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Ing. Danis Lo´pez Naranjo, Dr. C. Jose´ Herna´ndez Palancar

ciones de serie de la CPU tales como:

1. Abundantes datos sobre miles de ca´lculos paralelo sobre los elementos de datos in- dependientes.

2. Los grupos de paralelismo de los hilos de ejecucio´n ejecutan el mismo programa, y los diferentes grupos pueden correr diferentes programas.

  • 3.

    Intensiva aritme´tica del punto flotante.

  • 4.

    La tolerancia de latencia del rendimiento es la cantidad de trabajo realizado en un

momento determinado.

5. La transmisio´n del flujo de dato requiere una alta memoria de ancho de banda con poca reutilizacio´n de datos relativamente.

6. La modesta sincronizacio´n entre los hilos de ejecucio´n y la comunicacio´n gra´fica no se comunican, y las aplicaciones de computacio´n paralela requieren de una limitada sincronizacio´n y comunicacio´n.

Las unidades de procesamiento gra´fico proporcionan un tipo de restriccio´n del proce-

´ samiento en paralelo referido al modelo de Instruccio´n Unica Mu´ltiples Datos o SIMD

(Single Instruction, Multiple Data) o siendo un poco ma´s especı´ficos se le puede llamar

´ a este modelo Unico Programa, Mu´ltiples Datos o SPMD (Single Program, Multiple Da-

ta). Cada uno de muchos procesos son ejecutados simulta´neamente de algu´n programa en diferentes elementos de datos.

3.

Computacio´nparalela

El paralelismo en aplicaciones informa´ticas a veces se ve con poca relevancia para el pro- gramador medio. Un estudio de las tendencias en las aplicaciones informa´ticas muestra que esta visio´n ya no es sostenible. El paralelismo se esta´ expandiendo en las u´ltimas de´cadas, y la programacio´n en paralelo se esta´ convirtiendo en una buena opcio´n para las opti- mizaciones de las aplicaciones. De manera informal se puede definir, que una computadora en paralelo es un conjunto de procesadores que son capaces de trabajar colaborativamente para resolver un problema computacional. Tradicionalmente, en la ciencia de la informa´tica las aplicaciones paralelas han sido motivadas por las simulaciones nume´ricas de sistemas complejos, como los dispositivos meca´nicos, circuitos electro´nicos, procesos de fabricacio´n, las reacciones quı´micas. En la actualidad se destacan las aplicaciones comerciales como los principales impulsadores de esta rama que requieren de una computadora para ser capaces de procesar grandes cantidades de datos en formas sofisticadas. Dentro de estas aplicaciones podemos encontrar la video conferencia, entornos de trabajo colaborativo, bases de datos paralelas utilizadas para apoyar las decisiones, gra´ficos avanzados y la realidad virtual, en particular en la industria del entretenimiento.

De lo expuesto anteriormente se puede afirmar, que el paralelismo no esta´ de manifiesto solamente en las supercomputadoras, sino tambie´n, en las estaciones de trabajo, computa- doras personales y redes. Ya en la actualidad los programas son necesarios para explotar los mu´ltiples procesadores ubicados dentro de cada equipo. Debido a que la mayorı´a de los algoritmos existentes esta´n especializados en un u´nico procesador, esta situacio´n implica la necesidad de nuevos algoritmos y estructuras de programas capaces de realizar muchas

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