Arquitecturas de memoria paralela.pptx

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1. Arquitecturas de memoria paralela Orihuela Alzamora Edson Jeyson

2. Introducción La arquitectura de memoria paralela es un concepto fundamental en el campo de la informática y la computación de alto rendimiento. Hablar de paralelismo o procesamiento paralelo, normalmente se refiere un sistema multiprocesador, pero esto no es del todo cierto. Existen distintos tipos de paralelismo y de arquitecturas de procesamiento paralelo junto con su respectiva clasificación.

3. Definición La arquitectura de memoria paralela es un enfoque de diseño en sistemas de cómputo que permite que múltiples procesadores o núcleos de CPU trabajen de manera simultánea y coordinada para acceder y gestionar la memoria de un sistema. Su principal objetivo es mejorar el rendimiento al permitir que múltiples unidades de procesamiento compartan y accedan a datos en paralelo, lo que acelera las operaciones de lectura y escritura de la memoria.

4. Características Acceso Simultáneo. Implica que varios procesadores o núcleos pueden acceder a la memoria de manera simultánea y coordinada. Múltiples Caminos de Acceso. Esto reduce la congestión y la competencia por los recursos de memoria. Jerarquía de Memoria. C onsta de varios niveles de caché, memoria principal y, en algunos casos, memoria compartida. Esto equilibra la velocidad y la capacidad de almacenamiento para optimizar el rendimiento. Escalabilidad. S ignifica que es posible agregar más procesadores o núcleos para aumentar la capacidad de procesamiento de manera efectiva. Interconexión. Puede implicar buses compartidos, redes de interconexión u otros métodos. División de Bancos de Memoria. Cada banco de memoria es accesible de forma independiente, lo que reduce la congestión y mejora el acceso a la memoria.

5. Clasificación La arquitectura de memoria paralela se puede clasificar en varios tipos o categorías según cómo se organiza y gestiona la memoria en un sistema multiprocesador. Memoria Compartida Se refiere a un diseño en el que varios procesadores o núcleos de CPU comparten un espacio de memoria común. Esto significa que todos los procesadores tienen acceso a la misma área de memoria y pueden leer y escribir en ella. La memoria compartida permite que los procesadores compartan datos y se comuniquen entre sí de manera eficiente, lo que es fundamental en la programación y ejecución de tareas paralelas.

6. UMA ( Uniform Memory Access). En sistemas UMA, todos los procesadores tienen un acceso uniforme a la memoria principal, lo que significa que el tiempo de acceso a la memoria es aproximadamente el mismo para todos los procesadores. Los sistemas UMA a menudo se basan en una topología de interconexión de memoria compartida, donde todos los procesadores están conectados a una memoria principal centralizada. Esto facilita la comunicación y el acceso a los datos compartidos, ya que no hay diferencias significativas en la latencia de acceso. Ejemplos de sistemas UMA incluyen computadoras multiprocesador simétricas (SMP). NUMA (Non- Uniform Memory Access). L os procesadores pueden tener tiempos de acceso a la memoria que varían según su proximidad física a los bancos de memoria. Los sistemas NUMA utilizan una topología de interconexión que refleja la proximidad física entre los procesadores y los bancos de memoria. Esto significa que los procesadores tienen un acceso más rápido a la memoria local en su nodo NUMA y un acceso más lento a la memoria remota en otros nodos NUMA. Es común en sistemas de servidor de gama alta.

7. Memoria Distribuida. En este enfoque múltiples procesadores o núcleos de CPU trabajan en conjunto, pero cada uno tiene su propia memoria local y no comparte memoria con otros procesadores. En lugar de compartir una memoria común, los procesadores se comunican entre sí mediante la transferencia explícita de datos a través de la red o una interconexión de alto rendimiento. Los clústeres de cómputo y las supercomputadoras a menudo utilizan esta arquitectura. Memoria Global En esta arquitectura, la memoria se organiza como una única dirección de memoria global que es accesible desde todos los procesadores. Sin embargo, la latencia de acceso a la memoria global puede variar según la topología de interconexión y la organización del sistema.

8. Memoria Híbrida Algunos sistemas utilizan una combinación de los enfoques mencionados anteriormente. Por ejemplo, una supercomputadora puede tener nodos NUMA que utilizan memoria compartida localmente y se conectan mediante una red de memoria global. Caché Compartida En esta arquitectura, múltiples núcleos de CPU comparten una caché de nivel superior (como una caché L3) para acelerar el acceso a datos comunes. Esto mejora el rendimiento en tareas que requieren compartir datos entre núcleos cercanos.

9. A continuación, tenemos algunos de ejemplos donde se usan algunas de estas arquitecturas Memoria Compartida: Base de datos, diseño asistido por computadora (CAD). Memoria distribuida: Simulaciones Científicas, Procesamiento de Grandes Conjuntos de Datos. Memoria Global : Aprendizaje Automático en GPU, Gráficos y Renderización en Tiempo Real . Memoria Híbrida: Investigación en Ciencias de la Computación, Análisis de Grandes Redes Sociales