Lenguajes de programación Los procesos concurrentes pueden darse en un sistema de cómputo en los niveles de procesamiento siguientes: De trabajos De tareas Inter-instrucciones Intra-instrucciones

Lenguajes de programación El nivel de programación determina el tamaño del grano. El grano es el número de instrucciones o de operaciones consideradas como unidad para particionar un algoritmo. Los niveles inter-instrucciones e intra- instrucciones son para granos finos, mientras que los otros niveles son para granos gruesos o medianos

Lenguajes de programación Los lenguajes de programación para los sistemas en paralelo consideran: Mecanismos de control (modelo Von Neuman) Mecanismos de comunicación de datos (Simple Program Multiple Data SPMD)

Lenguajes de programación Mecanismos de control Se diseñaron para tener un nivel alto de abstracción y para generar programas modulares Lo cual hace posible adaptar programas paralelos a computadoras paralelas Paralelización de tareas Paralelización implícita o explícita

Lenguajes de programación Mecanismos de comunicación de datos Se utiliza para especificar la manera en que los datos se van a accesar y distribuir en las computadoras SIMD o MIMD Especificación de la asignación Acceso directo a datos compartidos

Lenguajes de programación Algunos de ellos Mecanismo de control Memoria compartida –FORTRAN, ALGOL, COBOL, LISP, APL, PL/1, BASIC, Pascal, C, Ada, HPF, Modula, Pascal concurrente, Multilisp Memoria distribuida –Ada, Occam, C, C++, FORTRAN, HPF, SR

Lenguajes de programación Por patrón –Memoria compartida: Prolog –Memoria distribuida: Actors Por datos –Memoria distribuida: VAL, Id, LAU, SISA Por demanda –Memoria distribuida: FP

Lenguajes de programación LISP: List Processing Language, FP: Functional Programming Languagesng Sequential Processes, HPF: High Performance Fortran, VAL: Value-oriented Algorithmic lenguaje, Id: Irvine dataflow, SISAL: Streams and Iteration a Single Assignment Lenguaje, SR: Synchronizing Resources.

1.2 Carrera hacia los teraflops Computadoras vectoriales vs paralelas Computadora vectorial –Mal llamadas “supercomputadoras” –Operaciones vectoriales –Operaciones “pipeline” –Require de sistemas de enfriamento interno –No es escalable –El costo de adquisición y mantenimiento es muy elevado