¿Qué es la programación paralela?
En términos muy simples, es el uso de múltiples recursos, en este caso procesadores, para resolver un enigma o problema. Este tipo de programación toma un problema, lo divide en una serie de pasos más pequeños, entrega instrucciones y los procesadores ejecutan las soluciones al mismo tiempo. También es una forma de programación que ofrece los mismos resultados que la programación concurrente pero en menos tiempo y con más eficiencia. Muchas computadoras, como las portátiles y las de escritorio personales, usan esta programación en su hardware para garantizar que las tareas se completen rápidamente en segundo plano.
"Líneas de programación"
¿Cómo funciona?
La programación paralela funciona asignando tareas a diferentes nodos o núcleos. En los sistemas de computación de alto rendimiento (HPC), un nodo es una unidad autónoma de un sistema informático que contiene memoria y procesadores que ejecutan un sistema operativo. Los procesadores, como las unidades centrales de procesamiento (CPU) y las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) , son chips que contienen un conjunto de núcleos. Los núcleos son las unidades que ejecutan comandos; puede haber múltiples núcleos en un procesador y múltiples procesadores en un nodo.Con la programación paralela, un desarrollador escribe código con software especializado para facilitar la ejecución de su programa en múltiples nodos o procesadores. Un ejemplo simple de dónde podría usarse la programación paralela para acelerar el procesamiento es cambiar el color de una imagen. Un desarrollador escribe el código para dividir la tarea general de cambiar los aspectos individuales de una imagen segmentando la imagen en partes iguales y luego asigna el cambio de color de cada parte a una tarea paralela diferente, cada una de las cuales se ejecuta en sus propios recursos informáticos. Una vez que se han completado las tareas paralelas, se vuelve a ensamblar la imagen completa.
Las técnicas de procesamiento paralelo se pueden utilizar en dispositivos que van desde integrados, móviles, portátiles y estaciones de trabajo hasta las supercomputadoras más grandes del mundo. Diferentes lenguajes informáticos proporcionan varias tecnologías para permitir el paralelismo. Para C, C++ y Fortran, OpenMP, multiprocesamiento abierto, proporciona una API multiplataforma para desarrollar aplicaciones paralelas que permiten ejecutar tareas paralelas en los núcleos de una CPU. Cuando los procesos necesitan comunicarse entre diferentes computadoras o nodos, normalmente se usa una tecnología como MPI, interfaz de paso de mensajes. Hay beneficios para ambos modelos. Múltiples núcleos en un solo nodo comparten memoria.
La memoria compartida suele ser más rápida para intercambiar información que el paso de mensajes entre nodos a través de una red. Sin embargo, hay un límite en la cantidad de núcleos que puede tener un solo nodo. A medida que los proyectos se hacen más grandes, los desarrolladores pueden usar ambos tipos de paralelismo juntos. Sin embargo, uno de los desafíos que enfrentan los desarrolladores es descomponer adecuadamente su algoritmo y paralelizar en múltiples nodos y múltiples núcleos para obtener el máximo rendimiento y depurar su aplicación paralela cuando no funciona correctamente.
Ventajas de la programación paralela
Hay dos ventajas principales en el uso de esta programación sobre la programación concurrente. Una es que todos los procesos se aceleran al usar estructuras paralelas, aumentando tanto la eficiencia como los recursos utilizados para lograr resultados rápidos. Otro beneficio es que la computación paralela es más rentable que la programación concurrente simplemente porque toma menos tiempo obtener los mismos resultados. Esto es increíblemente importante, ya que se necesitan procesos paralelos para acumular cantidades masivas de datos en conjuntos de datos que pueden ser fáciles de procesar o para resolver problemas complicados.Desventajas de la programación paralela
Hay varias desventajas en el procesamiento paralelo. La primera es que puede ser difícil de aprender; La programación que apunta a arquitecturas paralelas puede ser abrumadora al principio, por lo que lleva tiempo comprenderla por completo. Además, el ajuste del código no es sencillo y debe modificarse para diferentes arquitecturas de destino para mejorar adecuadamente el rendimiento. También es difícil estimar resultados consistentes porque la comunicación de resultados puede ser problemática para ciertas arquitecturas. Finalmente, el consumo de energía es un problema para quienes instituyen una multitud de procesadores para varias arquitecturas; Se requerirá una variedad de tecnologías de enfriamiento para enfriar los clústeres paralelos.¿Dónde se comunmente la programación paralela?
Este tipo de programación se puede utilizar para todo, desde la ciencia y la ingeniería hasta el comercio minorista y la investigación. Su uso más común desde una perspectiva social es en motores de búsqueda web, aplicaciones y tecnologías multimedia. Casi todos los campos en Estados Unidos utilizan esta programación en algún aspecto, ya sea para investigación y desarrollo o para vender sus productos en la web, lo que la convierte en una parte importante de la informática.
La computación paralela es el futuro de la programación y ya está allanando el camino para resolver problemas con los que se encuentra constantemente la programación concurrente. Aunque tiene sus ventajas y desventajas, es uno de los procesos de programación más consistentes que se usan en la actualidad. Ahora que existe una respuesta a la pregunta de qué es la programación paralela, la siguiente pregunta debería ser, ¿Cómo puede un profesional utilizar este tipo de programación en su campo?
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