Algoritmos
Paralelos
Universidad Iberoamericana | UNIBE
Diseño y Análisis de Algoritmos | TI3-212
Kelvin Sánchez Rosario | 22-0908

¡Hola!
En la actualidad, los algoritmos paralelos se están
convirtiendo en una herramienta esencial para acelerar el
procesamiento de datos. Los algoritmos paralelos son
capaces de dividir un problema en partes más pequeñas y
resolverlas simultáneamente, aprovechando la potencia de
múltiples procesadores
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1.
Conceptos básicos
3

“
Los algoritmos paralelos dividen el
problema en partes más pequeñas
que se resuelven de forma
simultánea en distintos
procesadores.
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¿Qué son los Algoritmos
Paralelos?
Un algoritmo paralelo es un conjunto de
instrucciones que se ejecutan
simultáneamente en varios procesadores
para resolver un problema en menos
tiempo que si se utilizara un único
procesador. A diferencia de los algoritmos
secuenciales, en los cuales las
instrucciones se ejecutan en orden
secuencial, los algoritmos paralelos
dividen el problema en partes más
pequeñas que se resuelven de forma
simultánea en distintos procesadores.
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Supongamos que queremos ordenar una
lista de 100 números de forma
ascendente. En un algoritmo secuencial,
primero se compara el primer número
con los 99 restantes, se intercambian los
valores si es necesario, luego se compara
el segundo número con los 98 restantes,
y así sucesivamente, hasta haber
comparado todos los números y
haberlos ordenado.
Por ejemplo
En cambio, en un algoritmo paralelo, se
divide la lista en partes más pequeñas y
se asigna a diferentes procesadores la
tarea de ordenar cada una de esas partes
de forma simultánea. Luego, se
combinan las partes ya ordenadas para
obtener la lista completa ordenada. Este
enfoque paralelo puede acelerar
significativamente el proceso de
ordenamiento en comparación con el
enfoque secuencial.
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2.
Ventajas de los
Algoritmos Paralelos
7

Mayor velocidad
Los algoritmos paralelos pueden
resolver problemas en menos
tiempo que los algoritmos
secuenciales, ya que pueden
dividir un problema en partes
más pequeñas y resolverlas
simultáneamente en diferentes
procesadores.
Ventajas de los Algoritmos Paralelos
Mayor escalabilidad
Los algoritmos paralelos pueden
ser escalados fácilmente a
medida que se incrementa el
número de procesadores, lo que
les permite manejar grandes
conjuntos de datos y problemas
complejos de manera más
eficiente.
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Ventajas de los Algoritmos Paralelos
Mayor precisión
En algunos casos, los
algoritmos paralelos
pueden ser más
precisos que los
algoritmos
secuenciales, ya que
pueden realizar
cálculos más
complejos y utilizar
técnicas avanzadas de
análisis de datos
Eficiencia energética
Los algoritmos
paralelos pueden ser
más eficientes
energéticamente que
los algoritmos
secuenciales, ya que
distribuyen la carga de
trabajo entre múltiples
procesadores y
reducen el tiempo de
procesamiento global.
Reducción de costos
Los algoritmos
paralelos pueden
reducir los costos de
procesamiento y
almacenamiento de
datos, ya que pueden
manejar grandes
conjuntos de datos de
manera más eficiente y
en menos tiempo.
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3.
Tipos de Algoritmos
Paralelos
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Algoritmos de División y Conquista
En este tipo de algoritmos, el
problema se divide en partes más
pequeñas que se resuelven
simultáneamente en diferentes
procesadores. Luego, los resultados
se combinan para obtener la
solución del problema completo.
Ejemplos de este tipo de algoritmos
son el merge sort y el quicksort.
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Algoritmos de Granja de Procesadores
En este tipo de algoritmos, el
problema se divide en tareas más
pequeñas que se asignan a
diferentes procesadores de una
granja o conjunto de procesadores.
Cada procesador trabaja en su tarea
y envía los resultados al procesador
principal, que los combina para
obtener la solución final. Este tipo
de algoritmo se utiliza con
frecuencia en aplicaciones de
procesamiento de imágenes y
video.
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Algoritmos de Pipeline
En este tipo de algoritmos, el
problema se divide en etapas o
fases que se resuelven en diferentes
procesadores. Cada procesador
recibe los datos de entrada de la
etapa anterior, los procesa y los
envía a la siguiente etapa para su
procesamiento. Este tipo de
algoritmo se utiliza con frecuencia
en aplicaciones de procesamiento
de señales y telecomunicaciones.
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Algoritmos de Mapeo
En este tipo de algoritmos, el
problema se divide en partes que se
asignan a diferentes procesadores
de una red de procesadores
interconectados. Cada procesador
trabaja en su parte del problema y
se comunica con otros
procesadores para compartir
resultados y coordinar el
procesamiento. Este tipo de
algoritmo se utiliza con frecuencia
en aplicaciones de computación
distribuida y paralela.
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4.
Desafíos de los
Algoritmos Paralelos
15

Comunicación
En los algoritmos paralelos, es
necesario coordinar el trabajo
de múltiples procesadores para
obtener la solución correcta del
problema. Esto requiere una
sincronización precisa y
eficiente entre los procesadores,
lo que puede ser difícil de lograr
en algunos casos.
Desafíos de los Algoritmos Paralelos
Sincronización
Los procesadores deben
comunicarse entre sí para
compartir datos y resultados.
Esto puede ser un cuello de
botella si la comunicación no se
realiza de manera eficiente, ya
que puede limitar el
rendimiento del algoritmo.
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Desafíos de los Algoritmos Paralelos
Granularidad
La granularidad se refiere al tamaño de
las tareas que se asignan a los
procesadores. Si las tareas son
demasiado pequeñas, puede haber una
sobrecarga de comunicación y
coordinación, lo que puede reducir el
rendimiento. Si las tareas son
demasiado grandes, algunos
procesadores pueden estar ociosos
mientras otros trabajan, lo que también
puede reducir el rendimiento.
Balance de carga
es importante equilibrar la carga de
trabajo entre los procesadores para
evitar que algunos procesadores estén
ociosos mientras otros están
sobrecargados. Esto puede ser difícil
de lograr en algunos casos,
especialmente si el tamaño del
problema no es conocido de
antemano.
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Costos
Los algoritmos paralelos pueden requerir
hardware especializado, como procesadores
múltiples y redes de interconexión, lo que
puede aumentar los costos. Además, la
programación y el mantenimiento de los
algoritmos paralelos pueden ser más
complejos que los algoritmos secuenciales,
lo que puede aumentar los costos de
desarrollo y mantenimiento.
Desafíos de los Algoritmos Paralelos
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5.
Ejemplos de
Aplicación
19

Procesamiento de imágenes
Los algoritmos paralelos se utilizan
en aplicaciones de procesamiento
de imágenes, como la detección de
bordes, la segmentación y el
reconocimiento de patrones. La
capacidad de procesar grandes
cantidades de datos de manera
simultánea permite la detección y
análisis de patrones complejos en
imágenes
Ejemplos de aplicación
Simulación
Los algoritmos paralelos se
utilizan en simulaciones de
modelos matemáticos y físicos.
Esto incluye simulaciones de
clima, terremotos, fluidos y
estructuras. Los algoritmos
paralelos permiten la realización
de simulaciones más precisas y
rápidas.
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Ejemplos de aplicación
Minería de Datos
Se utilizan en la
minería de datos para
identificar patrones y
relaciones en grandes
conjuntos de datos.
Esto se aplica a una
variedad de campos,
como la investigación
de mercados, la
biología, la medicina y
la seguridad.
Big Data
Los algoritmos
paralelos se utilizan en
el procesamiento de
grandes conjuntos de
datos de redes sociales
para identificar
patrones de
comportamiento y
tendencias.
Redes Neuronales
Son esenciales para la
implementación de
redes neuronales. Los
algoritmos paralelos
permiten el
procesamiento
simultáneo de
múltiples entradas y el
ajuste simultáneo de
múltiples parámetros.
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6.
Conclusiones
22

Conclusiones
Ventajas
Los algoritmos paralelos pueden
ser una solución eficaz para
manejar grandes conjuntos de
datos y problemas complejos de
manera más rápida, precisa,
escalable y eficiente.
Tipos
Pueden ser clasificados en varios
tipos según la forma en que se
dividen y resuelven los problemas.
Cada tipo de algoritmo tiene sus
propias ventajas y desventajas y es
adecuado para diferentes tipos de
aplicaciones y problemas.
Desafíos
Presentan varios desafíos que
deben ser abordados para obtener
un rendimiento óptimo. Estos
desafíos incluyen la
sincronización, la comunicación, la
granularidad, el balance de carga y
los costos. Al abordar estos
desafíos de manera efectiva, se
puede lograr un rendimiento
óptimo de los algoritmos
paralelos.
Ejemplos de aplicación
Tienen muchas aplicaciones en diferentes campos, incluyendo el
procesamiento de imágenes, la simulación, el análisis de Big Data, la
minería de datos y las redes neuronales. En cada uno de estos campos, los
algoritmos paralelos permiten el procesamiento simultáneo de múltiples
entradas y la aceleración de los cálculos, lo que resulta en una mayor
eficiencia y precisión en el procesamiento de datos.
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¡Gracias!
¿Alguna pregunta?
Puedes encontrarme en:
ksanchez8@est.unibe.edu.do
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