Glosario PPyD

Variedad de acciones simultáneas que ocurren en un sistema, especialmente en un sistema paralelo. Estas acciones son ejecutadas por múltiples recursos de cómputo para mejorar el rendimiento y reducir los tiempos de espera. Existen 2 tipos de paralelismo:

• Paralelismo de datos: Se crean subconjuntos de datos y se procesan simultáneamente por un conjunto de instrucciones idénticas.

• Paralelismo de tareas: Se divide en tareas independientes que pueden ejecutarse de manera simultánea. Cada tarea se asigna a un hilo o unidad de cómputo.

"Que realiza tareas en paralelo (al mismo tiempo).". Que sea distribuido significa que además la plataforma sobre la que se ejecuta no está centralizada, sino que está distribuida y conformada por diferentes nodos. 

Es una estrategia mediante la cual se divide un gran problema en componentes, tareas o cálculos más pequeños que pueden resolverse en paralelo, es decir, al mismo tiempo. La computación paralela permite esto mediante el uso de más de un procesador para ejecutar diferentes secuencias de instrucciones a diferencia de la computación secuencial, como se muestra en la siguiente imagen:

Figura. Computación secuencial vs. Computación paralela.

Instancia de un programa en ejecución. Cada proceso tiene asociado un conjunto de estructuras de datos asociadas, como el valor del contador de programa, los registros y las variables. Un proceso es el concepto principal para un sistema operativo

Conjunto de sentencias que ejecuta una computadora para resolver un problema. Incluye la definición de datos y ejecución.

Un programa está compuesto por secciones secuenciales y secciones paralelizables. 

Sean:

• n: Cantidad de nodos que ejecutan en paralelo.
• f: Porción de tiempo requerida para procesar la sección secuencial del programa.
• T(1): Tiempo de ejecución secuencial de la aplicación, es decir, en un solo procesador.
  

El tiempo de ejecución con n nodos en paralelo se define como:

T(n) = f * T(1) + (1 - f) * (T(1) / n)