Hacer dos cosas a la vez

na capacidad de los procesadores actuales es la multitarea. Es la capacidad de repartir ciclos sucesivos de trabajo del procesador entre varias tareas o hilos, (thread). En nuestro ejemplo, el procesador intercalaría un paso con una mascada de chicle, de forma que si se hace el cambio con la suficiente rapidez, parece que la máquina es capaz de andar y mascar chicle a la vez. Por ejemplo el ordenador parece imprimir, navegar por Internet y utilizarlo como máquina de escribir, (procesadores de textos). simultáneamente, aunque en realidad lo hagan consecutivamente, de manera que si cada una de esas tareas se realizara sola, iría mucho más rápida.

La multitarea aprovecha sobre todo los tiempos muertos en los procesos para dar el aspecto de efectuar muchos procesos a la vez. Por ejemplo, el procesador llena el área de almacenaje temporal, (buffer), de la impresora y paraliza el proceso de impresión hasta que la impresora, mucho más lenta, escribe el contenido del buffer, por otra parte el programa Word esperar a que tecleemos un carácter o un mandato antes de continuar su proceso. Estas paradas, muy largas desde la perspectiva del procesador, se aprovechan para hacer avanzar mas rápido el resto de las tareas. Hay que tener en cuenta que hoy un procesador ronda los tres kilohercios de velocidad. O sea, que si se tardamos una centésima de segundo en decidir hacia donde damos el siguiente paso, podemos mascar treinta veces el chicle.

Hyper-Threading

El Hyper-Threading aprovecha la arquitectura de los procesadores de forma diferente a como hasta ahora se hacía. El procesador está formado por varios sistemas especializados, que se pueden diseñar independientes entre sí con relativo poco esfuerzo, de forma que a los efectos el procesador se desdobla en distintos componentes, como la unidad de cálculo aritmético, la unidad de cálculo con coma flotante, la unidad de lectura/escritura de memoria, etc.. Si además le dotamos de suficientes herramientas de control, nada impide que en un mismo ciclo de reloj, una unidad procese un paso elemental de una tarea o hilo, (tread) mientras que otro paso de otra tarea se procesa en otra usidad diferente. En pocas palabras, podemos a la vez, con las mandíbulas mascar, mientras con las piernas andar, (si el cerebro nos da para ello). El sistema actúa como si cada tarea corriera en diferentes procesadores.

Para poder hacer esto tiene que ocurrir que ambas tareas utilicen partes del procesador independientes, de intentar utilizar ambas la misma parte, el procesador va dando paso simultáneamente a una y a otra como en la multitarea. Con ello se recorta el tiempo de proceso (tiempo de CPU) en una media del 33%. El hyper-threading es independiente de las aplicaciones, por tanto actúa perfectamente sobre aplicaciones antiguas, sólo se necesita un procesador con esta característica, como últimos Pentium IV, una placa base con un “chipset” adecuado, como los últimos de Intel, un sistema operativo que aproveche esta opción, Linux, Windows 2000 o XP, pero no el Windows 95, y por último que se autorice desde la BIOS, donde se puede mandar inhibir esta opción.

¿ Por qué se lo vamos a prohibir? Porque en ciertos usos, el procedimiento Hyper-Threading, no sólo no mejora el resultado final, sino que incluso lo ralentiza. Todo funciona perfectamente si las aplicaciones hacen un uso equilibradamente de los distintos componentes del procesador, pero si ambas tareas utilizan mucho el mismo componente, las colisiones entre ambas tareas por el uso del componente se multiplican más de lo previsto y la fracción de tiempo que el procesador necesita para resolver a quien le concede el paso, anula la ventaja que produce el que el procesamiento se haga ocasionalmente en paralelo. Por ello siempre se puede inhibir en la BIOS esta capacidad.

En nuestro uso habitual no notaremos mucho la ventaja del Hyper-Threading; ciertamente un procesador a tres megahercios actúa, (como media), como si tuviera cuatro, pero todos tenemos la experiencia de cambiar nuestro viejo ordenador por otro, que no solo supera en un 33%, sino que multiplica por 10 la velocidad de la vieja CPU, sin que los procesos aceleren de forma espectacular. El tiempo ahorrado de CPU es en cualquier caso pequeño comparado con el tiempo que se pierde en accesos a elementos internos como “drivers”, memorias, “cachés”, “buffers” y cosas por el estilo, y aun mas a externos como disco duro, pantalla, “scanner “, impresora, y sobre todo al “modem”. Tiempos que realmente determinan la velocidad de los procesos en un uso habitual del ordenador personal.

Multiprocesadores

El Hiper-Threading emula, con mas o menos fortuna, algo conocido, los ordenadores multiprocesador. Hay placas base con varios procesadores, normalmente dos o cuatro, que reparten los distintos procesos entre ellos. Son las típicas placas de los servidores de red. El tráfico originado por el acceso de los usuarios a la red se reparte entre los distintos procesadores, de modo que, dependiendo de que la placa base tenga dos o cuatro procesadores, cada procesador atiende a la mitad o a la cuarta parte de las solicitudes recibidas.

En casos de grandes cargas de trabajo, se instalan varias placas bases, cada una de ellas con su procesador en “cluster”. Un “cluster” es una agrupación de ordenadores interconectados de forma que actúan conjuntamente como si fueran una unidad operacional, si bien, en función del trabajo a realizar, cada ordenador puede actuar independientemente. Por ejemplo un servidor de páginas web que espere mucho tráfico de visitas, puede optar por dos soluciones, instalar un procesador de gran capacidad y velocidad de proceso que haga frente holgadamente a las peticiones, o instalar un “cluster” de ordenadores modestos, dividiendo el tráfico entre los distintos procesadores.

La segunda opción suele ser mejor solución por una característica que adquiere cada vez más importancia, la “escalabilidad”, es decir, la capacidad de adaptar el hardware a los requerimientos del software. Si optamos por un ordenador muy potente, inicialmente estará muy holgado de potencia, quizá trabaje al 60%, pero si crece su uso llegaremos al 100% y no habrá más solución que sustituirlo por otro aún mayor. Normalmente se suma al coste de la sustitución del ordenador el del software y la formación del personal necesario para el manejo del nuevo equipo. El equipo se usará al principio en un 60 %, para al llegar a un uso del 100%, volver a empezar.

Un “cluster”, permite ir agregando poco a poco más equipos, el uso del sistema se puede mantener siempre en una banda entre el 75% y el 90% de su capacidad, hay más tiempo para amortizar los equipos, pues se van sustituyendo poco a poco los más antiguos por otros nuevos más potentes sin necesidad de sustituir todos de golpe. Además la ampliación de equipos no supone comprar nuevo software ni entrenar personal, tan sólo en algún lugar del software, se modifica el parámetro que indica el número de ordenadores que componen el “cluster”, indicando que el número de equipos ha pasado de ser N a ser M. Con sólo este dato el viejo software es capaz de utilizar los nuevos ordenadores añadidos al “cluster” sin más cambios.

Parece increíble, pero el corazón de Google lo forman 20.000 PC’s de IBM con dos discos duros de 40Gb a 75Gb. Como 20.000 PC’s ocupan un gran volumen, una empresa, la Rackable Systems los compacta en el menor espacio posible. Google inicia su actividad en 1998 con 2 procesadores, para llegar a los 20.000 actuales ha creciendo al 20% mensual. Si hubiera optado por una opción lineal de procesamiento, posiblemente hubiera quebrado hace mucho tiempo, pues se hubiera visto obligada a cambiar de ordenador más o menos cada tres meses, tiempo absolutamente insuficiente para poner en marcha un gran ordenador. La razón de elegir PC’s bajo Linux fue en un principio solamente económica, pero el acierto de la elección ha sido básico para su desarrollo posterior.

Multithreading

Todo ello es muy útil cuando tenemos que atender múltiples procesos independientes, como las peticiones a través de Internet de Google. Cada petición es independiente de las demás, por tanto se asignan a procesadores diferentes y en paz. Pero si sólo hay una petición que atender, el tiempo de respuesta no mejora, un procesador trabajará a tope, mientras que el resto del “cluster” permanece parado. En este caso hubiera sido mucho más útil tener el superordenador, pues trabaja a tope lo mismo cuando tiene mil procesos en marcha que cuando sólo tiene uno.

Con una o pocas peticiones, el tiempo de respuesta del superequipo es mucho mejor que el del “cluster”. Cabe otra solución y ésta se llama “multithreading”, multihilo. Esta solución desdobla una sola tarea en varias y manda cada una de ellas a un procesador diferente. Sería algo parecido a deshacer una cuerda en cada una de sus hebras y tratar cada una por separado para un poco mas allá volver a formar de nuevo la cuerda. Si una empresa tiene que hacer la facturación de las tarjetas de crédito de sus clientes. Si tiene un software capaz de repartir los cálculos de la factura de cada cliente entre procesadores diferentes, podremos conseguir mejores resultados trabajando con un “cluster” de muchos PC’s, que trabajando consecutivamente todos los clientes con un único ordenador, aunque sea muy potente.

En un proceso hay cientos de cálculos que son iterativos, que se han de repetir con diferentes datos múltiples veces. Son las instrucciones condicionales que nos encontramos en cualquier lenguaje de programación, IF… THEN… (Si …, entonces … ) , WIHLE… (Mientras que….), REPEAT (repetir), DO… TO …(hacer… hasta…) Si un lenguaje es capaz de repartir estos procesos iterativos entre los procesadores de un “cluster”, que estén ociosos, la velocidad de cálculo aumenta espectacularmente. Esto es en esencia la técnica multihilo o multithreading, que fracciona en un proceso un paso iterativo en muchos realizados de forma paralela.

Muchos superordenadores que se construyen en la actualidad se basan en “cluster” gigantescos, el último del que tengo noticia está formado por 4000 ordenadores Itanium bajo Linux. Entre los 500 más rápidos del mundo, 93 se basan en “clusters”. De ellos 14 han sido construidos por sus propios usuarios y más de 60 están basados en PC’s Intel o AMD, es decir en PC’s como el que tenemos tú y yo.

La pregunta obligada es ¿Por qué no se fabrican todos así, si son relativamente baratos y fáciles de montar? Si intentamos que una diligencia corra mas, ponemos un tronco con más caballos, el peso de la diligencia se reparte entre los caballos y éstos la arrastran con mas facilidad. Pero ocurre que pasados los seis primeros caballos la diligencia deja de correr más, e incluso, si añadimos más caballos, la velocidad de la diligencia desciende. La diligencia nunca podrá correr más que lo que corre un caballo suelto, incluso no puede ir más deprisa que el caballo más lento del tronco, por tanto pasado un punto, cuantos más caballos haya, más riesgo hay de encontrar un caballo torpe.

Algo parecido pasa con los “cluster”; puedo dividir un paso del proceso en varios, pero tendré que esperar a que acabe el último de ellos para seguir los cálculos con el resultado de ese paso; es lo que se llama la sincronización de procesos paralelos. Si el proceso que estoy realizando no se bifurca en muchos hilos, sino en unos pocos, de nada me vale tener miles de ordenadores en el “cluster”, la velocidad del proceso estará en función de la velocidad de los procesadores del “cluster” pero no de su número. Por ello, para ciertos cálculos se siguen necesitando carísimos procesadores lineales de altas velocidades. El superordenador más rápido de este tipo en servicio actualmente es el Simulador Terrestre de Yokohama, de 35,86 Tflop/s, trenta y cinco trillones de ciclos de cálculos por segundo. Compárese esta cantidad con los tres mil de un PC de Intel de la última generación.