Si observamos las necesidades computacionales de hoy, y tratamos de predecir
las necesidades del mañana, podemos concluir que el procesamiento heterogéneo
estará presente en muchos dispositivos y aplicaciones.
El motivo es lógico: algoritmos diferentes y datos de naturaleza diferente encajan mejor
en unos dispositivos de cómputo que en otros. Pongamos como ejemplo una
tecnología de vanguardia como son los vehículos inteligentes. En este tipo de
aplicaciones la computación heterogénea no es una opción, sino un requisito.
En este tipo de vehículos se recolectan y analizan imágenes, tarea para la cual
los procesadores gráficos (GPUs) son muy eficientes.
Muchos de estos vehículos utilizan algoritmos sencillos,
pero con grandes requerimientos de tiempo real, que deben
implementarse directamente en hardware utilizando FPGAs.
Y, por supuesto, los procesadores multinúcleo tienen un
papel fundamental en estos sistemas, tanto organizando el trabajo de otros coprocesadores
como ejecutando tareas en las que ningún otro procesador
es más eficiente. No obstante, los procesadores tampoco siguen siendo dispositivos
homogéneos. Los diferentes núcleos de un procesador pueden
ofrecer diferentes características en términos de potencia y consumo
energético que se adapten a las necesidades de cómputo de la aplicación.
Programar este conjunto de dispositivos es una tarea compleja, especialmente
en su sincronización.
Habitualmente, esta sincronización se basa en operaciones atómicas, ejecución y
terminación de kernels, barreras y señales. Con estas primitivas de sincronización
básicas se pueden construir otras estructuras más complejas.
Sin embargo, la programación de estos
mecanismos es tediosa y propensa a fallos. La memoria transaccional
(TM por sus siglas en inglés) se ha propuesto como un mecanismo
avanzado a la vez que simple para garantizar la exclusión mutua.
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