Llevamos un tiempo hablando de la programación paralela como el futuro de la programación, pero ¿por qué? ¿Qué es lo que nos puede aportar? ¿Es una herramienta interesante o una simple moda?
¿Qué es la programación paralela?
Para comenzar, lo más importante es definir la programación paralela. Este término se entiende como la utilización de varios elementos de proceso que trabajan juntos con el fin de resolver una tarea común. Es decir, es una metodología de programación en la que múltiples instrucciones se ejecutan a la vez.
También llamada computación paralela, es la solución principal a problemas que requieren un tiempo elevado de computación, ya que, mediante el uso concurrente de varios procesadores, se puede gestionar este tipo de errores de forma mucho más rápida.
Características
- Cada elemento de proceso es capaz de trabajar en una parte del problema.
- Mientras trabajan, pueden intercambiar datos, bien a través de la memoria o bien a través de una red de interconexión.
¿Qué se necesita?
La programación paralela se basa en que los problemas grandes pueden dividirse en partes más pequeñas y resolverse en paralelo o concurrentemente.
Sin embargo, para desarrollar un programa bajo sus parámetros, hay que considerar primero algunas cosas:
- Tipo de arquitectura.
- Necesidades de tiempo y espacio.
- Mecanismo de programación ideal.
Diseño de algoritmos paralelos
Un algoritmo paralelo es un algoritmo que se puede ejecutar por partes y por varias unidades de procesamiento al mismo tiempo. Después, permite unir todas las partes y obtener el resultado correcto.
Sus etapas son:
- Particionamiento: descompone los cálculos en tareas más pequeñas. Normalmente, no depende de la arquitectura ni del modelo de programación, pero puede dividir tanto los cálculos como los datos relacionados con el problema.
- Comunicación: las tareas que genera la partición deberían ejecutarse de forma concurrente, de manera que no se pueden ejecutar independientemente. Los cálculos, además, suelen requerir datos asociados con otras tareas. Estos datos se transfieren entre ellas, especificando un flujo de información.
- Aglomeración: las anteriores tareas y estructuras son evaluadas en base a los requerimientos de ejecución y el coste de su implementación. De ser necesario, las tareas se combinan en otras más grandes.
- Mapeo: cada tarea se asigna a un procesador, maximizando su utilización y minimizando el coste de comunicación.
Arquitecturas
En un sistema de memoria distribuida, cada procesador accede a su propia memoria, y la programación se vuelve más compleja, dado que los procesadores deben comunicarse.
Algunos de los puntos fuertes de esta metodología son:
- Resuelve problemas que una sola CPU no puede.
- Disminuye el tiempo que se invierte en la resolución de problemas.
- Ejecuta problemas de orden y complejidad mayores.
- Puede ejecutar código de manera más rápida.
- Ejecuta varias instrucciones simultáneamente.
- Ofrece mejor balance rendimiento-coste.
- Es ampliamente expansible y escalable.
Entre las desventajas del uso de este sistema podemos destacar:
- El código y los datos deben transferirse a la memoria local antes de ejecutarse, y eso implica bastante trabajo adicional.
- Los resultados requieren transferirse desde los nodos y son difíciles de compartir.
- Las arquitecturas de multicomputadoras normalmente son menos flexibles que las de multiprocesadores.
Esquemas de comunicación de la programación paralela
Los dos tipos de comunicación que se usan en la paralelización de algoritmos son:
- Maestro-esclavo o comunicación global: se implementa un componente principal, llamado maestro, que recolecta la información de los componentes secundarios o esclavos y la distribuye a todos. Como cada esclavo trabaja independientemente del resto, permite el procesamiento paralelo.
- Single Program Multiple Data (SPMD) o comunicación local: solo se escribe un programa y todos los procesadores lo ejecutan. Los datos se dividen en distintas partes y se asigna una parte a cada procesador. A diferencia de la comunicación anterior, no existe un proceso maestro.
¿Dónde podemos aplicar la programación paralela?
Actualmente, esta metodología es especialmente útil en sectores como la simulación y la investigación científica.
Algunos de los campos donde más se utiliza son:
- Cálculo estadístico.
- Previsiones de clima y cambio climático.
- Matemáticas.
- AI y machine learning (¿todavía no sabes lo que es? ¡Entérate con nosotros!).
- Imágenes y diagnósticos médicos.
- Sistemas en tiempo real.
- Procesamiento de gráficos.
- Servidores (permiten a muchos usuarios conectarse a la vez a un mismo servicio).
- Aplicaciones.
- Aproximación y cálculo de constantes y funciones numéricas.
- Análisis de imágenes multiespectro.
- Astronomía.
- Renderizado de medios audiovisuales.
- Reducción de tiempos de comunicaciones en arquitectura.
- Sistemas híbridos en múltiples plataformas.
- Computación en la nube.
- Unificación/integración de APIs.
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