Paralelismo De Procesadores Segun Flynn

Paralelismo de Procesadores segu´n Flynn

Una de las clasificaciones m´as utilizadas, en uso desde 1966, se llama ta- xonom´ıa de Flynn.Taxonom´ıa de Flynn distingue varios procesadores arqui- tecturas de ordenador, por la forma en que pueden clasificarse con las dos dimensiones independientes que son Instrucci´on y Datos. Cada una de estas dimensiones puede tener s´olo uno de dos posibles estados: simple o mu´ltiple. Se clasifican en:

Single Instruction, Single Data (SISD):es un t´ermino que se refiere a una arquitectura en la que un s´olo procesador, un uniprocesador, ejecuta un so´lo flujo de instrucciones, para operar sobre datos almacenados en una u´nica memoria. Se corresponde con la arquitectura de von Neumann.

Single Instruction, Multiple Data (SIMD):consisten en instrucciones que aplican una misma operacio´n sobre un conjunto ma´s o menos gran- de de datos. Es una organizacio´n que influye muchas unidades de pro- cesamiento bajo la supervisi´on de una unidad de control comu´n. Es decir, una u´nica unidad de control despacha las instrucciones a dife- rentes unidades de procesamiento. Todos los procesadores reciben la misma instrucci´on de la unidad de control, pero operan sobre diferen- tes conjuntos de datos. Es decir la misma instruccio´n es ejecutada de manera s´ıncrona por todas las unidades de procesamiento.

Multiple Instruction, Multiple Data (MIMD):Las ma´quinas que usan MIMD tienen un nu´mero de procesadores que funcionan as´ıncronos e in- dependientemente. En cualquier momento, cualquier procesador puede

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ejecutar diferentes instrucciones sobre distintos datos. La arquitectura MIMD pueden utilizarse en una amplia gama de aplicaciones como el disen˜o asistido, simulacio´n, modelado y en interruptores.

Multiple Instruction, Single Data (MISD):es un tipo de arquitectura de computaci´on paralela donde muchas unidades funcionales realizan diferentes operaciones en los mismos datos. No existen muchos ejemplos de esta arquitecura.

Arquitecturas de Memorias Paralelas Esta´s presentan las siguientes caracteristicas:

Tienen en comu´n la capacidad para todos los procesadores puedan acceder a toda la memoria como espacio de direcciones global.

Procesadores mu´ltiples pueden operar de forma independiente, pero comparten los mismos recursos de memoria.

Los cambios en una ubicacio´n de memoria efectuados por un procesador son visibles para todos los otros procesadores.

Arquitecturas de memoria compartidas se puede dividir en dos clases principales basadas en los tiempos de acceso de memoria: • Uniform Memory Access (UMA) • Non-Uniform Memory Access (NUMA) Uniform Memory Access (UMA) Entre sus caracteristicas tenemos:

Por lo general representado hoy por Computadoras de Multiprocesa- miento sim´etrico.

Procesadores Identicos.

Igualdad de acceso y tiempos de acceso a la memoria.

Algunas veces llamado CC-UMA - Cache Coherent UMA. Cache cohe- rent significa si un procesador actualiza una ubicaci´on en la memoria compartida, todos los otros procesadores sabran acerca de la actuali- zacio´n. Estos se hace a nivel de hardware.

Non-Uniform Memory Access (NUMA) Entre sus caracteristicas tenemos:

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A menudo hecha por unio´n f´ısica de dos o m´as SMPs.

Un SMP puede acceder directamente a la memoria de otro SMP.

No todos los procesadores tienen acceso en tiempo igual a todas las memorias.

Acceso a la memoria a trav´es de los enlaces es m´as lento.

Tambien se da el CC-UMA pero se llama CC-NUMA.

Otra de las clasificaciones ser´ıa por problemas de descomposicion y que se pueden resolver en forma paralela. Entre esto tenemos:

Paralelismo con Tareas:Cuando cada procesador, hace una tarea dife- rente.

Paralelismo con Datos:Es cuando una tarea, se la realiza en

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