Parallel Series 02 - Un poco de historia
O cómo hemos llegado hasta aquí
Un poco de historia
La programación paralela no es nada nuevo. Ya estaba presente allá en mis tiempos de estudiante hace más de 20 años 😢 y hoy en día, desde la aparición del .Net Framework 4.0 está más viva que nunca gracias a la Task Parallel Library o TPL.
No obstante, decir que la TPL sólo sirve para realizar tareas asíncronas es como decir que un smartphone sólo sirve para llamar por teléfono. Es más, muchísimo más. Y es precisamente, de la mano de ésta librería que vamos a introducirnos en el apasionante mundo de la programación paralela. Esta disciplina siempre ha estado tradicionalmente asociada a los perfiles técnicos más elevados y reservada para ocasiones especiales.
Sin embargo a partir de ahora y gracias a la TPL va a ser accesible a todo tipo de desarrolladores, y se va a convertir en algo muy importante, algo que todo buen desarrollador deberá añadir a su lista de activos. De hecho, va a ser una parte esencial en el futuro inmediato del desarrollo de aplicaciones a todos los niveles.
Pero ¿qué realmente es la programación paralela? Podemos pensar en ella como en la posibilidad de dividir una tarea larga y pesada en varias tareas más cortas, y ejecutar éstas al mismo tiempo, de modo que tarde mucho menos que la tarea original.
Enciclopedias y monos
Supongamos que tenemos que copiar los 200 tomos de la gran enciclopedia galáctica de Términus. Lógicamente no es lo mismo copiarlos uno tras otro, que contratar a 200 monos mutantes entrenados para copiar, y sentarlos en 200 escritorios con sus 200 bolígrafos a copiar los 200 libros. Es evidente que -de ser posible- la segunda opción sería mucho más rápida.
A más recursos (escritorios y bolígrafos) más rápido terminaremos la tarea
Pero ¿qué sucede si sólo tenemos 100 escritorios y bolígrafos? Pues que los monos van a tener que hacer cola y esperar su turno, de modo que cuando uno de los monos termine o se canse de escribir, deberá ceder su turno al mono que espera, provocando por el camino algunas colas y enfados por parte de los monos, que son buenos trabajadores pero un poco particulares.
Con todo, a menos que estalle una guerra siempre será más rápido que la primera opción, pero eso nos deja ya la primera conclusión: a más recursos (escritorios y bolígrafos) más rápido terminaremos la tarea. Y de paso vamos a tener que preocuparnos menos por gestionar los turnos y las esperas de los monos, con todo lo que conlleva.
Porque como veremos más adelante, en muchas ocasiones cuando trabajamos con monos o con threads el tiempo de sincronización es primordial, y puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de nuestra aplicación.
Monos programando
Leyes muertas y física cuántica
Sin embargo, hasta ahora nos ha ido muy bien con la programación tradicional así que ¿porque parece ser que ahora es cuestión de vida o muerte aprender este nuevo paradigma? Es decir, habitualmente hasta ahora no habían demasiadas ocasiones en las que una aplicación debía recurrir a la asincronía o al paralelismo (que como veremos más adelante no es exactamente lo mismo). Por qué ahora sí?
La materia presenta efectos cuánticos que harían necesaria una tecnología diferente para seguir realizando cálculos a ese nivel
La respuesta es sencilla, parece que la buena vida se termina. Si ha habido una constante en IT en los últimos 45 años, esa es la que describe la ley de Moore: En 1965 Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel predijo que cada 2 años (18 meses al principio) se doblaría el número de componentes de un circuito integrado. Y se ha cumplido a rajatabla hasta hoy, aunque en los últimos años se están alcanzando ciertos límites que hacen que dicha ley no pueda seguir cumpliéndose.
Ley de moore
Simplificando un poco podríamos decir que existen un par de problemas: El escalado de frecuencia de los microprocesadores y el calor generado por los mismos. El primero de ellos hace referencia a la dificultad de seguir incrementando la velocidad de los microprocesadores, debido principalmente a que la tecnología utilizada para diseñarlos está actualmente cerca de los 32 nanómetros y el límite físico antes de que la materia experimente cambios, se calcula que está entre los 22 y los 18 nanómetros. Esta previsto alcanzar este límite aproximadamente en sólo dos o tres años, hacia 2014. A la vuelta de la esquina.
Una vez alcanzado ese nivel de miniaturización, en palabras del científico Stephen Hawking: “La materia presenta efectos cuánticos que harían necesaria una tecnología diferente para seguir realizando cálculos a ese nivel”.
El segundo de los problemas va ligado al primero, y es que en los últimos años el calor generado por los microprocesadores se ha ido incrementado exponencialmente, y en términos de densidad de potencia ya es igual al calor generado por la tobera de un cohete. Lo peor de todo ello es que incrementar la frecuencia sólo entre un 5 y 10 por ciento cada año, tiene un coste de casi doblar la temperatura.
El futuro cercano
Con esto no quiero decir que no puedan fabricarse ordenadores más rápidos en un futuro. Quiero decir que si estas predicciones son acertadas, no podrán fabricarse microprocesadores más rápidos con la tecnología actual. Tal vez sea posible si se descubre cómo construir ordenadores que utilicen tecnología óptica, nano-ingeniería para crear transistores basados en nanotubos que aprovechen el llamado efecto túnel, o cualquier otro concepto aún por descubrir. Pero por el momento no podemos contar con ello.
Deus ex machina
Si por algo se ha caracterizado el ser humano es por su gran habilidad en resolver problemas (dejando aparte su nada desdeñable habilidad para provocarlos), de modo que ya hace unos años que se ha empezado a desarrollar y fabricar una de las soluciones a este problema.
De hecho hoy en día se ha convertido en algo casi cotidiano: Se trata de fabricar procesadores con varios núcleos, que se repartan el trabajo -como los monos- consiguiendo así aumentar la velocidad. No por el hecho de ser cada vez más rápidos, si no por existir cada vez más recursos trabajando al mismo tiempo.
Algo parecido -salvando las distancias- al cerebro humano, que en comparación con un ordenador es bastante más lento, pero su capacidad de procesamiento en paralelo gracias a sus millones de conexiones entre neuronas, no tiene rival con ningún otro elemento conocido en la naturaleza ni creado por el hombre.
Que nos depara el futuro?
A continución…
En el próximo post aclararemos algunos conceptos básicos aunque necesarios cuando desarrollamos aplicaciones que hagan uso de la programación asíncrona.