parelelismo em desenvolvimento de software
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Computação paralela é uma forma de computação em que vários cálculos são realizados ao mesmo tempo,[1] operando sob o princípio de que grandes problemas geralmente podem ser divididos em problemas menores, que então são resolvidos concorrentemente (em paralelo). Existem diferentes formas de computação paralela: em bit, instrução, de dado ou de tarefa. A técnica de paralelismo já é empregada por vários anos, principalmente na computação de alto desempenho, mas recentemente o interesse no tema cresceu devido às limitações físicas que previnem o aumento de frequência de processamento.[2] Com o aumento da preocupação do consumo de energia dos computadores, a computação paralela se tornou o paradigma dominante nas arquiteturas de computadores sob forma de processadores multinúcleo.[3]
Computadores paralelos podem ser classificados de acordo com o nível em que o hardware suporta paralelismo. Computadores com multinúcleos ou multiprocessadorespossuem múltiplos elementos de processamento em somente uma máquina, enquanto clusters, MPP e grades usam múltiplos computadores para trabalhar em uma única tarefa. Arquiteturas paralelas especializadas às vezes são usadas junto com processadores tradicionais, para acelerar tarefas específicas.
Programas de computador paralelos são mais difíceis de programar que sequenciais,[4]pois a concorrência introduz diversas novas classes de defeitos potenciais, como a condição de corrida. A comunicação e a sincronização entre diferentes subtarefas é tipicamente uma das maiores barreiras para atingir grande desempenho em programas paralelos. O aumento da velocidade por resultado de paralelismo é dado pela lei de Amdahl.
espero ter ajudado
para uma resposta mais completa fui em
https://pt.m.wikipedia.org/wiki/Computa%C3%A7%C3%A3o_paralela
Computadores paralelos podem ser classificados de acordo com o nível em que o hardware suporta paralelismo. Computadores com multinúcleos ou multiprocessadorespossuem múltiplos elementos de processamento em somente uma máquina, enquanto clusters, MPP e grades usam múltiplos computadores para trabalhar em uma única tarefa. Arquiteturas paralelas especializadas às vezes são usadas junto com processadores tradicionais, para acelerar tarefas específicas.
Programas de computador paralelos são mais difíceis de programar que sequenciais,[4]pois a concorrência introduz diversas novas classes de defeitos potenciais, como a condição de corrida. A comunicação e a sincronização entre diferentes subtarefas é tipicamente uma das maiores barreiras para atingir grande desempenho em programas paralelos. O aumento da velocidade por resultado de paralelismo é dado pela lei de Amdahl.
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