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Hola Alejandro:<BR>
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Entiendo que, en una programación multithread en un PC multiprocesador o multinúcleo, el acceso a cada elemento de la matriz (que supongo que va a estar en la RAM del propio PC) implica un cálculo que involucra una de las dimensiones de la matriz, la posición inicial de la misma y las coordenadas del elemento. Estos datos, habiéndola definido como float matriz[10][10] son constantes que cada thread va acabar teniendo en los registros del procesador o en la caché local de cada núcleo. Por tanto, los accesos de los distintos threads no se van a estorbar. Sí que hay un cuello de botella y es el propio de la memoria, pero eso no se soluciona ni con threading ni con multinúcleo o multiprocesador y tampoco separando la matriz en trozos independientes. Lo que sí ayuda, pero dependiendo de cómo sean los accesos que requieren los algoritmos, es la caché de cada procesador o núcleo. <BR>
Si distintos threads no acceden al mismo elemento, no hace falta poner semáforos, o mutex o similares. Sólo evitar compartir variables entre threads.<BR>
La velocidad obtenida será algo inferior a (vel. con un hilo)/(num de threads), siempre que el número de threads no sea mayor que el número de núcleos o procesadores. <BR>
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Por si interesa, se puede tener un gran aumento de la velocidad (3X a 8X) empleando las instrucciones SSE y similares de los procesadores Intel (AMD tiene también las suyas propias). Éstas tratan grupos de datos a la vez en bloques de 128bits. Como esta programación es farragosa, es posible usar las librerías IPP de Intel (Integrated Performance Primitives) que simplifican el trabajo (pero no son triviales). Se pueden usar también con multithreading por lo que la velocidad se multiplica.<BR>
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un saludo,<BR>
Yan.<BR>
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NOTA PARA LOS ADMINISTRADORES: No puedo ver este hilo en la página web de la lista de correo.
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