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$a Prólogo: Desde los primeros días de la computación ha sido claro que, tarde o temprano, surgirían demandas de mayor poder de computación que el que brinda la computación secuencial. A pesar de que la Computación Paralela ha surgido como el candidato natural para cubrir la insistente demanda de mayor performance y a pesar de la mayor disponibilidad de máquinas paralelas, aún no ha logrado imponerse como paradigma corriente de computación. ¿Cuál podría ser la clave que impulsará el desarrollo de computaciones paralelas en el futuro? Hay tres candidatos obvios: * el hardware, * el software, * un modelo de computación intermediario. Mucho se ha discutido de las dos primeras opciones. Actualmente se encuentra disponible un importante número de estudios teóricos y prácticos en computación paralela realizados sobre distintas qrquitecturas paralelas con distintos lenguajes y herramientas de programación. Sin embargo, pocos trabajos son los que han cubierto los dos objetivos principales de la computación paralela; por un lado desarrollar software independiente de las arquitecturas y tecnologías existentes, y por otro, desarrollar algoritmos que obtengan la máxima performance de la arquitectura subyacente. Lo cierto es que estos objetivos, en primera instancia se presentan como contradictorios. Cuando se necesita dar solución a una tarea, se comienza con la enunciación abstracta de la misma. Luego el problema abstracto debe ser traducido en un conjunto de pasos, algoritmo, que finalmente conduzcan a la solución requerida. En el momento de traducción se requiere de un mecanismo que brinde claras indicaciones o que marque pautas precisas de cómo llevar a cabo la traducción. Este mecanismo que prveerá un motor de ejecución bien definido para una amplia clase de problemas es denominado Modelo de Computación. La comunidad de computación serial ha producido un modelo de computación ampliamente aceptado, el modelo de Von Neumann, expresado elegantemente en la Máquina de Acceso Random (RAM). Este modelo ha actuado exitosamente como modelo subyacente proporcionando consistencia y coordinación entre los diseñadores de algoritmos, de arquitectura y expertos en lenguajes. En el ámbito de computación secuencial, la estabilidad de este modelo ha permitido el desarrollo, sobre las últimas cinco décadas, de una amplia variedad de lenguajes de alto nivel y compiladores. En base a éstos, se ha desarrollado una variada industria de software (aplicaciones) portable sobre las máquinas de Von Neumann disponibles, desde computadoras personales a multicomputadoras. Por otro lado, se crearon una variedad de enfoques de hardware dentro del marco provisto por el modelo. De esta manera el modelo de Von Neumann ha sido invalorable, permitiendo el desarrollo de una robusta teoría de complejidad en computación secuencial, de técnicas para el diseño de algoritmos y del impulso de la industria de software en general. A pesar del enorme número de justificaciones que existen en tener un modelo de computación, en la computación paralela ningún modelo unificado ha obtenido el mismo éxito. Para que la computación paralela llegue a ser una forma normal de computación se requiere un modelo que juegue el mismo rol que cumple el de Von Neumann en la computación secuencial: ofrecer un camino bien definido entre el software y el hardware. La aparición de tal modelo, podría estimular el desarrollo de una nueva industria de software paralelo y proveer un camino abierto al desarrollo de hardware futuro. Para que un modelo cumpla esta función, deberá cumplir tres propiedades fundamentales: escalabilidad: la performance del software y hardware debe poder escalar de un procesador a cientos de ellos; portabilidad: el software debe ser capaz de ejecutarse con mínimos ajustes y con alta performance, sobre cualquier arquitectura paralela de propósito general; predictibilidad: la performance o comportamiento de un programa sobre diferentes arquitecturas debe ser predecible en forma sencilla. No existe un modelo de computación paralela universalmente aceptado, que prediga con precisión el rendimiento tanto en las máquinas actuales como en las futuras. Lo que el lector podrá encontrar en esta tesis es una fuerte argumentación en dirección a que tener un modelo de computación paralela intermediario es la principal clave de progreso a partir de nuestra posición presente. A principio de los noventa resultaba claro que uno de los inconvenients más importantes para la difusión de las máquinas paralelas en aplicaciones de propósito general, era la carencia de un modelo único de computación paralela ampliamente aceptado. La creación de un modelo de computación paralela general se había visto dificultada por la diversidad de arquitecturas paralelas, cada una con sus propias particularidades y modelos asociados (MIMD, SIMD, memoria compartida, sistólicos, flujos de datos, paso de mensajes). Hoy en día parece claro que esta variedad fue innecesaria y que por años ha estado sofocando el desarrollo comercial de software de aplicación paralelo, ya que para lograr performance aceptable, tales desarrollos tuvieron que ser hechos a medida de las propiedades arquitectónicas de la máquina. Esto también originó la explosión de modelos de computación paralela y lenguajes. Esta generalidad de modelos de nuevo resultó inadecuada ya que en la mayoría de ellos fue difícil lograr portabilidad y performance.//CALIFICACION DEPARTAMENTO DE GRADUADOS Calificación de la defensa oral: Sobresaliente - 10 (diez) Fecha: 22/11/01 |
