{"id":21079,"date":"2020-07-14T10:18:42","date_gmt":"2020-07-14T08:18:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.teldat.com\/sin-categorizar\/21079\/computacion-paralela-capacidad-procesamiento\/"},"modified":"2025-07-30T15:26:26","modified_gmt":"2025-07-30T13:26:26","slug":"computacion-paralela-capacidad-procesamiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/blog\/computacion-paralela-capacidad-procesamiento\/","title":{"rendered":"La computaci\u00f3n paralela: alta capacidad de procesamiento"},"content":{"rendered":"

\"parallel-computing-bit-instruction-task-level-parallelism-multicore-computers\"<\/strong>La computaci\u00f3n paralela es una forma de c\u00f3mputo en la que se hace uso de 2 o m\u00e1s procesadores para resolver una tarea. <\/p>\n

La t\u00e9cnica se basa en el principio seg\u00fan el cual, algunas tareas se pueden dividir en partes m\u00e1s peque\u00f1as que pueden ser resueltas simult\u00e1neamente.<\/p>\n

La computaci\u00f3n paralela se ha convertido en el paradigma dominante a la hora de fabricar procesadores<\/strong>, por lo tanto, es fundamental conocer no solo las aplicaciones actuales de esta forma de c\u00f3mputo, sino tambi\u00e9n la importancia que tendr\u00e1 en el futuro.<\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

\"parallel

Figura 1 Computaci\u00f3n en serie vs. computaci\u00f3n paralela<\/p><\/div>\n

<\/h1>\n

Computaci\u00f3n paralela: un poco de historia\u2026<\/h1>\n

En el pasado, el aumento de frecuencia en los procesadores fue la raz\u00f3n imperante de las mejoras de rendimiento de los computadores<\/strong>, al menos hasta el a\u00f1o 2004. Al aumentar la frecuencia de reloj de los procesadores, el tiempo de ejecuci\u00f3n de los problemas se reduce.<\/p>\n

Sin embargo, el aumento de la frecuencia tiene un efecto negativo con respecto al consumo energ\u00e9tico. El consumo de energ\u00eda de las CPU<\/strong> viene dado por la siguiente ecuaci\u00f3n:<\/p>\n

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 <\/p>\n

Donde\u00a0 C<\/em> es el cambio de capacitancia,<\/em>\u00a0 V<\/em> es el voltaje<\/em> y f\u00a0<\/em> es la frecuencia del procesador<\/em>.\u00a0 Al aumentar la frecuencia, se aumenta proporcionalmente el consumo de energ\u00eda.<\/strong><\/p>\n

Este fue el motivo principal por el cual la computaci\u00f3n paralela se estableci\u00f3 como el paradigma dominante. Esto lo podemos apreciar en el hecho de que la gran mayor\u00eda de computadores son multin\u00facleo<\/strong>; desde los supercomputadores\u00a0 hasta los ordenadores personales. \u00a1Incluso algunos smartphones <\/em>alcanzan ya la cifra de hasta 8 cores!<\/em><\/strong>\u00a0.<\/p>\n

Seg\u00fan\u00a0 la tendencia actual, es f\u00e1cil vaticinar que los futuros procesadores seguir\u00e1n siendo multin\u00facleo<\/strong> con una cantidad de elementos de proceso que no parar\u00e1 de crecer; especialmente teniendo en cuenta que cada vez es m\u00e1s necesario disponer de una alta capacidad de procesamiento.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"parallel

Figura 2 Evoluci\u00f3n de los microprocesadores<\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

En la imagen anterior se puede apreciar claramente el punto de inflexi\u00f3n que se produjo alrededor del a\u00f1o 2004. Vemos tambi\u00e9n c\u00f3mo en los \u00faltimos a\u00f1os la frecuencia y el consumo de los procesadores se ha mantenido constante<\/strong> mientras que el n\u00famero de elementos de proceso no deja de crecer.<\/p>\n

Tipos de paralelismo<\/h2>\n

En general, existen tres tipos de paralelismo:<\/p>\n

    \n
  • Paralelismo a nivel de bit<\/strong>: referido al tama\u00f1o de los datos con los que puede trabajar el procesador. Por ejemplo, un procesador con un tama\u00f1o de palabra (32 bits), puede efectuar 4 sumas independientes de 1 byte de tama\u00f1o al mismo tiempo. En el caso de que el tama\u00f1o del procesador fuese de 1 byte, necesitar\u00eda efectuar 4 operaciones.<\/li>\n
  • Paralelismo a nivel de instrucci\u00f3n<\/strong>: las instrucciones de un programa se reordenan y agrupan para ser ejecutadas en paralelo. Los procesadores modernos poseen unas estructuras conocidas como pipelines <\/em>(tuber\u00edas), que permiten segmentar la ejecuci\u00f3n de las instrucciones. De este modo, es posible ejecutar diferentes etapas de varias instrucciones al mismo tiempo.<\/li>\n
  • Paralelismo a nivel de tarea<\/strong>: un problema concreto se puede descomponer en tareas m\u00e1s peque\u00f1as que pueden ser resueltas de manera concurrente por los diferentes elementos de proceso (procesadores, hilos, etc.).<\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    \u00bfPor qu\u00e9 es tan importante la computaci\u00f3n paralela?<\/h2>\n

    Por \u00faltimo, la computaci\u00f3n paralela es una t\u00e9cnica fundamental en el \u00e1mbito de investigaci\u00f3n cient\u00edfica<\/strong>, especialmente en el campo de la simulaci\u00f3n, donde se llevan a cabo c\u00e1lculos y operaciones complejas que requieren de una gran capacidad de procesamiento. Tambi\u00e9n tiene aplicaciones en la creaci\u00f3n de modelos de todo tipo: matem\u00e1ticos, estad\u00edsticos, clim\u00e1ticos e incluso en im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n

    Otros ejemplos relevantes ser\u00edan los sistemas en tiempo real, la inteligencia artificial, el procesamiento de gr\u00e1ficos o los servidores. En estos \u00faltimos los procesadores multin\u00facleo son ideales porque permiten a muchos usuarios conectarse simult\u00e1neamente a un mismo servicio<\/strong> (por ejemplo, en el caso de un servidor web).<\/p>\n

    En Teldat<\/strong>, siempre aprovechamos al m\u00e1ximo las caracter\u00edsticas que nos ofrece el hardware<\/em> de nuestros equipos con el objetivo de obtener siempre el m\u00e1ximo rendimiento.<\/strong><\/p>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    La computaci\u00f3n paralela es una forma de c\u00f3mputo en la que se hace uso de 2 o m\u00e1s procesadores para resolver una tarea.<\/p>\n","protected":false},"author":215,"featured_media":29554,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"off","_et_pb_old_content":"\"parallel-computing-bit-instruction-task-level-parallelism-multicore-computers\"La computaci\u00f3n paralela es una forma de c\u00f3mputo en la que se hace uso de 2 o m\u00e1s procesadores para resolver una tarea.<\/strong> \r\n\r\nLa t\u00e9cnica se basa en el principio seg\u00fan el cual, algunas tareas se pueden dividir en partes m\u00e1s peque\u00f1as que pueden ser resueltas simult\u00e1neamente.\r\n\r\nLa computaci\u00f3n paralela se ha convertido en el paradigma dominante a la hora de fabricar procesadores<\/strong>, por lo tanto, es fundamental conocer no solo las aplicaciones actuales de esta forma de c\u00f3mputo, sino tambi\u00e9n la importancia que tendr\u00e1 en el futuro.<\/strong>\r\n\r\n\u00a0\r\n\r\n[caption id=\"attachment_5485\" align=\"aligncenter\" width=\"500\"]\"parallel Figura 1 Computaci\u00f3n en serie vs. computaci\u00f3n paralela[\/caption]\r\n

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    Computaci\u00f3n paralela: un poco de historia\u2026<\/h1>\r\nEn el pasado, el aumento de frecuencia en los procesadores fue la raz\u00f3n imperante de las mejoras de rendimiento de los computadores<\/strong>, al menos hasta el a\u00f1o 2004. Al aumentar la frecuencia de reloj de los procesadores, el tiempo de ejecuci\u00f3n de los problemas se reduce.\r\n\r\nSin embargo, el aumento de la frecuencia tiene un efecto negativo con respecto al consumo energ\u00e9tico. El consumo de energ\u00eda de las CPU<\/strong> viene dado por la siguiente ecuaci\u00f3n:\r\n\r\n\"\r\n\r\n\u00a0\r\n\r\nDonde\u00a0 C<\/em> es el cambio de capacitancia,<\/em>\u00a0 V<\/em> es el voltaje<\/em> y f\u00a0<\/em> es la frecuencia del procesador<\/em>.\u00a0 Al aumentar la frecuencia, se aumenta proporcionalmente el consumo de energ\u00eda.<\/strong>\r\n\r\nEste fue el motivo principal por el cual la computaci\u00f3n paralela se estableci\u00f3 como el paradigma dominante. Esto lo podemos apreciar en el hecho de que la gran mayor\u00eda de computadores son multin\u00facleo<\/strong>; desde los supercomputadores\u00a0 hasta los ordenadores personales. \u00a1Incluso algunos smartphones <\/em>alcanzan ya la cifra de hasta 8 cores!<\/em><\/strong>\u00a0.\r\n\r\nSeg\u00fan\u00a0 la tendencia actual, es f\u00e1cil vaticinar que los futuros procesadores seguir\u00e1n siendo multin\u00facleo<\/strong> con una cantidad de elementos de proceso que no parar\u00e1 de crecer; especialmente teniendo en cuenta que cada vez es m\u00e1s necesario disponer de una alta capacidad de procesamiento.\r\n\r\n\u00a0\r\n\r\n[caption id=\"attachment_5486\" align=\"aligncenter\" width=\"500\"]\"parallel Figura 2 Evoluci\u00f3n de los microprocesadores[\/caption]\r\n\r\n\u00a0\r\n\r\nEn la imagen anterior se puede apreciar claramente el punto de inflexi\u00f3n que se produjo alrededor del a\u00f1o 2004. Vemos tambi\u00e9n c\u00f3mo en los \u00faltimos a\u00f1os la frecuencia y el consumo de los procesadores se ha mantenido constante<\/strong> mientras que el n\u00famero de elementos de proceso no deja de crecer.\r\n

    Tipos de paralelismo<\/h2>\r\nEn general, existen tres tipos de paralelismo:\r\n
      \r\n \t
    • Paralelismo a nivel de bit<\/strong>: referido al tama\u00f1o de los datos con los que puede trabajar el procesador. Por ejemplo, un procesador con un tama\u00f1o de palabra (32 bits), puede efectuar 4 sumas independientes de 1 byte de tama\u00f1o al mismo tiempo. En el caso de que el tama\u00f1o del procesador fuese de 1 byte, necesitar\u00eda efectuar 4 operaciones.<\/li>\r\n \t
    • Paralelismo a nivel de instrucci\u00f3n<\/strong>: las instrucciones de un programa se reordenan y agrupan para ser ejecutadas en paralelo. Los procesadores modernos poseen unas estructuras conocidas como pipelines <\/em>(tuber\u00edas), que permiten segmentar la ejecuci\u00f3n de las instrucciones. De este modo, es posible ejecutar diferentes etapas de varias instrucciones al mismo tiempo.<\/li>\r\n \t
    • Paralelismo a nivel de tarea<\/strong>: un problema concreto se puede descomponer en tareas m\u00e1s peque\u00f1as que pueden ser resueltas de manera concurrente por los diferentes elementos de proceso (procesadores, hilos, etc.).<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\u00a0\r\n

      \u00bfPor qu\u00e9 es tan importante la computaci\u00f3n paralela?<\/h2>\r\nPor \u00faltimo, la computaci\u00f3n paralela es una t\u00e9cnica fundamental en el \u00e1mbito de investigaci\u00f3n cient\u00edfica<\/strong>, especialmente en el campo de la simulaci\u00f3n, donde se llevan a cabo c\u00e1lculos y operaciones complejas que requieren de una gran capacidad de procesamiento. Tambi\u00e9n tiene aplicaciones en la creaci\u00f3n de modelos de todo tipo: matem\u00e1ticos, estad\u00edsticos, clim\u00e1ticos e incluso en im\u00e1genes m\u00e9dicas.\r\n\r\nOtros ejemplos relevantes ser\u00edan los sistemas en tiempo real, la inteligencia artificial, el procesamiento de gr\u00e1ficos o los servidores. En estos \u00faltimos los procesadores multin\u00facleo son ideales porque permiten a muchos usuarios conectarse simult\u00e1neamente a un mismo servicio<\/strong> (por ejemplo, en el caso de un servidor web).\r\n\r\nEn Teldat<\/strong>, siempre aprovechamos al m\u00e1ximo las caracter\u00edsticas que nos ofrece el hardware<\/em> de nuestros equipos con el objetivo de obtener siempre el m\u00e1ximo rendimiento.<\/strong>\r\n\r\n\u00a0","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[1161],"tags":[],"class_list":["post-21079","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-comunicacion-corporativa"],"acf":[],"wpml_current_locale":"es_ES","wpml_translations":[{"locale":"en_US","id":19978,"slug":"parallel-computing-bit-instruction-task-level-parallelism-multicore-computers","post_title":"Parallel computing via multicore computers allow high processing capacity","href":"https:\/\/www.teldat.com\/parallel-computing-bit-instruction-task-level-parallelism-multicore-computers\/"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21079","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/215"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=21079"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21079\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29554"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=21079"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=21079"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teldat.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=21079"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}