¿Qué es el procesamiento en paralelo?
El procesamiento en paralelo se define como una arquitectura donde los procesos se dividen en partes separadas y cada parte se ejecuta simultáneamente. Al ejecutar los procesos en múltiples núcleos de procesador en lugar de uno solo, el tiempo necesario para ejecutar las tareas es mucho menor. El objetivo principal de la computación en paralelo es asegurar que las tareas complejas se descompongan en pasos más simples para facilitar el procesamiento, mejorando el rendimiento y las capacidades de resolución de problemas.
Diferentes partes de los procesos se ejecutan en múltiples procesadores, y estas diversas partes se comunican a través de memoria compartida. Una vez que los diversos procesos se ejecutan y completan, se combinan al final para proporcionar una solución única.
El procesamiento en paralelo es una evolución de la computación tradicional. La computación tradicional alcanzó un límite cuando las tareas se volvían más complejas y los tiempos de procesamiento para estas tareas eran muy largos. Además, tales tareas a menudo consumen más energía y tienen problemas de comunicación y escalabilidad deficientes. Para prevenir tales problemas, se creó el procesamiento en paralelo para abordarlos y, al mismo tiempo, asegurar que los procesos se completaran utilizando múltiples núcleos.
El procesamiento en paralelo forma un concepto central para varios algoritmos de aprendizaje automático y plataformas de IA. Los algoritmos de ML/IA se ejecutaban tradicionalmente en entornos de un solo procesador, lo que provocaba cuellos de botella en el rendimiento. Sin embargo, la introducción de la computación en paralelo permite a los usuarios de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático explotar los hilos que se ejecutan simultáneamente y manejan diferentes procesos y tareas.
Tipos de procesamiento en paralelo
Dependiendo de si es propietario o de código abierto, la computación en paralelo tiene cuatro tipos diferentes que se enumeran a continuación:
- Paralelismo a nivel de bits: En este tipo de computación en paralelo, se aumenta el tamaño de palabra del procesador. Los procesos tendrán un conjunto de instrucciones menor para realizar operaciones en variables cuyo tamaño es mayor que el tamaño de palabra del procesador.
- Paralelismo a nivel de instrucciones: En este tipo de computación en paralelo, el hardware o software de control decidirá diferentes instrucciones en tiempo de ejecución. Por ejemplo, desde una perspectiva de hardware, el procesador decide el tiempo de ejecución para diferentes instrucciones y qué instrucción necesita ejecutarse en paralelo. Desde una perspectiva de software, el software o compilador decidirá qué instrucciones necesitan trabajar en paralelo para asegurar el máximo rendimiento.
- Paralelismo de tareas: Se ejecutan varias tareas diferentes al mismo tiempo. Por lo general, estas diferentes tareas tienen acceso a los mismos datos para asegurar que no haya retrasos y un rendimiento fluido.
- Paralelismo a nivel de superpalabra: Este tipo de paralelismo utiliza código en línea para crear diferentes tareas que se ejecutan simultáneamente.
Beneficios de usar el procesamiento en paralelo
Algunos beneficios del procesamiento en paralelo incluyen:
- Ahorros generales: El procesamiento en paralelo ayuda a los usuarios a ahorrar tiempo y costos. El tiempo para ejecutar una tarea es extremadamente alto en comparación con ejecutar la misma tarea en diferentes procesadores a la vez. Además de los ahorros de tiempo, los ahorros de costos son un beneficio clave ya que hace un uso eficiente de los recursos. Aunque a pequeña escala es costoso, gestionar miles de millones de operaciones simultáneamente reduce significativamente los gastos.
- Naturaleza dinámica: Para resolver más problemas del mundo real y encontrar soluciones eficientes, se está volviendo cada vez más importante centrarse en la simulación dinámica y el modelado para asegurar que diferentes puntos de datos estén disponibles simultáneamente. El procesamiento en paralelo ofrece el beneficio de la concurrencia, apoyando así la naturaleza dinámica de varios problemas.
- Optimización del uso de recursos: En el procesamiento clásico y tradicional existe la posibilidad de que no se esté utilizando todo el hardware o software mientras el resto permanece inactivo. Sin embargo, en el caso del procesamiento en paralelo, dado que las tareas están desacopladas y se ejecutan por separado, el hardware se utiliza mucho más en capacidad para asegurar tiempos de procesamiento más rápidos.
- Gestión de conjuntos de datos complejos: A medida que los datos evolucionan y crecen, es difícil asegurar que los datos permanezcan limpios y utilizables. Los conjuntos de datos se están volviendo más complejos, y el procesamiento tradicional podría no ser la mejor manera de gestionar conjuntos de datos grandes, no estructurados y complejos.
Impactos del uso del procesamiento en paralelo
Algunos de los principales impactos del procesamiento en paralelo incluyen:
- Capacidades de supercomputación: Una de las ventajas clave de usar la computación en paralelo es que ayuda a las supercomputadoras a resolver tareas altamente complejas en una fracción del tiempo. Las supercomputadoras son máquinas que trabajan sobre el principio de la computación en paralelo, dividiendo una tarea altamente compleja en tareas más pequeñas y trabajando en esas tareas más pequeñas. La capacidad del procesamiento en paralelo ayuda a las supercomputadoras a trabajar en varios problemas importantes como el cambio climático, pruebas de modelos para la salud, el espacio, la criptología, la química y numerosos otros campos.
- Beneficios verticales multifuncionales: El procesamiento en paralelo tendrá un impacto en casi todas las industrias, desde la ciberseguridad hasta la salud, el comercio minorista y muchas otras. Al desarrollar algoritmos relacionados con los problemas enfrentados por varias industrias, el procesamiento en paralelo proporciona la vía para un tiempo de procesamiento más rápido y ayuda a comprender los beneficios, costos y limitaciones en todas las industrias.
- Soporte para big data: A medida que la cantidad de datos sigue expandiéndose en numerosas industrias, se vuelve cada vez más difícil gestionar estos grandes conjuntos de datos. Se espera que el procesamiento en paralelo impacte la explosión de big data ya que acortaría significativamente el tiempo para que las empresas y organizaciones gestionen estos conjuntos de datos. Además, la mezcla de datos estructurados y no estructurados requerirá un tipo de computación más avanzado para procesar la enorme cantidad de datos: el procesamiento en paralelo tendrá un impacto clave aquí.
Procesamiento en paralelo vs. procesamiento en serie
El procesamiento en serie se define como el tipo de procesamiento en el que las tareas se completan en un orden secuencial. Las tareas se completan una a la vez, en lugar de lado a lado como en el caso del procesamiento en paralelo. Algunas de las principales diferencias entre el procesamiento en serie y el procesamiento en paralelo son las siguientes:
- El procesamiento en serie utiliza un solo procesador, mientras que el procesamiento en paralelo utiliza múltiples procesadores
- Dado que solo hay un procesador en el procesamiento en serie, la carga de trabajo que se está procesando es mucho mayor para el único procesador, lo cual no es el caso en el procesamiento en paralelo
- El procesamiento en serie toma más tiempo para completar varias tareas ya que se completan una tras otra, mientras que en el procesamiento en paralelo las tareas se completan simultáneamente
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
