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Modelos y tipos de paralelismo, Fuentes:, Njoroge, Harrison. (2023).…
Modelos y tipos de paralelismo
Taxonomía de Flynn
b) SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
: En este tipo de arquitectura, se ejecuta una única instrucción en múltiples conjuntos de datos simultáneamente.
Está diseñada para aplicaciones que pueden aprovechar la paralelización de datos, como procesamiento de imágenes o gráficos, donde una misma operación se aplica a múltiples datos.
c) MISD (Multiple Instruction, Single Data)
: Esta categoría es menos común en la práctica y se refiere a sistemas donde múltiples instrucciones se aplican a un solo conjunto de datos.
Es poco común y se utiliza en situaciones especializadas.
a) SISD (Single Instruction, Single Data)
: En este tipo de arquitectura, solo se ejecuta una instrucción y se procesa un dato a la vez.
Es similar a las computadoras convencionales de un solo procesador, donde se ejecuta una sola instrucción en un solo conjunto de datos en un momento dado.
d) MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)
: En este tipo de arquitectura, múltiples instrucciones se ejecutan en múltiples conjuntos de datos de manera independiente.
Es la categoría más común para sistemas de cómputo paralelo y multiprocesadores, donde múltiples núcleos de CPU o procesadores trabajan en tareas diferentes al mismo tiempo.
Patrones de diseño
c) Stencil
: en este patrón, cada elemento de un conjunto de datos se actualiza en función de sus vecinos. Es útil para problemas que involucran la propagación de información en una red o en una malla, como en la simulación de fluidos o en la resolución de ecuaciones diferenciales parciales.
d) Reduction
: combina múltiples elementos de un conjunto de datos en un solo valor, como sumar los elementos de un array. En un entorno paralelo, la reducción puede implementarse dividiendo el conjunto de datos en segmentos y procesándolos en paralelo antes de combinar los resultados.
b) Map
: los datos de entrada se dividen en fragmentos y se procesan en paralelo por varios nodos de un clúster. Cada nodo aplica una función de mapeo a los datos de entrada, produciendo un conjunto estándar de objetos.
a) Fork-join
: el flujo de control se bifurca (divide) en múltiples flujos que se unen (combinan) más tarde. Después de la bifurcación, un flujo se convierte en dos flujos separados. Cada flujo es independiente y no están obligados a hacer cálculos similares. Después de la unión, solo continúa un flujo.
Tipos de paralelismo
b) nivel de instrucción
: modifica el orden de las instrucciones de un determinado programa para agruparlas con el fin de llevar a cabo su ejecución en paralelo, sin que esto tenga que alterar el resultado final del programa.
c) nivel de datos
: se basa en la subdivisión de los datos de entrada a un programa determinado, de forma que cada procesador se haga cargo de un subconjunto de esos datos.
a) nivel de bit
: mecanismo donde se lleva a cabo el aumento del tamaño de la cadena de bits que debe ser procesada y que termina disminuyendo la cantidad de instrucciones que se ejecutan por el procesador en diferentes tamaños superiores a la longitud de la cadena.
d) nivel de tareas
: cada uno de los hilos se hace cargo de una labor distinta e independiente del resto, mientras que cada procesador llevará a cabo su secuencia de operaciones propia.
Fuentes:
Njoroge, Harrison. (2023). “Taxonomía de Flynn- Estructuras y Arquitecturas Multiprocesador”. Encontrado en:
https://espanol.libretexts.org/Vocacional/Vocacional/Aplicaciones_informáticas_y_tecnología_de_la_información/Hardware_de_Tecnología_de_la_Información/Arquitectura_Avanzada_de_Organización_de_Computadoras_(Njoroge)/02%3A_Multiprocesamiento/2.04%3A_Taxonomía_de_Flynn-_Estructuras_y_Arquitecturas_Multiprocesador
KeepCoding. (2022, 14 octubre). Tipos de paralelismo computacional | KeepCoding Bootcamps. KeepCoding Bootcamps.
https://keepcoding.io/blog/tipos-de-paralelismo-computacional/#Paralelismo_a_nivel_de_tareas
McCool, M., Robison, A. D., & Reinders, J. (2012). Fork–Join. En Elsevier eBooks.
https://doi.org/10.1016/b978-0-12-415993-8.00008-6
Actividad 8: Modelos y tipos de paralelismo
Programación paralela
Ríos Sánchez Gabriel Ernesto Sánchez González Héctor Ulises Suárez Flores Jair Alfonso