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ARQUITECTURA COMPUTACIONAL - CLASIFICACIONES FLYNN

INTEGRANTES

Luis Manuel Arroyo López ([email protected]) Luis Miguel Romero Vivas ([email protected]) Juan Camilo Gonzalez Mulato ([email protected])

PRESENTADO A Rodrigo Alberto Cerón

UNIVERSIDAD DEL CAUCA FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA Y TELECOMUNICACIONES POPAYÁN, 2020

TABLA DE CONTENIDO 1. 2. 3.

4. 5.

INTRODUCCIÓN…………………………………………………….. OBJETIVOS…………………………………………………………... ¿QUÉ ES LA TAXONOMÍA DE FLYNN? Y SU CATEGORIZACIÓN…. 3.1. SISD…………………………………………………………………. 3.1.1. CARACTERÍSTICAS DE SISD…………………………... 3.2. SIMD………………………………………………………………... 3.3. MISD………………………………………………………………... 3.4. MIMD…………………………………... CONCLUSIONES………………………………………………………. BIBLIOGRAFÍA………………………………………………………….

1. INTRODUCCIÓN. En este trabajo se busca dar una explicación de las arquitecturas computacionales. Para ello, primeramente se dará una descripción del significado e historia de TAXONOMÍA DE FLYNN, para posteriormente entrar a explicar su clasificación (SISD, SIMD, MISD, MIMD). A cada una se le dará una connotación ayudándose de ilustraciones para que el lector pueda entender fácilmente. Para finalizar, se darán unas conclusiones concretas resaltando los puntos más importantes de este trabajo.

2. OBJETIVOS.

● Definir el significado de taxonomía de flynn y su categorización. ● Identificar y dar a conocer el funcionamiento de las clases de arquitecturas computacionales SISD, SIMD, MISD, MIMD. ● Ilustrar a través de imágenes cada una de la categorización de la taxonomía de flynn para que el lector pueda comprender fácilmente el tema.

3. ¿QUÉ ES LA TAXONOMÍA DE FLYNN?

En el año 1972 Michael J. Flynn, un profesor de la universidad de la Universidad de Stanford propuso esta clasificación, la clasificación de flynn es un tipo de clasificación que se realiza según la forma de procesar los datos paralelamente, que en este caso resulta una clasificación debido a la cantidad de datos e instrucciones que se manejan. La clasificación de flynn hace mención a cuatro grupos: ● SISD (Simples instrucciones, simples datos). ● SIMD (Simples instrucciones, múltiples datos). ● MISD (Múltiples instrucciones, múltiples datos). ● MIMD (Múltiples instrucciones, múltiples datos).

3.1. SISD: (SINGLE INSTRUCTION SINGLE DATA) Las SISD son máquinas Von Neumann que ejecutan una única secuencia de instrucciones sobre una secuencia de datos de uno en uno.

FIGURA 3.1

La figura 3.1 ilustra sencillamente el funcionamiento de esta arquitectura. Se puede decir que un procesador ejecuta una secuencia de instrucciones (I) y estas son aplicadas a

una secuencia de entrada de datos (De), para así devolver una secuencia de resultados (Ds). 3.1.1 Características de SISD: ●

Cada unidad procesa un dato distinto.

● La misma instrucción es ejecutada de manera sincronizada por todas las unidades de procesamiento. ●

SISD es una clase de computadoras paralelas.

●

Los procesadores que utilizan esta arquitectura son conocidos como procesadores matriciales.

3.2. SIMD(Single Instruction, Multiple Data, en - "una instrucción, múltiples datos") Los repertorios SIMD consisten en instrucciones que aplican una misma operación sobre un conjunto más o menos grande de datos. Es una organización en donde una única unidad de control común despacha las instrucciones a diferentes unidades de procesamiento. Todas éstas reciben la misma instrucción, pero operan sobre diferentes conjuntos de datos. Es decir, la misma instrucción es ejecutada de manera sincronizada por todas las unidades de procesamiento. SIMD permite efectuar varias operaciones de cálculo con una sola instrucción,A los procesadores basados en esta arquitectura, se los conoce como procesadores matriciales, Esta arquitectura nace debido a la necesidad de aplicar repetidamente una misma operación en grupos datos diferentes como, Muestras contiguas de audio, matrices de vídeo, etc. Cada procesador sigue el mismo conjunto de instrucciones; diferentes elementos de información son asignados a cada procesador. Utilizan memoria distribuida. Típicamente tienen miles de procesadores simples. Son utilizadas en redes neuronales.

Las computadoras SIMD tienen una sola unidad de control y múltiples unidades funcionales. La unidad de control se encarga de enviar la misma instrucción a todas las unidades funcionales. Cada unidad funcional trabaja sobre datos diferentes. Estos equipos son de propósito específico, es decir, son apropiados para ciertas aplicaciones particulares, como por ejemplo el procesamiento de imágenes. Los procesadores SIMS se especializan en problemas numéricos que puedan expresarse como matrices o vectores. Cada unidad de procesamiento consta de una ALU y registros, y se utiliza para computar un elemento del resultado (frontend von Neumann, más un array de procesadores idénticos que realizan la misma instrucción). Características del modelo SIMD: ● Todas las unidades ejecutan la misma instrucción ● Cada unidad procesa un dato distinto ● Todas las unidades operan simultáneamente Ejemplo de Procesador SIMD:

3.3. ARQUITECTURA MISD (Multiple Instruction Single Data - Instrucciones múltiples, dato único). Este tipo de arquitectura se refiere a múltiples instrucciones ejecutándose sobre un único dato. Comúnmente se considera esta arquitectura ineficiente ya que en tiempo de ejecución la efectividad del paralelismo requiere un múltiple flujo de datos y, además, el acceso presente de un mismo dato en memoria puede que el CPU tenga que esperar a que el recurso (dato) esté disponible para poder acceder a él. Podemos nombrar al procesador Pipeline es un procesador MISD el cual trabaja conforme al principio del funcionamiento de un Pipe, es decir, una arquitectura basada en filtros o etapas (stages) que consiste en ir transformando un flujo de datos en un proceso que comprende varias fases secuenciales, siendo de esta forma la entrada de cada uno, la salida del otro. Este proceso se puede aprovechar dentro de una arquitectura de computadora en tres niveles: 1. A nivel de instrucción: Utilizado en el diseño de unidades de instrucciones, una instrucción pasa sobre un segmento durante cada ciclo, de modo que posteriormente las entradas de instrucciones dentro del pipeline, son emitidas en cualquier ciclo. 2. A nivel de Subsistema: Están las unidades aritméticas. Las operaciones pipelinizadas ADD, MUL, DIV y SORT se encuentran en muchas arquitecturas de computadoras. 3. A nivel de Sistema: Este segmento no necesita estas a nivel del hardware, sino que el pipeline puede formar una estructura software. Esto incluye redes de computadoras especializadas. Aquí podemos observar una imagen representativa de este tipo de clasificación Flynn

3.4. ARQUITECTURA MIMD (Multiple Instruction Multiple Data Instrucciones múltiples, datos múltiples). Esta arquitectura representa a un grupo de instrucciones que se ejecutan sobre un conjunto múltiple de datos. La misma es muy usada hoy en día para explotar el paralelismo ya sea con memoria distribuida y memoria compartida o híbridos como los clusters de computadoras. Muchos multiprocesadores modernos(como los de la tecnología Core i de Intel) entran en esta clasificación. Esta arquitectura es muy usada para computadoras que se dedique al diseño asistido, modelos, simulaciones entre otros. Se divide en dos modelos, modelo con memoria distribuida y memoria compartida: 1. Modelo con memoria distribuida: Estos sistemas tienen su propia memoria local. Los procesadores pueden compartir información simplemente enviando mensajes. Las computadoras MIMD de memoria distribuida son conocidas como sistemas de procesamiento en paralelo masivo (MPP) en el cual múltiples procesadores trabajan en diferentes partes de un software, usando su propio sistema operativo y memoria. 2. Modelo con memoria compartida:

En este tipo de sistemas cada procesador tiene acceso a toda la memoria, es decir hay un espacio de direccionamiento compartido. Las computadoras MIMD con memoria compartida son sistemas conocidos como de multiprocesamiento simétrico (SMP) en el cual múltiples procesadores comparten un igual sistema operativo y memoria. En este ejemplo podemos observar como funciona un MIMD.

4. CONCLUSIONES Basados en la investigación, en lo que se aprendió de la Taxonomía de Flynn, podemos concluir que, en este trabajo se observa la importancia de cómo estos sistemas de arquitectura pueden ayudar en aspectos como facilidad de búsqueda de información, de generar una base confiable para la creación de tecnologías de hardware; además se ha reconocido como se pueden integrar métodos de desarrollo de software para generar una plataforma que permita aprovechar de forma extraordinaria estos tipos de arquitectura, lo cual es un impacto positivo para el desarrollo de sistemas de información eficientes. También podemos observar cómo se puede aprovechar cada tipo de arquitectura dependiendo del uso que se le quiera dar a la tecnología.

Todos estos avances nos muestran que a lo largo de la historia ha habido grandes avances en cuanto a arquitectura y las puertas quedan abiertas para continuar con con el desarrollo de estas tecnologías que se pueden aplicar en diversos ámbitos.

5. BIBLIOGRAFÍA

● https://es.wikipedia.org/wiki/Taxonomía_de_Flynn ● https://sites.google.com/site/carpetadeevidencias199/arquitectura-paralela-simdmimd ● GONZÁLEZ D, (2013). INTRODUCCIÓN A LAS ARQUITECTURAS PARALELAS. ● https://www.studocu.com/co/document/universidad-del-cauca/arquitecturacomputacional/informe/sisd-nota-9/4961542/view ● https://prezi.com/kqarnfbfwyh_/taxonomia-de-flynn/ ● https://sites.google.com/site/carpetadeevidencias199/arquitectura-paralela-simdmimd ● https://issuu.com/laffallette/docs/taxo_flynn.docx...