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      <title>UNIDAD 4 by </title>
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      <description>PROCESAMIENTO PARALELO</description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2023-11-06 07:18:09 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>metzli23_</author>
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         <description><![CDATA[<p><strong><em>TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO</em></strong></p><p><br></p><p><strong><em>CAMPUS: MINATITLÁN</em></strong></p><p><br></p><p><strong><em>CARRERA: INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES</em></strong></p><p><strong><em> </em></strong></p><p><strong><em>ASIGNATURA: ARQUITECTURA DE COMPUTADORAS</em></strong></p><p><br></p><p><strong><em>GRADO: 5TO SEMESTRE</em></strong></p><p><br></p><p><strong><em>GRUPO: 2</em></strong></p><p><br></p><p><strong><em>ALUMNA: DE LA CRUZ VELÁZQUEZ METZLI YAMIL</em></strong></p><p><br></p><p><strong><em>N° DE CONTROL: 21230531</em></strong></p>]]></description>
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         <pubDate>2023-11-06 07:41:28 UTC</pubDate>
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         <title>TEMA PROCESAMIENTO PARALELO </title>
         <author>metzli23_</author>
         <link>https://padlet.com/metzli23_/3ahk9aby1c8cstz0/wish/2777588885</link>
         <description><![CDATA[<p><strong><em>Subtemas a realizar:</em></strong></p><p><strong><em>&nbsp;4.2 . Tipos de Computacion paralela</em></strong></p><p><strong><em>.</em></strong></p><p><strong><em>4.3. Sistemas de Memoria Compartida</em></strong></p><p><strong><em>.</em></strong></p><p><strong><em>4.4 Sistemas de Memoria Distribuida</em></strong></p><p><strong><em>.</em></strong></p>]]></description>
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         <pubDate>2023-11-06 07:56:17 UTC</pubDate>
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         <title>4.2 . TIPOS DE COMPUTACIÓN PARALELA</title>
         <author>metzli23_</author>
         <link>https://padlet.com/metzli23_/3ahk9aby1c8cstz0/wish/2777686955</link>
         <description><![CDATA[<p><strong><mark>Tipos de computación paralela:</mark></strong></p><p>&nbsp;</p><ul><li><p><strong>PARALELISMO A NIVEL DE BIT</strong></p></li></ul><p>Desde el advenimiento de la&nbsp;integración a gran escala&nbsp;(VLSI) como tecnología de fabricación de chips de computadora en la década de 1970 hasta alrededor de 1986, la aceleración en la arquitectura de computadores se lograba en gran medida duplicando el tamaño de la&nbsp;palabra&nbsp;en la computadora, la cantidad de información que el procesador puede manejar por ciclo.&nbsp;</p><p><br></p><ul><li><p><strong>PARALELISMO A NIVEL DE INSTRUCCIÓN&nbsp;</strong></p></li></ul><p>Un programa de ordenador es, en esencia, una secuencia de instrucciones ejecutadas por un procesador. Estas instrucciones pueden reordenarse&nbsp;y combinarse en grupos que luego son ejecutadas en paralelo sin cambiar el resultado del programa. Esto se conoce como paralelismo a nivel de instrucción. Los avances en el paralelismo a nivel de instrucción dominaron la arquitectura de computadores desde mediados de 1980 hasta mediados de la década de 1990.</p><p><br></p><ul><li><p><strong>PARALELISMO DE DATOS</strong></p></li></ul><p>El paralelismo de datos es el paralelismo inherente en programas con&nbsp;ciclos, que se centra en la distribución de los datos entre los diferentes nodos computacionales que deben tratarse en paralelo. La paralelización de ciclos conduce a menudo a secuencias similares de operaciones (no necesariamente idénticas) o funciones que se realizan en los elementos de una gran estructura de datos. Muchas de las aplicaciones científicas y de ingeniería muestran paralelismo de datos.</p><p><br></p><ul><li><p><strong>PARALELISMO DE TAREAS</strong></p></li></ul><p>El paralelismo de tareas es la característica de un programa paralelo en la que cálculos completamente diferentes se pueden realizar en cualquier conjunto igual o diferente de datos. Esto contrasta con el paralelismo de datos, donde se realiza el mismo cálculo en distintos o mismos grupos de datos. El paralelismo de tareas por lo general no escala con el tamaño de un problema.</p><p><br></p><p><strong><mark>4.2.1 Taxonomía de las arquitecturas paralelas:</mark></strong></p><p>La clasificación de Flynn ha demostrado funcionar bastante bien para la tipificación de sistemas, y se ha venido usando desde décadas por la mayoría de los arquitectos de computadores. Sin embargo, los avances en tecnología y diferentes topologías, han llevado a sistemas que no son tan fáciles de clasificar dentro de los 4 tipos de Flynn. Por ejemplo, los procesadores vectoriales no encajan adecuadamente en esta clasificación, ni tampoco las arquitecturas hibridas. Para solucionar esto se han propuesto otras clasificaciones, donde los tipos SIMD y MIMD de Flynn se suelen conservar, pero que sin duda no han tenido el éxito de la de Flynn.</p><p><br></p><p><strong><mark>4.2.2 Arquitectura de los computadores secuenciales:</mark></strong></p><p><br></p><p> Dentro de esta clasificación encontramos a las computadoras SISD (Single-Instruction Stream, Single-Data Stream / Flujo Único de Instrucciones, Flujo Único de Datos). La arquitectura de von Neumann pertenece a esta clasificación que corresponde a computadoras que tienen un sólo CPU ejecutando una instrucción a la vez, además, en este tipo de computadoras sólo se puede buscar o almacenar un elemento de datos a la vez. En las computadoras de von Neumann los programas y datos se encuentran en una memoria externa. Para ejecutar una instrucción, la computadora tiene que efectuar las siguiente etapas: 1. Traer el código de la instrucción a ejecutar. 2. Decodificar la instrucción, es decir, saber cuáles son las micro-operaciones que tiene que realizar la computadora para ejecutar dicha instrucción. 3. Traer los operandos en caso de que los requiera la instrucción. 4. Ejecutar la instrucción y guardar el resultado. Estas etapas se ejecutan de manera secuencial para cada instrucción, por lo tanto, una nueva instrucción no puede comenzar hasta que la anterior termine.</p><p><br></p><p><strong><mark>4. 2. 2. 1 Taxonomia  de flynn:</mark></strong></p><p><br></p><p>La taxonomía de Flynn es una <strong>clasificación para las computadoras con arquitectura paralela</strong>, propuesta por el profesor emérito de la Universidad de Stanford Michael J. Flynn, la cual clasifica a las mismas atendiendo a la cantidad de instrucciones y flujo de datos concurrentes en un instante de procesamiento.</p><p><br></p><p><strong><mark>4. 2. 2. 2 Organización del espacio de direcciones de memoria:</mark></strong></p><p>La memoria de acceso secuencial son memorias en la cuales para acceder a un registro en particular se tienen que leer registro por registro desde el inicio hasta alcanzar el registro particular que contiene el dato que se requiere. Estas memorias se clasifican en:</p><p><br></p><ul><li><p>Registros de desplazamiento</p></li><li><p>Dispositivos por acoplamiento por carga</p></li><li><p>Memorias de burbuja</p></li></ul><p><br></p><p><br></p>]]></description>
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         <pubDate>2023-11-06 09:20:13 UTC</pubDate>
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         <title>4.3 SISTEMAS DE MEMORIA COMPARTIDA: MULTIPROCESADORES</title>
         <author>metzli23_</author>
         <link>https://padlet.com/metzli23_/3ahk9aby1c8cstz0/wish/2779054581</link>
         <description><![CDATA[<p>Un multiprocesador puede verse como un computador paralelo compuesto por varios procesadores interconectados que comparten un mismo sistema de memoria.</p><p><br></p><p><strong><mark>4.3.1 Redes De Interconexión Dinámicas O Indirectas:</mark></strong></p><p>Uno de los criterios más importantes para la clasificación de las redes es el que tiene en cuenta la situación de la red en la máquina paralela, dando lugar a dos familias de redes: redes estáticas y redes dinámicas. Una red estática es una red cuya topología queda definida de manera definitiva y estable durante la construcción de la máquina paralela.</p><p><br></p><p><strong><mark>4. 3. 1. 1 Redes De Medio Compartido:</mark></strong></p><p>En el mundo de las comunicaciones, y de las redes de computadores en particular, el medio que se utiliza para comunicarse suele estar compartido. Con una serie de ejemplos iremos viendo diferentes maneras de compartir el medio.</p><p>En el caso de la televisión o la radio, existen diferentes canales y emisoras que están compartiendo el medio. A fin de que no haya problemas, hay una regulación del espectro radioeléctrico: se tiene cuidado de que cada uno de los canales tenga asignada una frecuencia determinada y que no haya más de un canal usando la misma frecuencia. Este sistema se llama multiplexación por división de frecuencia y no sólo se utiliza en la radio y la televisión.<br><br>La red simplemente une los diversos elementos de acuerdo a una configuración dada. Se utiliza sobre todo en el caso de los multicomputadores para conectar los diversos procesadores que posee la máquina.</p><p><br></p><p><strong><mark>4. 3 .1. 2 Redes Conmutadas:</mark></strong></p><p>&nbsp;Cuando se va a enviar datos a largas distancias (e incluso a no tan largas), este debe pasar por varios nodos intermedios. Los cuáles&nbsp; son los encargados de dirigir los datos para que lleguen a su destino. Por lo cual se hace uso de lo que es una red conmutada.&nbsp; ya que estas Consisten en un conjunto de nodos interconectados entre sí, a través de medios de transmisión , formando así&nbsp; la mayoría de las veces una topología mallada, donde la información se traslada encaminándola del nodo de origen al nodo destino mediante conmutación entre nodos intermedios.&nbsp;</p><p>Una transmisión de este tipo tiene 3 fases:</p><ul><li><p>-Establecimiento de la conexión.</p></li><li><p>-Transferencia de la información.</p></li><li><p>-Liberación de la conexión.</p></li></ul><p>Así mismo podemos decir que Se entiende por conmutación en un nodo, a la conexión física o lógica, de un camino de entrada al nodo con un camino de salida del nodo, con el fin de transferir la información.</p><p><br></p><p><strong><mark>4.3.2 Coherencia De Caché:</mark></strong></p><p>La coherencia de cache hace referencia a la integridad de los datos almacenados en las caches locales de los recursos compartidos. La coherencia de la cache es un caso especial de la coherencia de memoria.</p><ul><li><p><strong>Múltiples caches con recursos comunes.</strong></p></li></ul><p>Cuando los clientes de un sistema, en particular las CPUs en un multiprocesador, mantienen caches de una memoria compartida, los conflictos crecen. Haciendo referencia al dibujo, si el cliente de arriba tiene una copia de un bloque de memoria de una lectura previa y el cliente de abajo cambia ese bloque, el cliente de arriba podría estar trabajando con datos </p><p>erróneos, sin tener conocimiento de ello.</p><ul><li><p><strong>Mecanismos para la coherencia de la cache.</strong></p></li></ul><p>Los protocolos basados en directorio mantienen un directorio centralizado de los bloques que hay en las caches. Se utilizan tanto en multiprocesadores con memoria físicamente distribuida, como en sistemas con memoria centralizada con red escalable.</p><ul><li><p><strong>Modelos de coherencia.</strong></p><p>Varios modelos y protocolos han sido desarrollados para mantener la coherencia de la cache, tales como protocolo MSI, protocolo MESI, protocolo MOSI y el protocolo MOESI. La elección de un modelo de consistencia es crucial a la hora de diseñar un sistema de cache coherente. Los modelos de coherencia difieren en rendimiento y escalabilidad, por lo que deben ser evaluados para cada sistema diseñado.</p><p><br></p></li></ul>]]></description>
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         <pubDate>2023-11-07 03:00:39 UTC</pubDate>
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         <title>4.4 SISTEMAS DE MEMORIA DISTRIBUIDA. MULTICOMPUTADORES:CLUSTERS.</title>
         <author>metzli23_</author>
         <link>https://padlet.com/metzli23_/3ahk9aby1c8cstz0/wish/2779089857</link>
         <description><![CDATA[<p><strong><mark>4.4 Sistemas de memoria distribuida. Multicomputadores Clusters:</mark></strong></p><p>Los sistemas de memoria distribuida o multicomputadores pueden ser de dos tipos básicos. </p><ul><li><p>El primer de ellos consta de un único computador con múltiples CPUs comunicadas por un bus de datos.</p></li></ul><p><br></p><ul><li><p>El segundo se utilizan múltiples computadores, cada uno con su propio procesador, enlazados por una red de interconexión más o menos rápida.</p><p><br></p></li></ul><p><strong><mark>4. 4. 1 Redes De Interconexión Estática:</mark></strong></p><p>Las redes estáticas emplean enlaces directos fijos entre los nodos. Estos enlaces, una vez fabricado el sistema son difíciles de cambiar, por lo que la escalabilidad de estas topologías es baja. Las redes estáticas pueden utilizarse con eficiencia en los sistemas en que pueden predecirse el tipo de tráfico de comunicaciones entre sus procesadores.</p><p>Clases de redes de interconexión:</p><ul><li><p>Formación lineal: Se trata de una red unidimensional en que los nodos se conectan cada uno con el siguiente medianteN-1 enlaces formando una línea.</p></li><li><p>Mallas y toros: Esta red de interconexión es muy utilizada en la práctica. Las redes en toro son mallas en que sus filas y columnas tienen conexiones en anillo, esto contribuye a disminuir su diámetro. Esta pequeña modificación permite convertir a las mallas en estructuras simétricas y además reduce su diámetro a la mitad.</p></li></ul><p><br></p><p><strong><mark>4.4. 2 Clúster:</mark></strong></p><p>Un clúster es un grupo de ordenadores débilmente acoplados que trabajan en estrecha colaboración, de modo que en algunos aspectos pueden considerarse como un solo equipo. Los clústeres se componen de varias máquinas independientes conectadas por una red. Mientras que las máquinas de un clúster no tienen que ser simétricas, de no serlo, el balance de carga es más difícil de lograr.&nbsp;</p><p><br></p><p>El tipo más común de clúster es el cluster Beowulf, que es un clúster implementado con múltiples ordenadores comerciales idénticos conectados a una red de área local TCP/IPEthernet. La tecnología Beowulf fue desarrollada originalmente por Thomas Sterling y Donald Becker. La gran mayoría de los superordenadores TOP500 son clústeres. Se aplica a los conjuntos o conglomerados de computadoras construidos mediante la utilización de hardwares comunes y que se compartan como si fuesen una única computadora.</p><p><br></p><p><strong><mark>4.4. 3 Programación De Clúster:</mark></strong></p><p>Estos clúster están diseñados y optimizados para correr programas paralelos. En este caso, los programas tienen que ser hechos específicamente para funcionar en forma paralela. Típicamente estos programas son modelos que requieren realizar gran cantidad de cálculos numéricos. La ventaja de programarlos de esta manera y correrlos en un clúster es que se reduce drásticamente los tiempos de proceso. En el caso de modelos meteorológicos usados para predecir el tiempo es obvia la necesidad de correrlos en tiempo mínimo. Cuando se programa un modelo en una plataforma multiprocesadores es necesario usar esquemas de programación paralela. Las bibliotecas son las que permiten paralelizacion de tareas. En el caso de los clúster SCALI, portar programas hechos con bibliotecas MPI es directo gracias al uso de biblioteca SCAMPI</p><p><br></p><p><strong><mark>4.4. 4 Consideraciones Sobre Rendimiento De Los Clúster:</mark></strong></p><p>Para diseñar, implementar, probar y mantener un clúster se requiere un entendimiento básico pero claro de hardware de computadoras, de redes de computadoras y de sistemas operativos y la habilidad para investigar algunos tópicos especializados, como dispositivos de interconexión de Alta velocidad, tal vez reintroducirse a lenguajes de programación como FORTRAN y librerías para el desarrollo de aplicaciones como MPI.</p><p>Una vez escogido un sistema operativo, dígase Linux, se requiere algo de experiencia en la administración de sistemas Linux y en la forma de realizar conexiones de red. De manera lógica, cada nodo delx clúster tiene una parte de hardware y otra de software. El hardware está compuesto por procesadores, memoria, interfaz de red y discos duros entre otros.</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-11-07 03:26:31 UTC</pubDate>
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         <title>4.5 CASOS DE ESTUDIO:</title>
         <author>metzli23_</author>
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         <description><![CDATA[<p>La programación paralela involucra muchos aspectos que no se presenta en la programación convencional (secuencial). El diseño de un programa paralelo tiene que considerar entre otras cosas, el tipo de arquitectura sobre la cual se va a ejecutar el programa, las necesidades de tiempo y espacio que requiere la aplicación, el modelo de programación paralelo adecuado para implantar la aplicación y la forma de coordinar y comunicar a diferentes procesadores para que resuelvan un problema común. Existen varias herramientas disponibles para programación paralela. En el curso utilizaremos PVM y MPI, dado su alta disponibilidad para computadoras diferentes y su aceptación en la comunidad académica.</p>]]></description>
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         <pubDate>2023-11-07 03:46:07 UTC</pubDate>
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         <title>VÍDEO </title>
         <author>metzli23_</author>
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         <pubDate>2023-11-07 03:53:13 UTC</pubDate>
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         <title>VÍDEO </title>
         <author>metzli23_</author>
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         <pubDate>2023-11-07 03:56:32 UTC</pubDate>
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