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Principios de la Computación Paralela y Distribuida

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La computación paralela y distribuida mejora el rendimiento mediante el procesamiento simultáneo en múltiples unidades. Utiliza bibliotecas como PVM y MPI para la gestión de procesos y la comunicación entre nodos. PVM se destaca por su tolerancia a fallos, mientras que MPI garantiza la portabilidad y escalabilidad en distintas plataformas. Ambas son cruciales para el desarrollo de aplicaciones paralelas complejas.

Principios de la Computación Paralela y Distribuida

La computación paralela y distribuida es una rama de la ciencia de la computación que se enfoca en el procesamiento simultáneo de tareas a través de múltiples unidades de procesamiento para mejorar el rendimiento y la eficiencia de los cálculos. En este paradigma, los datos se distribuyen entre nodos conectados en una red, y la comunicación entre nodos es esencial para acceder a datos no locales. Las operaciones fundamentales en este modelo son el envío y la recepción de mensajes, denominadas 'send' y 'receive', que permiten la transferencia de datos y la sincronización de procesos. Por ejemplo, en un escenario con dos procesos, uno puede enviar un dato mientras que el otro lo recibe y lo procesa, ilustrando la colaboración y la dependencia mutua en la computación paralela y distribuida.
Centro de datos con filas de servidores negros iluminados por luces fluorescentes, cables de colores organizados y suelo gris antideslizante.

Bibliotecas de Comunicación en Computación Paralela

Las bibliotecas de comunicación como PVM (Parallel Virtual Machine) y MPI (Message Passing Interface) son fundamentales para la programación en entornos de computación paralela y distribuida. PVM, desarrollada en el Oak Ridge National Laboratory, facilita la ejecución de programas paralelos en sistemas heterogéneos al simular una única máquina virtual. Proporciona herramientas para la gestión de procesos, comunicación y sincronización, así como estructuras de datos para el intercambio de mensajes. MPI, por su parte, es un estándar que resuelve la falta de portabilidad entre distintos sistemas de procesamiento paralelo masivo (MPP). Ofrece un conjunto de protocolos y funciones para el paso de mensajes, lo que permite la creación de aplicaciones paralelas ejecutables en diversas plataformas, garantizando la interoperabilidad y la escalabilidad.

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00

En la computación paralela, los datos se reparten entre ______ en una red y es crucial la comunicación entre ellos.

nodos

01

Las operaciones de 'send' y 'receive' son esenciales para la ______ de datos y la sincronización en este modelo.

transferencia

02

Un ejemplo de colaboración en este campo es cuando un proceso ______ un dato y otro lo ______ y procesa.

envía

recibe

Preguntas y respuestas

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