En la publicación anterior hablamos sobre algunos usos de la programación paralela, y en el artículo de hoy seguiremos profundizando en esto. Las simulaciones por computador suelen requerir un gran esfuerzo computacional. Un bajo rendimiento del sistema informático utilizado puede restringir considerablemente las simulaciones y la precisión de los resultados obtenidos. En particular, el uso de un sistema de alto rendimiento permite realizar simulaciones más grandes que conducen a mejores resultados.
Estas partes de cálculo deben ser independientes entre sí, y el algoritmo realizado debe proporcionar suficientes cálculos independientes para ser adecuado para una ejecución en paralelo. Este es normalmente el caso de las simulaciones científicas. Para obtener un programa paralelo, el algoritmo debe formularse en un lenguaje de programación adecuado. La ejecución paralela suele estar controlada por bibliotecas de ejecución específicas o directivas del compilador que se añaden a un lenguaje de programación estándar como C, Fortran o Java.
La programación paralela es un aspecto importante de la computación científica de alto rendimiento, pero solía ser un nicho dentro de todo el campo de los productos de hardware y software. Sin embargo, más recientemente, la programación paralela ha abandonado este nicho y se convertirá en la corriente principal de las técnicas de desarrollo de software debido a un cambio radical en la tecnología del hardware.
Los principales fabricantes de chips han empezado a producir procesadores con varias unidades de cálculo de bajo consumo en un solo chip, que tienen un control independiente y pueden acceder a la misma memoria de forma concurrente.
Normalmente, el término núcleo se utiliza para las unidades de cálculo individuales y el término multinúcleo se utiliza para el procesador completo que tiene varios núcleos. Así, el uso de procesadores multinúcleo convierte a cada computador de mesa en un pequeño sistema paralelo. El desarrollo tecnológico hacia los procesadores multinúcleo se vio forzado por razones físicas, ya que la velocidad de reloj de los chips con más y más transistores no puede aumentar al ritmo anterior sin sobrecalentarse.
¿Te gusta la temática? en nuestro próximo volumen seguiremos con este interesante contenido. Recuenda que en Hive me encuentars como @abdulmath.
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