Actividad 14_ Diseño de Algoritmos Paralelos.pdf

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Algoritmos ‘Paralelos’ {
< Javier Jarp 23-0466 >
< Jean Roque 23-0812 >
< Alejandro Gómez 23-0573 >
Algoritmos Paralelos
[Grupo 9]
}
forbeginners.html workshop.css

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01 {
[Qué Son Los Algoritmos En
Paralelo?]
< Son aquellos diseñados para ejecutarse en
múltiples procesadores simultáneamente,
permitiendo la realización de varias
operaciones en paralelo en lugar de
secuencialmente. >
}

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02 {
[Qué Son Los Algoritmos
Secuenciales?]
< Son los típicos algoritmos tradicionales.
En el cual, un paso va después del otro. >
}

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Tipos De ‘Paralelismo’ {
}
A Nivel
De Datos
Divide los datos de entrada en subconjuntos que se
procesa simultáneamente. Todos los procesadores
realizan la misma tarea.
A Nivel
De Bits
Aumenta el tamaño de la cadena de bits procesada
simultáneamente, lo que puede reducir el número de
instrucciones necesarias para ejecutar un programa.
A Nivel De
Instrucciones
Consiste en segmentar las instrucciones
de un programa para que puedan ejecutarse
en paralelo sin cambiar el resultado
final.
A Nivel De
Tareas
Se basa en descomponer el problema en
tareas más pequeñas que se resuelven
simultáneamente.
Programming Language

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03 {
[Ventajas y Desventajas]
< Este paradigma de programación presenta un
número de ventajas y desventajas que un
programador debe de tener en cuenta a la
hora de utilizarlo.>
}

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// Resuelve problemas que no se podían resolver
en un tiempo razonable.
// Permite la ejecución del código de manera más
rápida.
// Divide una tarea en partes independientes.
// Otorga mejor balance entre el rendimiento y el
costo que la computación secuencial.
// Gran escalabilidad
// Permite ejecutar problemas de una complejidad
mayor.
Ventajas() {
}

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Desventajas() {
}
// Consume más energía
// A veces hay dificultad para obtener una buena
sincronización entre las diferentes tareas
divididas
// La comunicación entre tareas puede generar
retardos
// El incremento de componentes también implica
un incremento en probabilidades de fallos

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04 {
[Leyes para los Algoritmos
Paralelos]
< Existen varias leyes que establecen
ciertas características de este tipo de
estilo de programación.>
}

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Leyes {
< Propone que el número de transistores en un
microprocesador se duplica cada dos años. El incremento de
transistores implica mayores recursos para poder utilizar
algoritmos paralelos.>
< Establece el como cualquier problema suficientemente
grande puede ser eficientemente paralelizado.>
Ley de Gustafson
< Establece que la mejora obtenida en el rendimiento al
utilizar algún modo de ejecución más rápido está limitada por
la fracción de tiempo que se puede utilizar ese modo más
rápido. >
Ley de Amdahl
Ley de Moore
}

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05 {
[Automático vs. Manual]
< Estos dos tipos de paralelismos funcionan
de distintas maneras que pueden afectar el
desempeño del código.>
}

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< El compilador automáticamente encuentra oportunidades
de paralelismo al analizar el código (usualmente los
bucles). El análisis incluye identificar si hay una
mejor en el rendimiento del algoritmo al aplicar el
paralelismo. >
Automático {
}
< El programador utiliza las directivas del compilador
de manera explícita para decirle al compilador cómo
quiere paralelizar el código.
Manual {
}

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06 {
[Concurrencia vs.Paralelismo]
< Aunque no es poco común que se use a la
concurrencia y el paralelismo de manera
intercambiable, estas tienen notables
diferencias. >
}

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< En un sistema concurrente, múltiples procesos o hilos
de ejecución avanzan de intercaladamente. Esto puede ser
logrado a través de técnicas como la multitarea
cooperativa o la multitarea preemptiva. >
Concurrencia {
}

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< La diferencia entre concurrencia y paralelismo es que
en los sistemas concurrentes se está malabareando entre
procesos para simular que se están haciendo
simultáneamente mientras que en el paralelismo si se
están ejecutando al mismo tiempo. >
Diferencia con el paralelismo{
}

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Ventajas y Desventajas (Concurrencia){
Ventajas:
∗ Es menos complicado de diseñar que el
paralelismo.
∗ Permite compartir recursos entre
diferentes procesos o hilos de ejecución.
Desventajas:
∗ Es más complicado de programar que el
paralelismo y puede llevar a problemas de
sincronización.
∗ Puede afectar negativamente al rendimiento
del sistema ya que necesita sincronizar
los procesos.
}

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Bibliografia {
1. Khan Academy. (2023). Khanacademy.org.
https://es.khanacademy.org/computing/ap-computer-science-principles/algorithms-101/x2d2f703b37b450
a3:parallel-and-distributed-computing/a/parallel-computing
2. Programación Paralela. (2017). Github.io.
https://ferestrepoca.github.io/paradigmas-de-programacion/paralela/paralela_teoria/index.html
3. Algoritmo paralelo _ AcademiaLab. (2024). Academia-Lab.com.
https://academia-lab.com/enciclopedia/algoritmo-paralelo/#google_vignette
4. Oblancarte. (2017, 29 marzo). Concurrencia VS paralelismo - Oscar Blancarte - Software
Architecture. Oscar Blancarte - Software Architecture.
https://www.oscarblancarteblog.com/2017/03/29/concurrencia-vs-paralelismo/
5. Sari, S., & Sari, S. (2023, 8 junio). Concurrency vs Parallelism | Baeldung on Computer Science.
Baeldung On Computer Science. https://www.baeldung.com/cs/concurrency-vs-parallelism
}

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