RESUMEN
¿Por qué la computación paralela?
La única esperanza para computadoras más rápidas casi todo cálculo realizado durante los primeros cuarenta años de la historia de la computadoras podrían llamarse secuencial. Una de las características de secuencial cálculo es que emplea un único procesador para resolver algún problema.
La unidad flop es una medida ampliamente utilizada de rendimiento de la memoria de acceso. Es igual a la velocidad a la que una máquina puede realizar flotante de precisión simple operaciones de punto, es decir, el número de este tipo de operaciones el equipo puede realizar en una unidad de tiempo - segundos en nuestro caso.
Paralelismoen la vida real
El mundode la informáticahasta hace pocoestaba dominada por elmodo secuencial
de pensar.De hecho, el procesamiento secuencialha sido muy exitosoy tiene
establecido altos estándares queel procesamiento en paralelotendrá queprobardifícil de igualar.
Un ejemplo más interesante
El trucode la canalizaciónque acabamos de mencionarprobablemente parecedemasiadoobvio yunapuede pensarque podríamosadaptarfácilmentelas máquinassecuencialesenunacadena de montajemodapara simularcanalización.De hecho, los primeros intentos para la construcciónparalelaordenadoresutilizanexactamenteestaidea, produciendo la llamadasistólicao linealmatrices.
Perola idea tienetambiénaplicacióndentro dela arquitectura del procesadorsecuencial.Considere la posibilidad deun"secuencial"procesadorde procesamiento deinstrucciones de códigode montaje. Típicamente, cada instrucciónse divideencinco piezasy se ejecutanenunductode la moda.De hecho,hoy en díacadaprocesador secuencialesfabricadoaprovechándosede paralelismo en laforma de instruccionespipelining.
Paralelosolucionesvssecuenciales -La mágicacaja
Probablemente elprimer enfoquepuede empezarpara diseñar unalgoritmoparalelo
es modificar yparalelizarununasecuenciaexistente.Seríabonito si
alguienhabía escrito uns2p.cprograma que tomacomo entrada unprogramasecuencial
y produceun programa equivalenteparalelo quefunciona mucho más rápido
y exhibeun buenequilibrio de carga. Después de todo,esto no es muy
difícil dehacer por elproblema de inicializaciónque vimosantes:no hay másyconvertirlo enun código equivalenteen paraleloque dividelasoperaciones
realizado por elnúmero de procesadores disponibles. Esta soluciónsimple,de
por supuesto, requierequeno hay dependenciasde datosentreoperationsassigned
a procesadores diferentes.
Para produciralgoritmossignificativamente más rápidoparalelas.Al mismo tiempo,
aúnmenos los quetienen modificacionesparalelosobvioso simples.Por otra parte,
problemas que ocurrena tenersolucionessimplesnonecesariamentesecuenciales
tiene una soluciónprácticaparalela, a veces no tienen unparaleloeficiente
solucióna todos.
Las redesde interconexión
La computación paralelallegóa la edaddemediados de los ochenta, cuando los fabricantes de chips
fueron capaces de producirgrandes cantidades dechips de procesadoreconómicamente. Por lo tanto,
de repente,tener un montón defichasque contienenlos procesadoresjunto conpequeño local
memorias (los elementos de procesamiento dellamadaso PES)no fue un problema.
Nuevos problemassurgieron, sin embargo:
1. ¿cómoconectartodosestos procesadores paracrearuna máquina rápidade
cooperandoelementosde procesamiento?
2. ¿Cómo se programauna máquina?
Los investigadoresy fabricantes, en los últimos diez años se havenido
convarios diseños deredes de interconexiónpara hacercomunicanlas empresas públicas.
Comerciales máquinas paralelas y simuladores
La última década vio un gran número de nuevas máquinas paralelas de mayor o menor éxito, capacidades, potencia de cálculo y las etiquetas de precios. Existe un informe en curso enumerando el máximo rendimiento de las 500 supercomputadoras en el mundo que se actualiza con regularidad. El funcionamiento máximo es el máximo rendimiento teórico de equipo. (También significa que el rendimiento mínimo que el fabricante
asegura que nunca se alcanzará.)
¿Quién necesitacomputadoras paralelas?
En el comienzo deeste capítulo,señaló que elapetito humano por
una mayorpotencia de cálculono termina nunca.Esto puede parecerque necesitajustificación;la mayoría dela gente considera quelas computadorasya extremadamentepotente yrápido.Siutilizar un ordenador personalpara escribir cartas, navegar por Internet, equilibrando su chequeray jugando al ajedrez, entonces usted probablemente no necesitamáspotencia de cálculo(a menos queusted es unjugador de ajedrezmuybueno).
Por la otramano, hay varias aplicaciones científicasque sin dudapodría utilizarmuchomáspotencia de cálculo.Entre ellos:
Gráficos: Representación de volumen,la realidadvirtual,el trazado de rayos.
Simulación:prediccióndel tiempo, la verificación Chip,la exploración petrolera.
Procesamiento de imágenes: Mejora de la imagen, la extracción de características.
InteligenciaArtificial:reconocimientode imagen, reproducción de juegos (ajedrez, GO, etc.)
ParaleloI /O -El próximo desafío
A pesar de que el rendimiento de procesamiento de los ordenadores han aumentado
considerablemente en los últimos años, de entrada / salida (I / O) dispositivos no se han mantenido con esta tendencia. Mientras que la velocidad del procesador recibe aproximadamente ocho veces más rápido cada diez años, el acceso a la memoria principal y el disco disminución del tiempo de ciclo por sólo un tercio en el mismo período de tiempo. Como te das cuenta, esta se ensancha la brecha entre E / S y los tiempos de procesamiento.
Por lo tanto, nuestra capacidad de utilizar ordenador muy rápido eficiente, depende de nuestra
capacidad para alimentar con datos suficientemente rápido.