;
Feedback
What do you think about us?
Your name
Your email
Message
La Computación Paralela y Distribuida busca mejorar la eficiencia de los sistemas informáticos mediante la ejecución concurrente de tareas. Se analizan las dependencias de datos para evaluar el paralelismo y se utilizan estrategias como la sincronización y asincronización para coordinar las tareas. La descomposición de tareas en unidades procesables en paralelo es clave para la optimización de algoritmos en diversos problemas computacionales.
Show More
El análisis de dependencias de datos es esencial para determinar la posibilidad de ejecución paralela de ciertas instrucciones en un algoritmo
Tareas que pueden ejecutarse en paralelo sin sincronización
Las Condiciones de Bernstein establecen que dos tareas pueden ejecutarse en paralelo sin sincronización si se cumplen tres requisitos
Conflictos de dependencia de datos
Las antidependencias y dependencias de salida son conflictos de dependencia de datos que deben evitarse en la ejecución paralela de tareas
La decisión entre sincronización y asincronización en el diseño de algoritmos paralelos afecta la coordinación de tareas y la eficiencia del sistema
Los métodos híbridos combinan aspectos de sincronización y asincronización para satisfacer las demandas específicas de cada problema en el diseño de algoritmos paralelos
Fases del proceso de diseño de algoritmos paralelos
El proceso de diseño de algoritmos paralelos consta de cuatro fases: descomposición, comunicación, agrupamiento y asignación
Enfoque en la concurrencia y la escalabilidad
Las primeras dos fases del proceso de diseño de algoritmos paralelos se enfocan en la concurrencia y la escalabilidad del sistema
Optimización del rendimiento
Las últimas dos fases del proceso de diseño de algoritmos paralelos buscan optimizar el rendimiento a través de una distribución eficiente de tareas
La descomposición de tareas es un componente crítico en la computación paralela y distribuida
Descomposición por dominio de datos
La descomposición por dominio de datos es una técnica de propósito general para segmentar el trabajo en unidades que puedan ser procesadas en paralelo
Descomposición por dominio funcional
La descomposición por dominio funcional es otra técnica de propósito general para segmentar el trabajo en unidades que puedan ser procesadas en paralelo
Descomposición por dominio recursiva
La descomposición por dominio recursiva es una técnica de propósito general para segmentar el trabajo en unidades que puedan ser procesadas en paralelo
Descomposición por dominio exploratoria
La descomposición por dominio exploratoria es una técnica de propósito específico diseñada para problemas particulares
Descomposición por dominio especulativa
La descomposición por dominio especulativa es otra técnica de propósito específico diseñada para problemas particulares
00
La ______ y ______ es una especialización de la ciencia de la computación que busca procesar tareas de manera concurrente para mejorar la eficiencia de los sistemas.
Computación Paralela
Distribuida
01
El objetivo principal de esta área es identificar partes del código que se puedan ejecutar de forma ______.
simultánea
02
Un enfoque para determinar el paralelismo implica examinar si las instrucciones ______ datos y de qué manera ______ entre sí.
comparten
interactúan
