Parallel Distributed Computing

📘 Computación Paralela Distribuida (Edición 2026–2027)

Computación Paralela Distribuida (Edición 2026–2027) es un recurso de estudio estructurado y práctico diseñado para estudiantes de Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Tecnologías de la Información y campos afines. Introduce los conceptos fundamentales, arquitecturas, algoritmos, modelos de programación, principios de rendimiento y temas de investigación utilizados en la computación paralela y distribuida.

El material proporciona una base sólida para comprender cómo las tareas computacionales pueden dividirse, ejecutarse concurrentemente y coordinarse en múltiples procesadores, núcleos y sistemas distribuidos. Es adecuado para el estudio académico, el aprendizaje conceptual, la práctica de programación, las tareas, el repaso rápido y la preparación de exámenes.

🖥️ Unidad 1: Introducción a la Computación Paralela y Distribuida

Computación

Esta unidad introduce los conceptos fundamentales, las características, los objetivos y las aplicaciones de la computación paralela y distribuida, proporcionando una base para comprender los sistemas modernos de computación de alto rendimiento.

⚡ Unidad 2: Aceleración y Ley de Amdahl

Esta unidad se centra en la mejora del rendimiento en la computación paralela, incluyendo conceptos de aceleración y la Ley de Amdahl para comprender el potencial y las limitaciones de la ejecución paralela.

🖥️ Unidad 3: Arquitecturas de hardware para computación paralela y distribuida

Esta unidad explora las arquitecturas de hardware utilizadas en la computación paralela y distribuida, centrándose en cómo se pueden organizar los procesadores, la memoria y los recursos informáticos para soportar la ejecución concurrente y distribuida.

💻 Unidad 4: Arquitecturas de software para computación paralela y distribuida

Esta unidad introduce las arquitecturas de software y los enfoques de programación utilizados para diseñar, organizar, coordinar y ejecutar aplicaciones paralelas y distribuidas.

🔀 Unidad 5: Algoritmos paralelos

Esta unidad abarca los algoritmos paralelos y los principios involucrados en la división de problemas computacionales en tareas que se pueden ejecutar concurrentemente para mejorar el rendimiento y la eficiencia.

🧵 Unidad 6: Programación en Memoria Compartida: Hilos,

Pthreads, Bloqueos y Semáforos

Esta unidad se centra en la programación en memoria compartida e introduce los hilos, Pthreads, los bloqueos y los semáforos para gestionar la ejecución concurrente, la sincronización y la comunicación entre procesos.

🌐 Unidad 7: Programación en Memoria Distribuida:

Paso de Mensajes, MPI y PVM

Esta unidad abarca los conceptos de programación en memoria distribuida, el paso de mensajes, MPI y PVM, con énfasis en la comunicación y la coordinación entre procesos que se ejecutan en entornos de computación distribuida.

🔬 Unidad 8: Otros Sistemas de Programación Paralela y

Temas de Investigación

Esta unidad introduce otros sistemas de programación paralela y temas de investigación, proporcionando una visión general de enfoques avanzados, tecnologías emergentes y tendencias actuales en computación paralela y distribuida.

🎯 Ideal para:

👨‍🎓 Estudiantes de Informática, Ingeniería de Software y Tecnologías de la Información

💻 Estudiantes de Computación Paralela y Distribuida

🧑‍💻 Estudiantes de algoritmos y sistemas de programación paralelos

📚 Estudiantes universitarios que se preparan para exámenes

🔬 Estudiantes interesados ​​en programación concurrente, arquitecturas de sistemas e investigación en computación

Este material proporciona una base sólida para comprender los conceptos de computación paralela y distribuida, así como sus aplicaciones prácticas. Es útil para el aprendizaje en clase, el estudio de programación, las tareas académicas, la preparación de proyectos, el repaso rápido y la preparación de exámenes.

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