Tipos de Organizaci

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Tipos de Organización ...

• La organización de máquinas multiprocesadores más
  típicas son
• Mesh Networks.
• Binary Tree Networks.
• Hypertree Networks.
• Pyramid Networks.
• Butterfly Networks.
• Hypercube Netwoks.
• Cube-Connected Cycles Networks.

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III. LENGUAJES Y COMPILADORES.

• Existen 5 modelos de programación para máquinas
  multiprocesadores, multicomputadoras y
  computadoras vectores/SIMD.
• Estos se basan en diferentes paradigmas de
  programación para explotar el paralelismo.
• Modelo I. Modelo de Variables Compartidas. Un
  programa es una colección de procesos, el
  paralelismo depende de cómo los IPCs son
  implantados.
• La programación paralela se centra alrededor de
  la especificación, creación, suspención,
  reactivación, migración, terminación y
  sincronización de procesos concurrentes que
  residen en el mismo o distinto procesador.
• Las variables compartidas se utilizan para la
  creación del acceso protegido a recursos, la
  multiprogramación, multiprocesamiento,
  multitarea, multihilo, en la partición,
  planificación, sincronización y la duplicidad.

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Lenguajes y compiladores ...

• Modelo II. Paso de mensajes

• Este modelo se basa en el paradigma del paso de
  mensajes (parámetros) a través de la red, estos
  mensajes pueden se instrucciones, datos,
  sincronización, señales de interrupción, etc.
• Este modelo de utilizan en máquinas donde no
  existe memoria compartida.
• El paso de mensajes puede utilizarse para lograr
  la computación paralela, existen tres tipos
• Paso de mensajes Síncronos. Los procesos se ponen
  de acuerdo para lograr la computación paralela.
• Paso de mensajes Asíncronos. No existen ciclos de
  espera para recibir información se utilizan
  grandes buffers para almacenar los mensajes.
• Computación distribuida. Las multicomputadoras
  principalmente utilizan es paradigma, no existe
  memoria compartida pero a través del paso de
  mensajes se trata de simular.
• El modelo PRAM débilmente acoplado es utilizado
  para la computación distribuida.

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Modelo III. Modelo de datos Paralelos
Lenguajes y compiladores ...

• El paralelismo es explícitamente controlado por
  la sincronización del hardware y el control del
  flujo.
• Los lenguajes paralelos son modificados
  utilizando lenguajes estándares secuenciales (C,
  Fortran 90, Ada, etc.).
• Los programas requieren del uso de conjuntos de
  datos predistribuidos.
• Generalmente este tipo de lenguajes proveen
  estructuras de datos que facilitan el intercambio
  de datos para realizar operaciones en paralelo.
  Los vectores representan a este modelo.
• La sincronización de operaciones en el
  paralelismo de datos, es realizada por el
  compilador. La sincronización del hardware es
  forzada por la unidad de control para ejecutar
  las operaciones.
• Las máquinas SIMD son las que más utilizan este
  modelo de programación.

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Modelo IV. La Programación Orientada a Objetos
Lenguajes y compiladores ...

• Los objetos son creados y manipulados en forma
  dinámica. El procesamiento se ejecuta por el
  envío de mensajes entre objetos.
• Modelos de programación concurrente son
  construidos sobre objetos de bajo nivel los
  cuales son procesos, colas de mensajes y
  semáforos representados por objetos de alto nivel
  como monitores y módulos de programas.
• La POO Concurrente es popular debido a la fácil
  integración de estos en una GUI, a las
  facilidades que proveen los sistemas distribuidos
  y al creciente poder de computo de máquinas
  Supercomputadoras.
• El uso de la CPOO para herramientas CAD, CAD/CAM
  y CAD/CAE, hacen que este modelo sea muy
  atractivo.
• La COOP se basa en el modelo de actor
  componentes de un sistema que se comunican con
  mensajes asíncronos. Pueden ser creados, enviar
  mensajes a otros actores y puede cambiar así
  mismo su función.

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Modelo V. Modelos Funcionales y Lógicos
Lenguajes y compiladores ...

• Los lenguajes funcionales se utilizan para
  computación paralela basada en el flujo de datos.
• En un lenguaje funcional no existen los conceptos
  de almacenamiento, asignación y ramificación. Los
  resultados de una función se producen sin
  importar el orden de procesamiento.
• Esto ayuda al paralelismo basado en el flujo de
  datos.
• Los lenguajes más utilizados son Lisp, SISAL y
  Strand 88.
• Los lenguajes lógicos se basan en el cálculo de
  predicados (Cláusulas de Horn). Este modelo
  permite el paralelismo en el proceso de
  inferencias donde se aplican las reglas.
• Las cláusulas de la programación lógica pueden
  pueden ser transformadas en diagramas de flujo de
  datos.
• Los lenguajes paralelos lógicos que existen son
  Parlog, Concurrent Prolog entre otros.
• Ambos lenguajes son utilizados en inteligencia
  artificial y se consideran lenguajes de 5a.
  Generación.

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LENGUAJES PARALELOS...

• Chang y Smith (1990) clasificaron los lenguajes
  paralelos en seis categorias de acuerdo a sus
  características.
• 1) Lenguajes con características de Optimización
  (convertir programas secuenciales en paralelos)
• Paralelizador Automático. Compilador FX Fortran.
• Paralelizador semiautomático (Directivas de
  paralelismo). DINO.
• Soporte para reestructuración Interactiva.
  MIMDizer.
• 2) Características de disponibilidad. Lenguajes
  que permiten generar códigos portables para una
  gran gama de máquinas paralelas
• Escalabilidad. Lenguajes que son escalables en el
  número de procesadores.
• Compatibilidad. El lenguaje paralelo es
  compatible con un lenguaje secuencial.
• Portable. El lenguaje es portable a
  multiprocesadores con memoria coompartida, con
  paso de mensajes, o ambos.
• 3) Características de comunicación/sincronización
  
• IPCs, mensajes Send/Receive, RPC, Barreras,
  semáforos, monitores, etc.

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Continuación ...

• 4) Control del paralelismo. Características que
  permiten la construcción de controles para
  especificar paralelismo en varias formas
• Grano fino, mediano o burdo. Nivel de
  paralelismo.
• Paralelismo implícito o explícito. Primitivas
  para indicar paralelismo.
• Paralelismo espacial. Paralelismo Global que no
  permite el independiente.
• Paralelismo en iteraciones. Ciclos, condiciones,
  etc.
• 5) Características del paralelismo de datos.
  Lenguajes utilizados para especificar como son
  accesados y distribuidos los datos en máquinas
  SIMD o MIMD
• Descomposición automática. El usuario no
  interviene.
• Especificación de distribución.
• Soporte de procesadores virtuales. El compilador
  distribuye procesadores virtuales en forma
  dinámica o estática a procesadores reales.
• Acceso directo a datos compartidos.
• 6) Caracteríticas para el Control de procesos.
  Creación eficiente de procesos (Multitarea o
  multihílo).

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Lenguaje de Transputers (OCCAM)..

• OCCAM