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Cálculo altamente paralelo de la computación.

P J Denning, W F Tichy

    Science (New York, N.Y.)
    |November 30, 1990
    PubMed
    Resumen
    Este resumen es generado por máquina.

    Los problemas científicos avanzados requieren una computación altamente paralela. La investigación actual compara las arquitecturas de instrucción múltiple, datos múltiples (MIMD) y instrucción única, datos múltiples (SIMD), sin que ninguna de las dos muestre una clara ventaja para problemas homogéneos.

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    Área de la Ciencia:

    • Ciencias computacionales y computación de alto rendimiento.

    Sus antecedentes:

    • Los problemas científicos avanzados requieren altas velocidades computacionales, alcanzables solo a través de arquitecturas de computación altamente paralelas.
    • Una década de investigación ha confirmado la viabilidad de estas máquinas paralelas.

    Objetivo del estudio:

    • Evaluar la idoneidad de diferentes arquitecturas de computación paralela para clases específicas de problemas científicos.
    • Identificar las arquitecturas más efectivas para cálculos científicos casi homogéneos y complejos.

    Principales métodos:

    • Análisis comparativo de las arquitecturas de instrucción múltiple, datos múltiples (MIMD) y instrucción única, datos múltiples (SIMD).
    • Evaluación de arquitecturas especulativas como redes neuronales y flujo de datos para problemas heterogéneos.

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    Principales resultados:

    • Las arquitecturas MIMD y SIMD han dado los mejores resultados hasta la fecha para problemas científicos.
    • Ni MIMD ni SIMD demuestran una ventaja decisiva para la mayoría de los problemas científicos casi homogéneos.

    Conclusiones:

    • La elección de la arquitectura paralela depende de la naturaleza del problema científico.
    • Para problemas con muchas partes diferentes, se pueden requerir nuevas arquitecturas como redes neuronales o flujo de datos.