encuentran bloques de
arquitectura SIMD por ejemplo en las tarje-
tas gráficas, operando simultáneamente so-
bre varios píxeles de la pantalla, sobre los di-
ferentes canales de color de las imágenes,
las coordenadas de los vértices que compo-
nen los modelos 3D, … De esta forma se
obtiene un rendimiento del procesador mu-
cho más elevado que si los cálculos debiera
realizarlos el procesador SISD.

4. ARQUITECTURA MIMD (MULTIPLE
INSTRUCTION MULTIPLE DATA)

Las arquitecturas de tipo MIMD