El sistema multinúcleo consta de dos o más procesadores que se han conectado a un solo chip para mejorar el rendimiento, reducir el consumo de energía y un procesamiento simultáneo más eficiente de múltiples tareas. El sistema multinúcleo ha tenido una tendencia reciente en la que cada núcleo aparece como un procesador separado. El sistema multinúcleo es capaz de ejecutar más de un subproceso en paralelo, mientras que en el sistema de un solo núcleo solo se puede ejecutar un subproceso a la vez.
La implementación de un sistema multinúcleo es más beneficiosa que la implementación de un sistema de un solo núcleo al aumentar la cantidad de transistores en un solo chip para mejorar el rendimiento porque aumentar la cantidad de transistores en un solo chip aumenta la complejidad del sistema.
Desafíos del sistema multinúcleo:
dado que el sistema multinúcleo consta de más de un procesador, la necesidad es mantenerlos todos ocupados para que pueda hacer un mejor uso de los múltiples núcleos informáticos. Los algoritmos de programación deben diseñarse para usar múltiples núcleos de computación para permitir el cálculo paralelo. El desafío también es modificar los programas nuevos y existentes que son multiproceso para aprovechar el sistema multinúcleo.
En general, cinco áreas presentan desafíos en la programación de sistemas multinúcleo:
- División de actividades:
el desafío es examinar la tarea correctamente para encontrar áreas que se puedan dividir en subtareas separadas y concurrentes que se puedan ejecutar en paralelo en procesadores individuales para hacer un uso completo de múltiples núcleos informáticos.
- Equilibrio:
al dividir la tarea en subtareas, se debe garantizar la igualdad de modo que cada subtarea deba realizar casi la misma cantidad de trabajo. No debería darse el caso de que una subtarea tenga mucho trabajo por realizar y otras subtareas tengan mucho menos que hacer porque, en ese caso, es posible que la programación del sistema multinúcleo no mejore el rendimiento en comparación con el sistema de un solo núcleo.
- División de datos:
así como la tarea se divide en subtareas más pequeñas, los datos a los que accede y manipula esa tarea también deben dividirse para ejecutarse en diferentes núcleos, de modo que cada subtarea pueda acceder fácilmente a los datos.
- Dependencia de datos:
dado que varias subtareas más pequeñas se ejecutan en diferentes núcleos, es posible que una subtarea dependa de los datos de otra subtarea. Por lo tanto, los datos deben examinarse correctamente para sincronizar la ejecución de toda la tarea.
- Prueba y depuración:
cuando diferentes subtareas más pequeñas se ejecutan en paralelo, por lo que probar y depurar tales tareas simultáneas es más difícil que probar y depurar una aplicación de un solo subproceso.
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Artículo escrito por kumaravnish792 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA