Este artículo de investigación analiza y destaca los beneficios del procesamiento paralelo para mejorar el rendimiento y la eficiencia computacional en los sistemas informáticos modernos. Explora dos modelos principales de paralelismo: un solo instrucción, múltiples datos (SIMD) y múltiples instrucciones, múltiples datos (MIMD), examinando sus arquitecturas y casos de uso en el mundo real, como inteligencia artificial, procesamiento de imágenes y computación en la nube. Se pone un énfasis especial en el papel de la programación paralela en sistemas en tiempo real, con un enfoque en APIs como OpenMP y Ada, que facilitan el paralelismo estructurado. Para demostrar las ventajas prácticas del paralelismo, se presenta un estudio comparativo entre un algoritmo de ordenamiento por mezcla paralelo y su contraparte en serie. El análisis experimental en conjuntos de datos que van de 100,000 a 1,000,000 elementos muestra que el tiempo de ejecución se puede reducir hasta un 60-70% al usar paralelización de ocho núcleos en comparación con la ejecución en serie. Estos resultados ilustran la escalabilidad y efectividad del procesamiento paralelo en el manejo de cálculos a gran escala.
Sino et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.