¿Qué es paralelismo?

Paralelismo

El paralelismo en computación se refiere a la ejecución simultánea de múltiples cálculos o procesos. Permite dividir un problema en subproblemas más pequeños que pueden ser resueltos simultáneamente, acelerando la velocidad de procesamiento y mejorando la eficiencia. Existen diferentes tipos y niveles de paralelismo, y su aplicación depende del problema a resolver y la arquitectura del sistema.

Tipos de Paralelismo:

• Paralelismo a Nivel de Bit (Bit-Level Parallelism): Aumenta el tamaño de palabra de los procesadores para realizar operaciones en más datos simultáneamente. https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Paralelismo%20a%20Nivel%20de%20Bit

• Paralelismo a Nivel de Instrucción (Instruction-Level Parallelism - ILP): Ejecuta múltiples instrucciones de un mismo flujo de instrucciones de forma simultánea. Esto se logra mediante técnicas como el pipelining y la ejecución fuera de orden. https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Paralelismo%20a%20Nivel%20de%20Instrucción

• Paralelismo de Datos (Data Parallelism): Divide los datos en múltiples subconjuntos y aplica la misma operación a cada subconjunto simultáneamente. Común en procesamiento de imágenes y cálculos científicos. https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Paralelismo%20de%20Datos

• Paralelismo de Tareas (Task Parallelism): Divide la tarea en subtareas independientes que pueden ser ejecutadas concurrentemente. https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Paralelismo%20de%20Tareas

Arquitecturas para Paralelismo:

• Multiprocesadores: Sistemas con múltiples CPUs que comparten memoria. https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Multiprocesadores

• Multicomputadores: Sistemas con múltiples computadoras interconectadas, cada una con su propia memoria. https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Multicomputadores

• Procesadores Multi-Core: Un único chip con múltiples núcleos de procesamiento. https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Procesadores%20Multi-Core

• Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs): Diseñadas para procesamiento paralelo masivo, especialmente útiles para gráficos y cálculos de alto rendimiento. https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Unidades%20de%20Procesamiento%20Gráfico

Desafíos del Paralelismo:

• Sincronización: Asegurar que los procesos paralelos accedan y modifiquen los datos compartidos de forma consistente.

• Comunicación: Intercambio eficiente de datos entre procesos paralelos.

• Balanceo de Carga: Distribuir el trabajo equitativamente entre los procesadores para maximizar la utilización.

• Sobrecarga (Overhead): El costo adicional de coordinar y comunicar entre los procesos paralelos. La sobrecarga excesiva puede disminuir o incluso eliminar los beneficios del paralelismo.

Beneficios del Paralelismo:

• Mayor Rendimiento: Reducción del tiempo total de ejecución de los programas.

• Mayor Capacidad de Cómputo: Permite resolver problemas más grandes y complejos.

• Mejor Aprovechamiento de los Recursos: Utilización más eficiente de la capacidad de los procesadores.

El paralelismo es fundamental en la computación moderna y su comprensión es crucial para desarrollar aplicaciones de alto rendimiento.