Antes de tomar un peaje en la Computación Paralela, primero vamos a echar un vistazo a los antecedentes de los cálculos de un software de ordenador y por qué fracasó para la era moderna.
El software de ordenador fueron escritos convencionalmente para la computación en serie. Esto significa que para resolver un problema, un algoritmo divide el problema en instrucciones más pequeñas. Estas instrucciones discretas se ejecutan en la Unidad Central de Procesamiento de un ordenador una por una. Sólo cuando se termina una instrucción, se inicia la siguiente.
Un ejemplo de la vida real sería el de las personas que están en una cola esperando una entrada para el cine y sólo hay un cajero, que va dando las entradas una a una a las personas. La complejidad de esta situación aumenta cuando hay 2 colas y sólo un cajero.
Así que, en resumen, la computación en serie es la siguiente:
- En esto, el enunciado de un problema se divide en instrucciones discretas.
- Entonces las instrucciones se ejecutan una por una.
- Sólo se ejecuta una instrucción en cualquier momento.
- Ahorra tiempo y dinero ya que muchos recursos trabajando juntos reducirán el tiempo y reducirán los costes potenciales.
- Puede ser poco práctico resolver problemas más grandes en la Computación en Serie.
- Puede aprovechar los recursos no locales cuando los recursos locales son finitos.
- La Computación Serial ‘desperdicia’ la potencia de cálculo potencial, por lo que la Computación Paralela aprovecha mejor el hardware.
- Paralelismo a nivel de bits: Es la forma de computación paralela que se basa en el aumento del tamaño del procesador. Reduce el número de instrucciones que el sistema debe ejecutar para realizar una tarea sobre datos de gran tamaño.
Ejemplo: Considere un escenario en el que un procesador de 8 bits debe calcular la suma de dos enteros de 16 bits. Primero debe sumar los 8 bits de orden inferior y luego sumar los 8 bits de orden superior, por lo que se necesitan dos instrucciones para realizar la operación. Un procesador de 16 bits puede realizar la operación con una sola instrucción. - Paralelismo a nivel de instrucción: Un procesador sólo puede direccionar menos de una instrucción por cada fase de ciclo de reloj. Estas instrucciones pueden ser reordenadas y agrupadas que posteriormente se ejecutan de forma concurrente sin afectar al resultado del programa. Esto se denomina paralelismo a nivel de instrucción.
- Paralelismo de tareas: El paralelismo de tareas emplea la descomposición de una tarea en subtareas y luego asigna cada una de las subtareas para su ejecución. Los procesadores realizan la ejecución de las subtareas de forma concurrente.
Mira el punto 3. Esto estaba causando un gran problema en la industria de la computación, ya que sólo una instrucción se ejecutaba en cualquier momento del tiempo. Esto era un enorme desperdicio de recursos de hardware, ya que sólo una parte del hardware se ejecutará para una instrucción particular y de tiempo. A medida que los enunciados de los problemas se hacían más pesados y voluminosos, también aumentaba el tiempo de ejecución de dichos enunciados. Ejemplo de procesadores son el Pentium 3 y el Pentium 4.
Ahora volvamos a nuestro problema de la vida real. Podríamos decir definitivamente que la complejidad disminuirá cuando haya 2 colas y 2 cajeros dando billetes a 2 personas simultáneamente. Este es un ejemplo de Computación Paralela.
Computación paralela –
Es el uso de múltiples elementos de procesamiento simultáneamente para resolver cualquier problema. Los problemas se descomponen en instrucciones y se resuelven de forma concurrente ya que cada recurso que se ha aplicado al trabajo está trabajando al mismo tiempo.
Las ventajas de la Computación Paralela frente a la Computación en Serie son las siguientes:
Tipos de Paralelismo:
¿Por qué la computación paralela?
- Todo el mundo real se ejecuta en la naturaleza dinámica, es decir, muchas cosas suceden en un momento determinado, pero en diferentes lugares de forma concurrente. Estos datos son enormes de gestionar.
- Los datos del mundo real necesitan una simulación y un modelado más dinámicos, y para conseguirlo, la computación paralela es la clave.
- La computación paralela proporciona concurrencia y ahorra tiempo y dinero.
- Los conjuntos de datos complejos y de gran tamaño, y su gestión, pueden organizarse sólo y únicamente utilizando el enfoque de la computación paralela.
- Asegura la utilización efectiva de los recursos. El hardware está garantizado para ser utilizado con eficacia, mientras que en la computación en serie sólo una parte del hardware se utiliza y el resto se hace ocioso.
- También, es poco práctico para implementar sistemas en tiempo real utilizando la computación en serie.
- Bases de datos y minería de datos.
- Simulación de sistemas en tiempo real.
- Ciencia e Ingeniería.
- Gráficos avanzados, realidad aumentada y realidad virtual.
- Se aborda como la comunicación y la sincronización entre múltiples subtareas y procesos que es difícil de conseguir.
- Los algoritmos deben ser gestionados de tal manera que puedan ser manejados en el mecanismo paralelo.
- Los algoritmos o el programa deben tener un bajo acoplamiento y una alta cohesión. Pero es difícil crear este tipo de programas.
- Los programadores más hábiles y expertos técnicamente pueden codificar bien un programa basado en el paralelismo.
Aplicaciones de la computación en paralelo:
Limitaciones de la Computación Paralela:
Futuro de la computación paralela: El gráfico computacional ha sufrido una gran transición de la computación en serie a la computación en paralelo. Gigantes de la tecnología como Intel ya han dado un paso hacia la computación paralela empleando procesadores multinúcleo. La computación paralela revolucionará el funcionamiento de los ordenadores en el futuro, para bien. Con todo el mundo conectado entre sí incluso más que antes, la computación paralela desempeña un mejor papel para ayudarnos a seguir así. Con redes más rápidas, sistemas distribuidos y ordenadores multiprocesadores, se hace aún más necesario.
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