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Dra. Leticia Flores Pulido / DCSCE / Primavera 2013

ORGANIZACIÓN DE SISTEMAS DIGITALES

DRA. LETICIA FLORES PULIDO

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SISTEMAS DIGITALES

CONCEPTO: Un sistema digital es un conjunto de dispositivos destinados a al generación, transmisión , procesamiento y almacenamiento de señales digitales.

Es una combinación de dispositivos diseñados para manipular cantidades físicas o información que estén representadas en forma digital.

Para el análisis y síntesis de sistemas digitales binarios se hace uso del álgebra de Boole.


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SE DIVIDEN EN:

Sistemas Digitales Combinacionales: Donde las salidas dependen del estado de sus entradas en un momento dado.

Sistemas Digitales Secuenciales: Aquellos cuyas salidas dependen del estado de sus entradas en un momento dado, de estados previos. Esta clase de sistemas requieren elementos de memoria que recojan la información del estado previo del sistema.


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SEGÚN EL PROPÓSITO SE DIVIDEN EN:

Sistemas de Propósito Especiales.

Sistemas de Propósito Generales.

Estos últimos permiten el cambio de su comportamiento mediante la programación de algoritmos de soluciones de problemas específicos, como en el caso de:

Programación Paralela

Programación Concurrente


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COMPUTADORAS PARALELAS

Actualmente existe una alta demanda del poder computacional y se están utilizando múltiples computadoras con múltiples procesadores e incluso múltiples conexiones entre computadoras.

Existen algunos aspectos que permiten aumentar la velocidad de ejecución haciendo uso de las nuevas tecnologías, así como ciertas limitaciones.


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LA DEMANDA POR VELOCIDAD COMPUTACIONAL

En la actualidad ha aumentado la demanda por mayor poder computacional lo cual ya es posible.

Algunas de las áreas con mayor demanda son: SIMULACIÓN NUMÉRICA SIMULACIÓN CIENTÍFICA PROBLEMAS DE INGENIERÍA

Estos problemas requieren de una enorme cantidad de calculo de datos repetitivos o grandes cantidades de datos para proveer resultados válidos


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Los cálculos deben realizarse dentro de un período de tiempo “razonable”

Dentro de las esferas de fabricación, los cálculos ingenieriles y las simulaciones, deben ser logradas dentro de segundos o minutos de ser posible.

Una simulación que se toma aproximadamente dos semanas para alcanzar una solución, no es precisamente una solución aceptable dentro de los entornos de diseño.


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Conforme los sistemas se van volviendo más complejos, se requiere mayor tiempo para simularlos

Existen aplicaciones como por ejemplo la predicción del clima, que requieren un tiempo límite para simularlos.

Si la simulación del clima para el día siguiente nos toma dos días, estos resultados podrían ser inútiles

En el caso de modelado de estructuras de ADN y del ejemplo anterior son problemas con grandes retos computacionales.


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MODELADO DEL TIEMPO Requiere predicción

numérica del tiempo Se modela la atmósfera en

tres regiones tridimensionales

Se requiere la creación de sistemas de ecuaciones matemáticas complejas

Dichas ecuaciones se utilizan para capturar efectos atmosféricos diversos.


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En esencia, las condiciones de cada sector tridimensional se calculan en intervalos de tiempo como son: Temperatura Presión Humedad Velocidad del Viento Dirección del Viento

Estos datos son modelados varias veces dependiendo de cada subsector del planeta.


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DATOS METEOROLÓGICOS

Supongamos que deseamos analizar la atmósfera del planeta dividida en células o regiones de 1kmX1kmX1km

A una altura de 10 km -10 células o regiones-

Un cálculo superficial nos lleva a tomar cerca de 5X108 células

Suponga que cada cálculo requiere 200 operaciones de punto flotante


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En una sola iteración 1011 operaciones de punto flotante son requeridas

Si se desea analizar el clima durante los próximos 7 días en intervalos de tiempo de 1 minuto habría cerca de 1015 operaciones en cada intervalo de un minuto

Una computadora capaz de 1Gflop (109 operaciones de punto flotante por segundo) requeriría 106 segundos o cerca de 10 días para realizar el cálculo.


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LA DEMANDA POR VELOCIDAD COMPUTACIONAL Si deseamos realizar

dicho cálculo en 5 minutos podrimos requerir una computadora que opere a 3.4 Teraflops (3.4X1012 operaciones de punto flotante sobre segundo)


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MOVIMIENTO DE CUERPOS ASTRONÓMICOS ESTELARES

Este es un problema que también requiere este tipo de poder computacional

Donde cada cuerpo es atacado por otro cuerpo con ciertas fuerzas gravitacionales

Estas son fuerzas de alto rango que pueden ser calculadas con fórmulas simples


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El movimiento de cada cuerpo puede ser predicho al calcular la fuerza total que recibe cada cuerpo

Si existen N cuerpos, habrá N-1 fuerzas para calcular en cada cuerpo

Esto implica aproximadamente N2 cálculos en total.

Después de determinar una nueva posición para el cuerpo, los cálculos deben ser repetidos


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Esto se complica cuando se tiene un alto número de cuerpos a considerar

Una galaxia puede tener digamos 1011 estrellas

Esto indica que 1022 cálculos deben ser repetidos

Aunque se utilice un buen algoritmo,

Se requieren N log2 N cálculos

Si cada cálculo se hiciera en 1 microsegundo –siendo optimistas-


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Se tomarían 109 años para una iteración

Este tipo de modelaciones se utilizan en biología, química y sistemas moleculares.


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Existen aplicaciones recientes como la realidad virtual que requieren considerables velocidades de computo

Sabemos que una computadora tradicionalmente contaba con un solo procesador para realizar acciones de un programa

Una manera de aumentar esta velocidad es utilizar múltiples procesadores o varias computadoras trabajando en un solo problema


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En algunos casos el problema se divide en partes y cada uno se ejecuta en un procesador aparte


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Escribir programas para este tipo de aplicaciones es lo que conocemos como PROGRAMACIÓN PARALELA El enfoque sugiere un aumento la velocidad de ejecución

de los programas La idea es que un procesador/computadora p pueda

proveer arriba de p veces la velocidad computacional de un simple procesador/computadora sin importar la velocidad real del procesador con la expectativa de que el programa pueda ser terminado en 1/p de tiempo.

Por supuesto es una situación real que es muy rara de alcanzar en la práctica. Hasta ahora.


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Como algunos problemas no pueden ser divididos perfectamente en partes independientes, y casi siempre unas dependen de otras y se requiere de cierta interacción para la transferencia de datos, es importante un proceso de sincronización

Un mejoramiento en la velocidad puede alcanzarse de manera substancial dependiendo de: EL PROBLEMA CANTIDAD DE PARALELISMO EXISTENTE EN EL


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Finalmente el problema de predecir el clima puede ser solucionado por varios procesadores donde cada uno calcula los parámetros de una región en especial de la atmósfera

Otro punto a favor en estas soluciones es que se puede tener mayor memoria si se trabaja con diferentes computadoras al mismo tiempo


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Otra ventaja es que la misma solución realizada por un procesador, puede ser llevada y ejecutada a un sistema paralelo, y de este modo es posible ejecutar un mismo programa en un sistema mas veloz con mejores resultados

Sabemos entonces que multiples computadores o multiples procesadores se conoce como un cluster

Esto ha sido ampliamente utilizado por la WEB


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Donde varias peticiones son atendidas por múltiples procesadores a la vez

La idea de la programación paralela no es nueva: GILL, 1958 HOLLAND, 1959 CONWAY, 1963 FLYNN AND RUDD, 1966

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