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Es una forma de cómputo en la que muchas instrucciones se ejecutan simultáneamente, ​ operando sobre el principio de que problemas grandes, a menudo se pueden dividir en unos más pequeños, que luego son resueltos simultáneamente.

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Computación Paralela a Nivel de Bit: Las operaciones se dividen en unidades de bits más pequeñas y se procesan al mismo tiempo, especialmente en operaciones lógicas.

Computación Paralela a Nivel de Instrucción (ILP): Las instrucciones de un programa se ejecutan en paralelo, empleando técnicas como la ejecución fuera de orden y la ejecución especulativa en procesadores superescalares y VLIW.

Computación Paralela a Nivel de Tarea: Implica la ejecución simultánea de tareas o subprocesos de un programa, común en sistemas multiprocesador, lo que permite dividir una carga de trabajo en múltiples tareas independientes.

Computación Paralela de Datos: Los datos se dividen en fragmentos más pequeños y se procesan en paralelo.

Computación Paralela de Memoria: Se paraleliza el acceso a la memoria para acelerar la transferencia de datos entre la memoria y el procesador.

Computación Paralela de Tareas a Gran Escala: Ejecución paralela de tareas en sistemas distribuidos a gran escala, como la computación en clúster, la nube y la supercomputación, donde múltiples máquinas trabajan en conjunto en tareas complejas.

Computación Paralela a Nivel de Hilo: Implica la ejecución simultánea de múltiples hilos o subprocesos dentro de un proceso.

Computación Paralela a Nivel de Instrucción de Vector: Se centra en la ejecución de operaciones vectoriales, donde un conjunto de datos se procesa de manera simultánea en un solo ciclo de reloj.

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Tema 4.3: Sistemas de Memoria Compartida

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Tema 4.3: Sistemas de Memoria Compartida

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Son una arquitectura de computadora en la que múltiples procesadores o núcleos comparten un espacio de memoria común. Esto permite que varios procesadores accedan a los mismos datos en memoria, lo que facilita la comunicación y la cooperación entre ellos.

Funcionamiento de los Sistemas de Memoria Compartida:

1. Espacio de Memoria Compartida:

2. Acceso Concurrente

3. Coordinación y Sincronización

4. Ventajas de Rendimiento

Utilización de los Sistemas de Memoria Compartida:

1. Programación Paralela

2. Multiprocesadores Simétricos (SMP)

3. Programación en Hilos

4. Paralelización de Cargas de Trabajo

En resumen, los sistemas de memoria compartida permiten a múltiples procesadores acceder y compartir un espacio de memoria común, lo que facilita la comunicación y la colaboración en aplicaciones paralelas. Se utilizan en una variedad de escenarios donde se requiere un alto rendimiento y la coordinación entre procesadores.

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Tema 4.4: Sistemas de Memoria Distribuida

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Tema 4.4: Sistemas de Memoria Distribuida

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Los sistemas de memoria distribuida son una arquitectura de computadora en la que múltiples procesadores o nodos de cómputo se conectan a través de una red y tienen su propia memoria local. Cada nodo de procesamiento tiene su propia memoria independiente y no comparte una memoria común con otros nodos.

Funcionamiento de los Sistemas de Memoria Distribuida:

1. Memoria Local

2. Comunicación a través de la Red

3. Sincronización y Coordinación

Importancia en la Computación Paralela:

1. Escalabilidad

2. Tolerancia a Fallos

3. Amplio Rango de Aplicaciones

4. Infraestructura de la Nube

5. Independencia Geográfica

En resumen, los sistemas de memoria distribuida desempeñan un papel crucial en la computación paralela al proporcionar escalabilidad, tolerancia a fallos y flexibilidad en una amplia gama de aplicaciones. Permiten la construcción de sistemas de alto rendimiento que pueden abordar tareas computacionalmente intensivas y manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, lo que es esencial en la era de la informática moderna.

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Sistemas de memoria compartida y distribuida