Computação ParalelaTecnologias para aComputação de Alto DesempenhoLuciano Palma (@LucianoPalma)Community Manager – Servers...
A Capacidade Computacional evoluiu.O Software não acompanhou.A densidade de transistores continua aumentando, mas…… o aume...
3Lei de MooreSe transistores fossem pessoasAgora imagine o que 1,3 bilhões de pessoas poderiam fazer num palco.Essa é a es...
Por que Programação Paralela é Importante?Competitividadena IndústriaPesquisaCientíficaSegurançaNacionalModelagem deClima/...
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Exemplo de como aComputação Paralela tem ajudado...Problema: Processamento deImagens de Ressonância MagnéticaPediátrica é ...
Computação Serial vs. ParalelaSerialização Faz Sentido! Fácil para fazer “debug” Determinístico No entanto…… aplicaçõe...
Dividindo o trabalho…Decomposição de Tarefas:Executa diferentes funções doprograma em paralelo.Limitada escalabilidade, po...
Técnicas de Programação Paralela:Como dividir o trabalho entre sistemas?É possível utilizar Threads (OpenMP, TBB, Cilk, pt...
10Agora um pouco de hardware…
11Engenharia e Arquitetura…
12Intel inside, inside Intel…Um processador com múltiplos cores possuicomponentes “comuns” aos cores.Estes compontentes re...
13Intel inside, inside Intel…E agora, dentro do core…
14Vetores SIMD (SSE)
15Vetores SIMD (AVX)
Vetorização (SIMD – Single Instruction Multiple Data)Modo EscalarUma instrução produzum resultadoProcessamento SIMD (vetor...
Intel® Xeon Phi™Ainda mais poder de processamento!
Até 61 cores (4 threads por core)8 GB RAM GDDR5Transferência de memória a 320 GB/secVetores de 512 bits1 TFLOP de processa...
Intel® Xeon Phi™Cada placa é vista como um nó num clusterProgramação: x86
Intel® Xeon Phi™ArquiteturaUm anel bidirecional de alta velocidadeinterconecta as caches L2 dos cores
Intel® Xeon Phi™4 threads por coreMicroarquitetura Pentium otimizadaClock de 1.1 GHz
Intel® Xeon Phi™GFLOP/sec =16 (SP SIMD Lane) x 2 (FMA) x 1.1 (GHZ) x60 (# cores) = 2.112 (aritmética de precisão simples)G...
23Por que descer neste nível?Utilizar todas as “threads de hardware” Não esquecer o HyperThreadUtilizar todas as unidades...
Existem recursos para lhe ajudar!Ferramentas de Software da IntelIDZ – Intel Developer Zonehttp://software.intel.com
Intel® Cilk™ Plus• Extensões paraas linguagensC/C++ parasimplificar oparalelismo• Código abertoTambém umproduto IntelIntel...
Exemplo de usoIntel® Cilk™ Plus - Tasking
Palavras-chave do Intel® Cilk™ PlusCilk Plus adiciona 3 palavras-chave ao C/C++:_cilk_spawn_cilk_sync_cilk_forUsando #incl...
cilk_spawn e cilk_synccilk_spawn dá ao runtime apermissão para rodar uma função-filha de forma assíncrona.– Não é criada (...
Um exemplo simplesComputação recursiva do número de Fibonacci:int fib(int n){int x, y;if (n < 2) return n;x = cilk_spawn f...
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SerializaçãoTodo programa Cilk Plus tem um equivalente serial,chamado de serializaçãoA serialização é obtida removendo as ...
Semântica SerialUm programa CILK Plus determinístico terá a mesmasemântica de sua serialização.– Facilita a realização de ...
Sincronismos implícitosvoid f() {cilk_spawn g();cilk_for (int x = 0; x < lots; ++x) {...}try {cilk_spawn h();}catch (...) ...
Programa AcadêmicoIntel Software - BrasilSoftware and Services Group
Programa Acadêmico - Principais Pontos1. Ações com as Universidades e Alunos• Concursos• Hackathons• Conferências2. Suport...
ManyCore® Testing Lab• Ambiente de desenvolvimentoremoto (40-cores)• Demonstrações de escalabilidadede Software e pesquisa...
Acordos Acadêmicos39
Nota sobre Otimização
• INFORMATION IN THIS DOCUMENT IS PROVIDED IN CONNECTION WITH INTEL PRODUCTS. NO LICENSE, EXPRESS OR IMPLIED, BY ESTOPPEL ...
Risk FactorsThe above statements and any others in this document that refer to plans and expectations for the second quart...
Palestra: Computação Paralela na SECOMP 2013 (UNIFEI)
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Palestra: Computação Paralela na SECOMP 2013 (UNIFEI)

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Palestra do Community Manager da Intel, Luciano Palma, sobre Computação Paralela no SECOMP da UNIFEI (Itajubá), no dia 4/6/2013.
A palestra abordou conceitos de programação paralela e de arquitetura de microprocessadores, além de apresentar o coprocessador Intel Xeon Phi e o CILK - que permite implementar com facilidade paralelismo ao software.

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Palestra: Computação Paralela na SECOMP 2013 (UNIFEI)

  1. 1. Computação ParalelaTecnologias para aComputação de Alto DesempenhoLuciano Palma (@LucianoPalma)Community Manager – Servers & HPCIntel Software BrasilLuciano.palma@intel.com
  2. 2. A Capacidade Computacional evoluiu.O Software não acompanhou.A densidade de transistores continua aumentando, mas…… o aumento da velocidade (clock) nãoA grande maioria dos PCs vendidos são multi-core, mas…… muitos programas / cargas ainda não tiram proveitodo paralelismo possívelO Processamento Paralelo é chave para obtero máximodesempenhopossível2
  3. 3. 3Lei de MooreSe transistores fossem pessoasAgora imagine o que 1,3 bilhões de pessoas poderiam fazer num palco.Essa é a escala da Lei de Moore0.1110100100019701975198019851990199520002005201020152020WattsPer ProcessorPowerWall0.111010010000.111010010001970197519801985199019952000200520102015202019701975198019851990199520002005201020152020WattsPer ProcessorPowerWall11010010001996199719981999200020012002200320042005200620072008TPCC 4 ProcessorPublishedSingle CoreDualCoreQuadCore11010010001996199719981999200020012002200320042005200620072008TPCC 4 ProcessorPublished11010010001996199719981999200020012002200320042005200620072008TPCC 4 ProcessorPublishedSingle CoreDualCoreQuadCore
  4. 4. Por que Programação Paralela é Importante?Competitividadena IndústriaPesquisaCientíficaSegurançaNacionalModelagem deClima/TempoSegurança NacionalPesquisa FarmacêuticaMaiores Desafios  Maior Complexidade Computacional…… mantendo um “orçamento energético” realista4Imagens MédicasExploração de EnergiaSimulaçõesDesempenho ComputacionalTotal por paísAnálises FinanceirasProjeto de novos ProdutosCAD/manufaturaCriação de Conteúdo DigitalCorrida Computacional
  5. 5. Em Computação de Alto Desempenho (HPC),a Simulação é crucialThe Scientific Method is Dead-Long Live the (New) Scientific Method, June 2005Richard M. Satava, MD Journal of Surgical InnovationA Nova Computação estimulou um Novo Método Científico*Método Científico ClássicoHipótese AnáliseConclusãoRefinamentoExperimentaçãoModelagem eSimulação/Refinamento doExperimentoPrevisãoAnáliseConclusãoRefinamentoHipótese ExperimentaçãoPara simular efetivamente… precisamos nos basear em computação paralela!5
  6. 6. Exemplo de como aComputação Paralela tem ajudado...Problema: Processamento deImagens de Ressonância MagnéticaPediátrica é difícil. A reconstruçãoda imagem precisa ser rápida• Crianças não ficam paradasnão seguram a respiração• Baixa tolerância a exames demorados• Custos e Riscos da AnestesiaSolução: MRI Avançada:Processamento Paralelo de Imagense Compressed Sensing reduziramdramaticamente o tempo deaquisição da MRI• Reconsturção 100x mais rápida• MRI de qualidade mais alta e mais rápida• Esta imagem: paciente de 8 meses com massacancerígena no fígado– Reconstrução Serial: 1 hora– Reconstrução Paralela: 1 minuto6
  7. 7. Computação Serial vs. ParalelaSerialização Faz Sentido! Fácil para fazer “debug” Determinístico No entanto…… aplicações serializadas não maximizam o desempenho de saída(output) e não evoluirão no tempo com o avanço das tecnologiasParalelização – dá para fazer?! Depende da quantidade de trabalhoa realizar e da habilidadede dividir a tarefa É necessário entender a entrada (input), saída (output)e suas dependênciasfor (i=0; i< num_sites; ++i) {search (searchphrase, website[i]);}parallel_for (i=0; i< num_sites; ++i) {search (searchphrase, website[i]);}7
  8. 8. Dividindo o trabalho…Decomposição de Tarefas:Executa diferentes funções doprograma em paralelo.Limitada escalabilidade, portantoprecisamos de…Decomposição de Dados:Dados são separados em blocos ecada bloco é processado em umatask diferente.A divisão (splitting) pode sercontínua, recursiva.Maiores conjuntos de dados mais tasksO Paralelismo cresce à medida queo tamanho do problema cresce#pragma omp parallel shared(data, ans1, ans2){#pragma omp sections{#pragma omp sectionans1=do_this(data);#pragma omp sectionans2=do_that(data);}}#pragma omp parallel_for shared(data, ans1)private(i)for(i=0; i<N; i++) {ans1(i) = do_this(data(i));}#pragma omp parallel_for shared(data, ans2)private(i)for(i=0; i<N; i++) {ans2(i) = do_that(data(i));}8
  9. 9. Técnicas de Programação Paralela:Como dividir o trabalho entre sistemas?É possível utilizar Threads (OpenMP, TBB, Cilk, pthreads…) ouProcessos (MPI, process fork..) para programar em paraleloModelo de Memória Compartilhada Único espaço de memória utilizado por múltiplos processadores Espaço de endereçamento unificado Simples para trabalhar, mas requer cuidado para evitar condições de corrida(“race conditions”) quando existe dependência entre eventosPassagem de Mensagens Comunicação entre processos Pode demandar mais trabalho para implementar Menos “race conditions” porque as mensagens podem forçar o sincronismo“Race conditions”acontecem quando processos outhreads separados modificam oudependem das mesmas coisas…Isso é notavelmente difícil de“debugar”!9
  10. 10. 10Agora um pouco de hardware…
  11. 11. 11Engenharia e Arquitetura…
  12. 12. 12Intel inside, inside Intel…Um processador com múltiplos cores possuicomponentes “comuns” aos cores.Estes compontentes recebem o nome de Uncore.
  13. 13. 13Intel inside, inside Intel…E agora, dentro do core…
  14. 14. 14Vetores SIMD (SSE)
  15. 15. 15Vetores SIMD (AVX)
  16. 16. Vetorização (SIMD – Single Instruction Multiple Data)Modo EscalarUma instrução produzum resultadoProcessamento SIMD (vetorizado)Instruções SSE, AVX, AVX2Uma instrução pode produzir múltiplos resultados+a[i]b[i]a[i]+b[i]+c[i+7] c[i+6] c[i+5] c[i+4] c[i+3] c[i+2] c[i+1] c[i]b[i+7] b[i+6] b[i+5] b[i+4] b[i+3] b[i+2] b[i+1] b[i]a[i+7] a[i+6] a[i+5] a[i+4] a[i+3] a[i+2] a[i+1] a[i]for (i=0;i<=MAX;i++)c[i]=a[i]+b[i];aba+b+
  17. 17. Intel® Xeon Phi™Ainda mais poder de processamento!
  18. 18. Até 61 cores (4 threads por core)8 GB RAM GDDR5Transferência de memória a 320 GB/secVetores de 512 bits1 TFLOP de processamento (Precisão Dupla)1 slot PCIe-x16Uso eficiente de energia (300 W)Intel® Xeon Phi™Ainda mais poder deprocessamento!
  19. 19. Intel® Xeon Phi™Cada placa é vista como um nó num clusterProgramação: x86
  20. 20. Intel® Xeon Phi™ArquiteturaUm anel bidirecional de alta velocidadeinterconecta as caches L2 dos cores
  21. 21. Intel® Xeon Phi™4 threads por coreMicroarquitetura Pentium otimizadaClock de 1.1 GHz
  22. 22. Intel® Xeon Phi™GFLOP/sec =16 (SP SIMD Lane) x 2 (FMA) x 1.1 (GHZ) x60 (# cores) = 2.112 (aritmética de precisão simples)GFLOP/sec = 8 (DP SIMD Lane) x 2 (FMA) x 1.1 (GHZ) x 60(# cores) = 1.056 (aritmética de precisão dupla)
  23. 23. 23Por que descer neste nível?Utilizar todas as “threads de hardware” Não esquecer o HyperThreadUtilizar todas as unidades de execução Retirar o máximo de instruções por ciclo de clockOtimizar o uso dos unidades de vetores (AVX/AVX2) Loops otimizadosManter as caches com dados/instruções válidos Evitar “cache misses”Aproveitar o “branch prediction” Evitar o “stall” da pipelinePara tirar o máximo proveito dos recursos do hardware!
  24. 24. Existem recursos para lhe ajudar!Ferramentas de Software da IntelIDZ – Intel Developer Zonehttp://software.intel.com
  25. 25. Intel® Cilk™ Plus• Extensões paraas linguagensC/C++ parasimplificar oparalelismo• Código abertoTambém umproduto IntelIntel® ThreadingBuilding Blocks• Templatelibrariesamplamenteusadas em C++para paralelismo• Código abertoTambém umproduto IntelDomain SpecificLibraries• Intel® IntegratedPerformancePrimitives• Intel® MathKernel LibraryPadrõesestabelecidos• Message PassingInterface (MPI)• OpenMP*• Coarray Fortran• OpenCL*Modelos de Programação ParalelaNíveis de abstração conforme a necessidadeMesmos modelos para multi-core (Xeon) emany-core (Xeon Phi)
  26. 26. Exemplo de usoIntel® Cilk™ Plus - Tasking
  27. 27. Palavras-chave do Intel® Cilk™ PlusCilk Plus adiciona 3 palavras-chave ao C/C++:_cilk_spawn_cilk_sync_cilk_forUsando #include <cilk/cilk.h>, você pode usar aspalavras-chave: cilk_spawn, cilk_sync e cilk_for.O runtime do CILK Plus controla a criação de threads e seuagendamento. O pool de threads é criado antes do uso daspalavras-chave do CILK Plus.Por default, o número de threads é igual ao número denúcleos (incluindo hyperthreads), mas pode ser controladopelo usuário
  28. 28. cilk_spawn e cilk_synccilk_spawn dá ao runtime apermissão para rodar uma função-filha de forma assíncrona.– Não é criada (nem necessária) uma 2a thread!– Se não houver workers disponíveis, a função-filha seráexecutada com uma chamada a uma função serial.– O scheduler pode “roubar” a fila da função-pai e executá-laem paralelo com a função-filha.– A função-pai não tem garantia de rodar em paralelo com afunção-filha.cilk_sync aguarda a conclusão de todas as funções-filhasantes que a execução prossiga além daquele ponto.– Existem pontos de sincronismo (cilk_sync) implícitos –discutidos adiante.
  29. 29. Um exemplo simplesComputação recursiva do número de Fibonacci:int fib(int n){int x, y;if (n < 2) return n;x = cilk_spawn fib(n-1);y = fib(n-2);cilk_sync;return x+y;}Chamadas assíncronas devemcompletar antes de usar x.Execução pode continuarenquanto fib(n-1) roda.
  30. 30. cilk_forSemelhante a um loop “for” regular.cilk_for (int x = 0; x < 1000000; ++x) { … }Qualquer iteração pode executar em paralelo com qualqueroutra.Todas as interações completam antes do programa prosseguir.Limitações:– Limitado a uma única variável de controle.– Deve ser capaz de voltar ao início de qualquer iteração,randomicamente.– Iterações devem ser independentes umas das outras.
  31. 31. Nos bastidores do cilk_for…void run_loop(first, last) {if ((last - first) < grainsize) {for (int i=first; i<last ++i){LOOP_BODY;}}else {int mid = (last-first)/2;cilk_spawn run_loop(first, mid);run_loop(mid, last);}}
  32. 32. Exemplos de cilk_forcilk_for (int x; x < 1000000; x += 2) { … }cilk_for (vector<int>::iterator x = y.begin();x != y.end(); ++x) { … }cilk_for (list<int>::iterator x = y.begin();x != y.end(); ++x) { … } O contador do loop não pode ser calculado em tempo decompilação usando uma lista.(y.end() – y.begin() não é definido) Não há acesso randômico aos elementos de uma lista.(y.begin() + n não é definido.)
  33. 33. SerializaçãoTodo programa Cilk Plus tem um equivalente serial,chamado de serializaçãoA serialização é obtida removendo as palavras-chavecilk_spawn e cilk_sync e substituindocilk_for por forO compilador produzirá a serialização se vocêcompilar com /Qcilk-serialize (Windows*) ou–cilk-serialize (Linux*/OS X*)Rodar um programa com somente um worker éequivalente a rodar a serialização.
  34. 34. Semântica SerialUm programa CILK Plus determinístico terá a mesmasemântica de sua serialização.– Facilita a realização de testes de regressão;– Facilita o debug:– Roda com somente um núcleo– Roda serializado– Permite composição– Vantagens dos hyperobjects– Ferramentas de análise robutas (Cilk Plus SDK)– cilkscreen race detector– cilkview parallelism analyzer
  35. 35. Sincronismos implícitosvoid f() {cilk_spawn g();cilk_for (int x = 0; x < lots; ++x) {...}try {cilk_spawn h();}catch (...) {...}} Ao final de uma funcão utilizando spawnAo final do corpo de um cilk_for (não sincroniza g())Ao final de um bloco try contendo um spawnAntes de entrar num bloco try contendo um sync
  36. 36. Programa AcadêmicoIntel Software - BrasilSoftware and Services Group
  37. 37. Programa Acadêmico - Principais Pontos1. Ações com as Universidades e Alunos• Concursos• Hackathons• Conferências2. Suporte ao Curriculum Acadêmico• Programação Paralela• Segurança• Visual Computing e UX (IHC)3. IDZ - PortalIntel® Developer Zone – Comunidade Acadêmica e DesenvolvedoresIntel SW Tools – FerramentasEducation Exchange – Materiais de CursoManyCore® Test Lab – Laboratório Manycore - Remote37
  38. 38. ManyCore® Testing Lab• Ambiente de desenvolvimentoremoto (40-cores)• Demonstrações de escalabilidadede Software e pesquisasenvolvendo paralelismo• Inclui SO Red Hat EnterpriseLinux*, farramentas dedesenvolvimento e apoio da Intel38
  39. 39. Acordos Acadêmicos39
  40. 40. Nota sobre Otimização
  41. 41. • INFORMATION IN THIS DOCUMENT IS PROVIDED IN CONNECTION WITH INTEL PRODUCTS. NO LICENSE, EXPRESS OR IMPLIED, BY ESTOPPEL OROTHERWISE, TO ANY INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS IS GRANTED BY THIS DOCUMENT. EXCEPT AS PROVIDED IN INTELS TERMS AND CONDITIONSOF SALE FOR SUCH PRODUCTS, INTEL ASSUMES NO LIABILITY WHATSOEVER AND INTEL DISCLAIMS ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTY, RELATINGTO SALE AND/OR USE OF INTEL PRODUCTS INCLUDING LIABILITY OR WARRANTIES RELATING TO FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE,MERCHANTABILITY, OR INFRINGEMENT OF ANY PATENT, COPYRIGHT OR OTHER INTELLECTUAL PROPERTY RIGHT.• A "Mission Critical Application" is any application in which failure of the Intel Product could result, directly or indirectly, in personal injury ordeath. SHOULD YOU PURCHASE OR USE INTELS PRODUCTS FOR ANY SUCH MISSION CRITICAL APPLICATION, YOU SHALL INDEMNIFY AND HOLD INTELAND ITS SUBSIDIARIES, SUBCONTRACTORS AND AFFILIATES, AND THE DIRECTORS, OFFICERS, AND EMPLOYEES OF EACH, HARMLESS AGAINST ALLCLAIMS COSTS, DAMAGES, AND EXPENSES AND REASONABLE ATTORNEYS FEES ARISING OUT OF, DIRECTLY OR INDIRECTLY, ANY CLAIM OF PRODUCTLIABILITY, PERSONAL INJURY, OR DEATH ARISING IN ANY WAY OUT OF SUCH MISSION CRITICAL APPLICATION, WHETHER OR NOT INTEL OR ITSSUBCONTRACTOR WAS NEGLIGENT IN THE DESIGN, MANUFACTURE, OR WARNING OF THE INTEL PRODUCT OR ANY OF ITS PARTS.• Intel may make changes to specifications and product descriptions at any time, without notice. Designers must not rely on the absence or characteristicsof any features or instructions marked "reserved" or "undefined". Intel reserves these for future definition and shall have no responsibility whatsoeverfor conflicts or incompatibilities arising from future changes to them. The information here is subject to change without notice. Do not finalize a designwith this information.• The products described in this document may contain design defects or errors known as errata which may cause the product to deviate from publishedspecifications. Current characterized errata are available on request.• Intel processor numbers are not a measure of performance. Processor numbers differentiate features within each processor family, not across differentprocessor families. Go to: http://www.intel.com/products/processor_number.• Contact your local Intel sales office or your distributor to obtain the latest specifications and before placing your product order.• Copies of documents which have an order number and are referenced in this document, or other Intel literature, may be obtained by calling 1-800-548-4725, or go to: http://www.intel.com/design/literature.htm• Intel, Core, Atom, Pentium, Intel inside, Sponsors of Tomorrow, Pentium, 386, 486, DX2 and the Intel logo are trademarks of Intel Corporation in theUnited States and other countries.• *Other names and brands may be claimed as the property of others.• Copyright ©2012 Intel Corporation.Legal Disclaimer
  42. 42. Risk FactorsThe above statements and any others in this document that refer to plans and expectations for the second quarter, the year and the future are forward-lookingstatements that involve a number of risks and uncertainties. Words such as “anticipates,” “expects,” “intends,” “plans,” “believes,” “seeks,” “estimates,” “may,”“will,” “should” and their variations identify forward-looking statements. Statements that refer to or are based on projections, uncertain events or assumptionsalso identify forward-looking statements. Many factors could affect Intel’s actual results, and variances from Intel’s current expectations regarding such factorscould cause actual results to differ materially from those expressed in these forward-looking statements. Intel presently considers the following to be theimportant factors that could cause actual results to differ materially from the company’s expectations. Demand could be different from Intels expectations dueto factors including changes in business and economic conditions, including supply constraints and other disruptions affecting customers; customer acceptance ofIntel’s and competitors’ products; changes in customer order patterns including order cancellations; and changes in the level of inventory at customers.Uncertainty in global economic and financial conditions poses a risk that consumers and businesses may defer purchases in response to negative financial events,which could negatively affect product demand and other related matters. Intel operates in intensely competitive industries that are characterized by a highpercentage of costs that are fixed or difficult to reduce in the short term and product demand that is highly variable and difficult to forecast. Revenue and thegross margin percentage are affected by the timing of Intel product introductions and the demand for and market acceptance of Intels products; actions takenby Intels competitors, including product offerings and introductions, marketing programs and pricing pressures and Intel’s response to such actions; and Intel’sability to respond quickly to technological developments and to incorporate new features into its products. Intel is in the process of transitioning to its nextgeneration of products on 22nm process technology, and there could be execution and timing issues associated with these changes, including products defectsand errata and lower than anticipated manufacturing yields. The gross margin percentage could vary significantly from expectations based on capacity utilization;variations in inventory valuation, including variations related to the timing of qualifying products for sale; changes in revenue levels; segment product mix; thetiming and execution of the manufacturing ramp and associated costs; start-up costs; excess or obsolete inventory; changes in unit costs; defects or disruptionsin the supply of materials or resources; product manufacturing quality/yields; and impairments of long-lived assets, including manufacturing, assembly/test andintangible assets. The majority of Intel’s non-marketable equity investment portfolio balance is concentrated in companies in the flash memory market segment,and declines in this market segment or changes in management’s plans with respect to Intel’s investments in this market segment could result in significantimpairment charges, impacting restructuring charges as well as gains/losses on equity investments and interest and other. Intels results could be affected byadverse economic, social, political and physical/infrastructure conditions in countries where Intel, its customers or its suppliers operate, including military conflictand other security risks, natural disasters, infrastructure disruptions, health concerns and fluctuations in currency exchange rates. Expenses, particularly certainmarketing and compensation expenses, as well as restructuring and asset impairment charges, vary depending on the level of demand for Intels products andthe level of revenue and profits. Intel’s results could be affected by the timing of closing of acquisitions and divestitures. Intels results could be affected byadverse effects associated with product defects and errata (deviations from published specifications), and by litigation or regulatory matters involvingintellectual property, stockholder, consumer, antitrust, disclosure and other issues, such as the litigation and regulatory matters described in Intels SEC reports.An unfavorable ruling could include monetary damages or an injunction prohibiting Intel from manufacturing or selling one or more products, precluding particularbusiness practices, impacting Intel’s ability to design its products, or requiring other remedies such as compulsory licensing of intellectual property. A detaileddiscussion of these and other factors that could affect Intel’s results is included in Intel’s SEC filings, including the report on Form 10-K for the year ended Dec.31, 2011.Rev. 4/17/12

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