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Villegas Fernández, Alejandro 2018-10-24T08:37:37Z 2018-10-24T08:37:37Z 2018-02 https://hdl.handle.net/10630/16692 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. eng open access Arquitectura de ordenadores - Tesis doctorales Transactional memory on heterogeneous architectures doctoral thesis