Inst. Tec. de Morelia ISC BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS VERANO DEL 2006 MC. Anastacio Antolino...

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VERANO DEL 2006VERANO DEL 2006 MC. Anastacio Antolino HernándezMC. Anastacio Antolino Hernández

TAXONOMÍA DE FLYNNTAXONOMÍA DE FLYNN



SISD (Single Instruction, Single Data)

• Es una computadora con un flujo de instrucciones y uno de datos único.

• Se refiere a las computadoras convencionales de Von Neuman. Todas las computadoras tradicionales de un procesador caen dentro de esta categoría. Ejemplo: PC’s.

SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

• Computadoras con un flujo de instrucciones único y varios flujos de datos múltiple (computadores matriciales).



SIMD...

• Este tipo se refiere a ordenar procesadores con unidad de instrucción que busca una instrucción y después instruye a varias unidades de datos para que la lleven a cabo en paralelo.

• Cada una con sus propios datos.

• Es un arreglo de procesadores. Cada procesador sigue el mismo conjunto de instrucciones.

• Diferentes elementos de información son asignados a cada procesador.



SIMD...

• Utilizan memoria distribuida.

• Típicamente tienen miles procesadores simples.

• Son utilizadas en redes neuronales.

MISD (Multiple Instruction, Single Data)

• Computadoras con un flujo de varias instrucciones y un flujo de datos (clase no implementada).

• Ninguna de las computadoras conocidas se ajusta a este modelo.

• No son usadas, y no son significativas.



MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)

• Que significa un grupo de computadoras independientes, cada una con su propio contador del programa y datos.

• Todos los sistemas distribuidos son MIMD.

• Múltiples computadoras y multiprocesadores.

• Las piezas de código son distribuidas entre los procesadores.

• Los procesadores pueden ejecutar la misma o instrucción o diferentes instrucciones.



MIMD...

• Se puede decir que MIMD es un super conjunto de SIMD.

• Diferentes elementos de información se asignan a diferentes procesadores.

• Pueden tener memoria distribuida o compartida.

• Cada procesador MIMD corre casi independientemente de los otros.



MIMD...

• Las computadoras MIMD pueden ser utilizadas en aplicaciones con información en paralelo, o con tareas en paralelo.

• Ejemplos: SGI/Cray Power Challenge Array SGI/Cray Origin-2000 HP/Convex SPP-2000.



•Un avance sobre la clasificación de Flynn incluye la división de las computadoras MIMD en dos grupos:

Multiprocesadores: poseen memoria compartida.

Los distintos procesadores comparten el mismo espacio de direcciones virtuales.

Multicomputadoras: no poseen memoria compartida.

Ejemplo: grupo de PCs conectadas mediante una red.



•Cada una de las categorías indicadas se puede clasificar según la arquitectura de la red de interconexión en:

•Esquema de bus:

Existe una sola red, bus, cable u otro medio que conecta todas las máquinas.

Ejemplo: la televisión por cable.



•Esquema con conmutador:

•No existe una sola columna vertebral de conexión:

Hay múltiples conexiones y varios patrones de conexión.

Los mensajes se mueven a través de los medios de conexión.

Se decide explícitamente la conmutación en cada etapa para dirigir el mensaje a lo largo de uno de los cables de salida.

Ejemplo: el sistema mundial telefónico público.



•Otro aspecto de la clasificación considera el Acoplamiento entre los Equipos.

•Sistemas Fuertemente Acoplados.

El retraso al enviar un mensaje de una computadora a otra es corto y la tasa de transmisión es alta.

Generalmente se les utiliza como sistemas paralelos.



•Sistemas Débilmente Acoplados.

El retraso de los mensajes entre las máquinas es grande y la tasa de transmisión es baja.

Generalmente se les utiliza como sistemas distribuidos.

•Generalmente, los multiprocesadores están más fuertemente acoplados que las multicomputadoras.



FACTORES QUE IMPULSAN LA RENOVACIÓN EN ARQUITECTURA

• Necesidad de Potencia de Cálculo: crecimiento exponencial.

• Procesos complejos en Tiempo Real (Control de Centrales, de Viajes Espaciales, Control de Tráfico, etc).

• Simulación (de Moléculas, de Poblaciones, Predicción Meteorológica, Modelos Mecánicos, etc).

• Problemas hasta ahora no investigados (salvo por procesos heurísticos), pero pero posibles de resolver.



• Limitación de las posibilidades de la Arquitectura clásica.

• Presencia de múltiples cuellos de botella:

Memoria Unidades Funcionales

• Limitaciones Físicas:

Lento avance en las tecnologías de Memoria. Dificultad para aumentar la densidad de integración. Crecimiento incontrolado de la disipación de calor al

aumentar la frecuencia.



RECURSO: EXPLOTAR EL PARALELISMO.

• Seguir investigando en mejoras tecnológicas:

Mayores Densidades de Integración, Técnicas de Disipación de Calor.

Transistores Moleculares.

Computación Cuántica.



• PERO: simultáneamente, buscar formas más eficientes de utilizar los recursos de una computadora.

• Si las cosas no se pueden hacer más deprisa, hacermás cosas a la vez => Paralelismo.

• Conjunto de tareas independientes entre sí (y que son susceptibles de ser llevadas a cabo de forma simultánea).



Sistemas Operativos Distribuidos. Andrew S. Sistemas Operativos Distribuidos. Andrew S. Tanenbaum. Prentice Hall.Tanenbaum. Prentice Hall.

http://atc2.aut.uah.es/~nacho/AII/tema1.v3.2.pdf

http://andre.martinez.net/tareas/Ago-Dic2000/flynn.htm

http://exa.unne.edu.ar/depar/areas/informatica/SistemasOperativos/SO7.htm

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