Tipos de paralelismo computacional

¿Ya conoces cuáles son los tipos de paralelismo computacional? Si estás interesado en el mundo del desarrollo IT, es probable que ya conozcas las metodologías de programación, como puede ser la computación paralela. Esta en concreto se basa en múltiples instrucciones de las que se lleva a cabo la ejecución de forma simultánea. Existen también los llamados tipos de paralelismo, que debes conocer para aprovechar al máximo sus funcionalidades.

De modo que, si te interesa aprender más al respecto, te invitamos a quedarte en este artículo para descubrir todo lo necesario sobre los tipos de paralelismo, incluyendo sus características y propiedades más importantes.

¿Qué es el paralelismo?

El paralelismo o computación paralela es una técnica de programación fundamentada en la idea de dividir los inconvenientes de gran magnitud en apartados de menor tamaño para, de este modo, poder resolverlos en paralelo o de manera concurrente.

Este tipo de computación se caracteriza también por hacer uso de dos o más procesadores que llevan a cabo las labores relacionadas con la resolución de actividades en el sistema.

De manera que, para realizar el diseño de un programa basándose en los parámetros del paralelismo, deben considerarse asuntos como las necesidades de espacio y tiempo, así como el tipo de arquitectura sobre la que el programa será ejecutado.

Tipos de paralelismo computacional

Es posible establecer una división de la computación paralela, de acuerdo con el ámbito en el que se enfoquen. De este modo, tenemos 4 grandes tipos de paralelismo computacional, que son: a nivel de datos, a nivel de bit, a nivel de instrucción y paralelismo a nivel de tareas.

Estos tipos de paralelismo computacional pueden detallarse de la siguiente forma:

Paralelismo a nivel de datos

El paralelismo computacional a nivel de datos o paralelismo de datos se refiere al paradigma de computación concurrente que 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. Así pues, cada uno de estos procesadores lleva a cabo la misma actividad o misma secuencia de operaciones que el resto de procesadores sobre un subconjunto independiente de información o datos asignado.

Algunas de las situaciones en las que es posible utilizar este tipo de paralelismo son las operaciones sobre matrices o sobre vectores, pues un gran número de estos se fundamentan en la aplicación de una misma operación sobre sus componentes.

Paralelismo a nivel de bit

El siguiente de los tipos de paralelismo computacional que debes conocer es el de a nivel de bit, que se refiere al 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.

Cabe destacar que el uso de este tipo de paralelismo se ha reducido a partir del establecimiento de las arquitecturas que cuentan con 32 bits y 64 bits.

Paralelismo a nivel de instrucción

Otro de los tipos de paralelismo computacional es el de a nivel de instrucción, que basa su funcionamiento en modificar 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.

Cabe resaltar que los procesadores modernos ya incluyen las estructuras de pipelines, que se encargan de las actividades de segmentación de la ejecución de las instrucciones. Así, permiten la ejecución de múltiples etapas de diferentes instrucciones al mismo tiempo.

Paralelismo a nivel de tareas

El último de los tipos de paralelismo computacional se entiende como el paradigma de programación basado en la idea de que un problema puede ser descompuesto en actividades más pequeñas que se resuelven de forma concurrente mediante los diversos componentes del proceso, como los hilos, procesadores y demás.

Así pues, cada uno de estos hilos se hace cargo de una labor distinta e independiente del resto, mientras que cada procesador llevará a cabo su secuencia de operaciones propia.

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