En los volumenes anteriores desarrollamos la parte I y II, y hoy luego de una ligera interrupción de la temática para celebrar el día de la Matemática, segui,os hablando de la arquitectura multinúcleo. Recuerda que nos encanta leerte y cualquier duda la responderemos al final
En 2012, los procesadores de cuatro núcleos son el estándar para los computadores de mesa normales, y los chips de 10 y 12 núcleos ya están disponibles para su uso en sistemas de gama alta.
Otra tendencia en la computación paralela es el uso de las GPU para aplicaciones de cálculo intensivo. Las arquitecturas de las GPU proporcionan muchos cientos de núcleos de procesamiento especializados que pueden realizar cálculos en paralelo.
Para garantizarlo, el sistema operativo debería apoyar, por ejemplo, el uso de núcleos dedicados a su propósito o la ejecución de múltiples programas de usuario en paralelo, si están disponibles. Pero cuando se dispone de un gran número de núcleos, como ocurrirá en un futuro próximo, también es necesario ejecutar un único programa de aplicación en varios núcleos.
Si se dispusiera de un transformador de este tipo, el desarrollo de software podría continuar como hasta ahora. Pero, por desgracia, la experiencia de la investigación en la paralelización de compiladores durante los últimos 20 años ha demostrado que, para muchos programas secuenciales, no es posible extraer suficiente paralelismo de forma automática. Por lo tanto, debe haber alguna ayuda del programador y los programas de aplicación deben ser reestructurados en consecuencia.
Se está investigando mucho en el área de los lenguajes de programación paralelos y entornos de programación paralelos con el objetivo de facilitar la programación paralela proporcionando el nivel de abstracción adecuado. Pero también hay muchas técnicas y entornos eficaces ya disponibles.
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