¿Qué es la Computación Paralela?: Beneficios y Aplicaciones

El procesamiento paralelo es un método del campo de la computación que permite que dos o más procesadores de una computadora se utilicen para trabajar en partes separadas de una tarea. De esta manera, es posible reducir el tiempo dedicado a resolver el problema.

El concepto de computación paralela comenzó a desarrollarse a finales de la década de 1950 por investigadores de IBM. Ellos creían que una sola computadora no satisfaría la creciente demanda de potencia de procesamiento. Una posible solución sería tener dos procesadores (o núcleos) trabajando simultáneamente.

El primer chip comercial con múltiples núcleos fue el IBM Power4, lanzado en 2001. El procesador, basado en la arquitectura PowerPC, era un dual-core con una frecuencia de 1,1 a 1,3 GHz. La CPU, que fue la primera en tener dos núcleos en un solo chip de silicio, se fabricaba en una litografía de 180 nanómetros.

El paralelismo, que inicialmente se usaba en aplicaciones complejas como la computación científica, el aprendizaje automático y la minería de datos, es actualmente una técnica común de procesamiento en dispositivos electrónicos de consumo, como PC, teléfonos celulares y smartwatches.

¿Cómo Funciona la Computación Paralela?

La computación paralela funciona dividiendo una tarea grande en partes más pequeñas que pueden resolverse simultáneamente. Para que esto ocurra, la computadora debe tener múltiples núcleos o hilos de procesamiento, que ejecutan cada tarea de manera independiente.

Como los núcleos de la CPU son independientes, cada uno puede ejecutar una parte de la tarea de manera paralela, reduciendo así el tiempo de procesamiento.

La frecuencia de cada núcleo está relacionada con la cantidad de operaciones que realiza un chip por segundo. En general, cuanto mayor sea el número de núcleos y la frecuencia, mejor será el rendimiento.

No todas las tareas se benefician de la computación paralela. Por ejemplo, cada número de la secuencia de Fibonacci (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13…) depende del resultado de los dos términos anteriores, por lo tanto, un algoritmo que calcule la serie no es naturalmente paralelizable y no obtiene ganancias significativas de rendimiento en un chip multinúcleo.

¿Cómo funciona el procesamiento paralelo en GPU?

Los chips gráficos, como las GPUs de una tarjeta de video, manejan principalmente tareas paralelizables. Tienen cientos o miles de núcleos de procesamiento que pueden aplicar un filtro a cada píxel de una imagen simultáneamente, lo que acelera el proceso de renderizado. Por lo tanto, son ideales para juegos, videos y otras aplicaciones visuales.

Las GPUs también se utilizan para diversas aplicaciones que se benefician de la computación paralela a través de GPGPU (Unidad de Procesamiento Gráfico de Propósito General). Este concepto se refiere al uso de una GPU para operaciones que tradicionalmente serían ejecutadas por una CPU.

Tecnologías de GPGPU, como Nvidia CUDA, permiten que un chip gráfico realice cientos o miles de cálculos matemáticos simultáneamente. Con esto, tareas como la minería de criptomonedas, el entrenamiento de redes neuronales y simulaciones científicas se llevan a cabo mucho más rápidamente que con una CPU.

¿Qué es la taxonomía de Flynn utilizada en computación paralela?

La taxonomía de Flynn es un sistema de clasificación de arquitecturas que se basa en la idea de cuántos flujos de instrucciones y cuántos flujos de datos puede manipular una computadora simultáneamente. Fue creada por el científico de la computación Michael J. Flynn en 1966 y se utiliza hasta el día de hoy en el concepto de computación paralela.

El flujo de instrucciones es una secuencia de instrucciones ejecutadas por el procesador. Una instrucción es una «orden» dada al chip para realizar una operación específica, como una adición o una resta. Cuando tenemos varias órdenes consecutivas, tenemos un flujo de instrucciones.

Por otro lado, el flujo de datos es el conjunto de datos sobre los cuales se ejecutan las instrucciones. Volviendo al ejemplo matemático anterior, los números que se sumarían o restarían serían el flujo de datos en un procesador.

¿Cuáles son las cuatro arquitecturas de la taxonomía de Flynn?

La taxonomía de Flynn divide los sistemas en cuatro categorías:

• SISD (Single Instruction, Single Data): es el modelo de computadora más simple, en el cual una sola instrucción opera en un solo flujo de datos. La mayoría de los primeros chips funcionaban de esta manera;
• MISD (Multiple Instruction, Single Data): varias instrucciones se ejecutan sobre los mismos datos. Es un modelo teórico e inusual en el mundo real;
• SIMD (Single Instruction, Multiple Data): una sola instrucción se aplica a varios flujos de datos simultáneamente. Puede ser útil en procesadores vectoriales, como los utilizados en NPUs para inteligencia artificial;
• MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data): varias instrucciones operan en varios flujos de datos. Es el modelo más utilizado en los procesadores modernos con múltiples núcleos y se puede encontrar en todas las categorías de dispositivos electrónicos, desde pequeños teléfonos inteligentes hasta grandes servidores.

¿Cuáles son los Tipos de Paralelismo?

• Paralelismo de datos: se logra dividiendo los datos de un problema y realizando la misma operación en cada parte de los datos simultáneamente. Por ejemplo, para sumar una gran matriz de números, podemos dividirla en partes más pequeñas y sumar cada parte al mismo tiempo;
• Paralelismo de instrucciones: es un tipo de paralelismo que consiste en ejecutar varias instrucciones al mismo tiempo. Mientras una instrucción está calculando una operación matemática, por ejemplo, el procesador puede ejecutar otra instrucción para buscar datos en la memoria;
• Paralelismo de tareas: se refiere a situaciones en las que varias tareas independientes se ejecutan simultáneamente. Un procesador de cuatro núcleos puede ejecutar cuatro tareas diferentes al mismo tiempo, lo que aumenta el rendimiento del sistema;
• Paralelismo de bits: varios bits de datos se operan al mismo tiempo. Una CPU con arquitectura de 64 bits, por ejemplo, tiene la capacidad de manipular simultáneamente 64 bits de datos en una sola operación.

¿Cuáles son las Ventajas del Procesamiento Paralelo?

• Mayor rendimiento: el procesamiento paralelo puede aumentar significativamente la velocidad de una tarea paralelizable, ya que varias operaciones se ejecutarán al mismo tiempo, es decir, una no tiene que esperar a que termine la otra;
• Mejor aprovechamiento de recursos: los diversos núcleos de una CPU, GPU u otros tipos de procesadores pueden ser utilizados completamente con la computación paralela, evitando la ociosidad y mejorando el rendimiento de cada tarea;
• Redundancia y tolerancia a fallos: si uno de los procesadores falla, otra unidad de procesamiento del mismo tipo puede asumir la tarea, lo que aumenta la fiabilidad del sistema para operaciones críticas.

¿Cuáles son Ejemplos de Procesamiento Paralelo?

El procesamiento paralelo está presente en diversas aplicaciones, incluyendo los siguientes ejemplos:

• Renderización gráfica: cada núcleo de una GPU puede procesar múltiples píxeles simultáneamente y en tiempo real, lo que aumenta el rendimiento gráfico en juegos y aplicaciones profesionales;
• Big Data: grandes volúmenes de datos pueden dividirse en partes más pequeñas y procesarse al mismo tiempo, lo que hace que el análisis de la información sea más rápido y eficiente;
• Simulaciones científicas: un problema científico, como una simulación biológica, física o meteorológica, puede dividirse en partes más pequeñas y calcularse al mismo tiempo en varios procesadores, lo que permite realizar una tarea más rápidamente;
• Redes neuronales e inteligencia artificial: un procesador neuronal con múltiples núcleos puede acelerar el entrenamiento de una red neuronal y beneficiar otras tareas de inteligencia artificial, ya que tiende a ser más rápido que una CPU común y consume menos energía.

¿Cuál es la Diferencia entre Procesamiento Serial y Paralelo?

El procesamiento serial es una forma de ejecutar varias tareas en secuencia, mientras que el procesamiento paralelo divide una tarea en partes más pequeñas que se ejecutan simultáneamente.

En el procesamiento serial, una instrucción debe completarse antes de que comience la siguiente, lo que tiende a afectar el rendimiento cuando una tarea es muy grande. La computación paralela puede ser más eficiente en tareas grandes, pero deben ser paralelizables, es decir, programadas para aprovechar los beneficios.

¿Cuál es la Diferencia entre Procesamiento Paralelo y Distribuido?

El procesamiento paralelo es una forma de ejecutar varias tareas simultáneamente en un solo sistema, mientras que el procesamiento distribuido divide las tareas en varios sistemas (llamados «nodos«).

En la computación distribuida, cada nodo funciona de manera independiente y puede incluso tener su propio sistema operativo y memoria. Por lo tanto, el procesamiento distribuido es muy escalable, ya que se pueden agregar más nodos a la red cuando sea necesario.

Por otro lado, la computación paralela generalmente requiere una memoria compartida a la que todos los procesadores pueden acceder. Este sistema tiende a ser menos escalable, porque hay un límite físico en la cantidad de núcleos o procesadores que se pueden colocar en un mismo sistema.

Ambos tipos de procesamiento ofrecen beneficios de rendimiento. Sin embargo, la computación distribuida suele utilizarse en tareas muy grandes, cuyo procesamiento no sería viable en un solo sistema.