Hasta hace pocos a\u00f1os, los ordenadores personales han venido aumentando su poder de c\u00f3mputo casi exclusivamente por un aumento en las frecuencias de reloj que repercut\u00edan en disparados consumos energ\u00e9ticos y calentamientos del sistema. Ante esta situaci\u00f3n, que incluso alarmaba al sector energ\u00e9tico mundial, los fabricantes lanzaron productos multin\u00facleos (multicore) con gran \u00e9xito en el mercado, que reducen el consumo energ\u00e9tico del sistema de manera sustancial. Someramente, se basan en la posibilidad de realizar c\u00e1lculos en paralelo sobre varios procesadores de forma simult\u00e1nea, reduciendo en promedio el tiempo de ejecuci\u00f3n del proceso. Sin embargo, un programa preparado para un \u00fanico procesador no se ejecuta m\u00e1s r\u00e1pido por correr en un sistema de doble n\u00facleo sin m\u00e1s, puesto que realmente el programa no est\u00e1 preparado para ese sistema doble, o multin\u00facleo.
Los desarrolladores deben conocer a fondo los problemas y las soluciones para llevar a cabo la migraci\u00f3n de estos programas. Sin embargo, las arquitecturas multinucleo en las gamas de consumo son de reciente implantaci\u00f3n, por ello \u00bfcu\u00e1ntos desarrolladores no especializados en computaci\u00f3n paralela o computaci\u00f3n de altas prestaciones tienen conocimiento de este modelo de programaci\u00f3n para poder optimizar la ejecuci\u00f3n de sus programas?, en general muy pocos. Por tanto es necesario simplificar el proceso de la programaci\u00f3n paralela, puesto que el sistema de consumo se vuelve paralelo pero el desarrollador promedio no.<\/P>
Intel y Microsoft<\/A> se han propuesto buscar soluciones conjuntas, invirtiendo recientemente 20M$ en la creaci\u00f3n de 2 centros de investigaci\u00f3n (University of Illinois at Urbana-Champaign y University of California, Berkeley) para la investigaci\u00f3n durante al menos 5 a\u00f1os de la computaci\u00f3n paralela y la b\u00fasqueda de soluciones, arquitecturas y sistemas operativos viables para el desarrollador promedio no especialista. En estos 2 Centros de Investigaci\u00f3n de Computaci\u00f3n Paralela Universal (Universal Parallel Computing Research Centers, UPCRC<\/A>) trabajar\u00e1n conjuntamente unos 75 estudiantes de doctorado e investigadores postdoctorales y alrededor de 35 profesores.<\/P> Aparte de esto, Intel anunci\u00f3 en la pasada confererencia SIGGRAPH 2008<\/A> en Los Angeles su esperado chip gr\u00e1fico vectorial y coprocesador, Larrabee<\/A>, que competir\u00eda con los l\u00edderes del sector. Aunque anunci\u00e1ndose desde hace muchos meses (y a\u00f1os), Larrabee no termina de lanzarse al mercado y su salida se ha ido retrasando hasta finales de 2009 o primer semestre de 2010 seg\u00fan las \u00faltimas notificaciones. La gran diferencia de este chip respecto a la competencia (Nvidia y AMD\/ATI principalmente) es que incorporar\u00eda instrucciones basadas en las arquitecturas x86 para hacerlo m\u00e1s propenso a ser utilizado en aplicaciones intensivas de prop\u00f3sito general, y que evitar\u00eda el aprendizaje de librer\u00edas del contexto gr\u00e1fico o de modelos y librer\u00edas especializadas a ciertas arquitecturas, como la propuesta de Nvidia, CUDA<\/A>.<\/P> Por su parte, Nvidia ya ha anunciado su inter\u00e9s en entrar en el sector de los procesadores de prop\u00f3sito general y, obviamente, AMD\/ATI est\u00e1 tambi\u00e9n asentada en ambos terrenos. Crece el inter\u00e9s por el c\u00f3mputo paralelo, \u00bfveremos los cambios a corto y medio plazo? Seguimos informando humildemente en estas l\u00edneas. Las pr\u00f3ximas ediciones del blog contendr\u00e1 informaci\u00f3n de multiprocesadores gr\u00e1ficos y las propuestas de sus fabricantes.<\/P><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Hasta hace pocos a\u00f1os, los ordenadores personales han venido aumentando su poder de c\u00f3mputo casi exclusivamente por un aumento en las frecuencias de reloj que repercut\u00edan en disparados consumos energ\u00e9ticos y calentamientos del sistema. Ante esta situaci\u00f3n, que incluso alarmaba al sector energ\u00e9tico mundial, los fabricantes lanzaron productos multin\u00facleos (multicore) con gran \u00e9xito en el mercado, que reducen el consumo energ\u00e9tico del sistema de manera sustancial. Someramente, se basan en la posibilidad de realizar c\u00e1lculos en paralelo sobre varios procesadores de forma simult\u00e1nea, reduciendo en promedio el tiempo de ejecuci\u00f3n del proceso. Sin embargo, un programa preparado para un \u00fanico\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":112,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"ngg_post_thumbnail":0},"categories":[77,311],"tags":[3639,17477,3644,3647,17492,17478],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":4}},"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/102492"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/112"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=102492"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/102492\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":131098,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/102492\/revisions\/131098"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=102492"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=102492"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=102492"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}