Resumo

Durante nosso estudo você teve oportunidade de conhecer o que é Computação Paralela e sua maneira de realizar vários cálculos (instruções) simultaneamente. Você compreendeu como é a organização SMP, que faz referência a vários processadores similares em um mesmo computador, ligados pelo barramento ou por meio de algum circuito de conexão. Você compreendeu que CLUSTER é o conjunto de máquinas, ligadas entre si, que trabalham juntas como um sistema computacional único, dando a impressão que é uma única máquina.

Quando falamos em sistema NUMA estamos fazendo referência a um multiprocessador com memória compartilhada, no qual o tempo gasto para acesso a uma palavra na memória varia conforme a posição dessa palavra na referida memória. Você teve oportunidade de saber que computadores superescalares são máquinas que possuem várias unidades de execução no mesmo processador. Na organização MIMD, os processadores são utilizados para propósito geral, cada processador irá processar todas as instruções para, de forma adequada, realizar a transformação dos dados.

Você compreendeu que na estrutura SISD há uma UC (unidade de controle) que oferece uma SI (sequência de instruções) para uma UP (unidade de processamento). Você também teve oportunidade de conhecer o que é um sistema NUMA (Acesso não uniforme à memória) que tem por característica que todos os processadores possuem acesso a todas as áreas da MP (memória principal), via operação de armazenamento e de carga. Você compreendeu que o modelo PRAM (Parallel Random Access Machine) é uma extensão do modelo sequencial RAM e também o mais conhecido dos modelos de computação paralela. Para finalizar você conheceu o modelo Bulk Synchronous Parallel Model (BSP) que foi um dos primeiros a levar em consideração os custos da comunicação e não levar em conta as características de uma máquina paralela em um número pequeno de parâmetros e o modelo Coarse Grained Multicomputer (CGM) que é muito similar ao modelo BSP, no entanto, é definido em apenas dois parâmetros: em que “n” é o tamanho do problema e “p” número de processadores.