Definición de Cuello de botella von Neumann
El bus compartido entre la memoria de programas y la memoria de datos conduce a un cuello de botella von Neumann: el caudal limitado (tasa de transferencia de datos) entre la unidad de procesamiento central (CPU) y la memoria en comparación con la cantidad de memoria.
Como un único bus puede acceder solamente a una de las dos clases de memoria a la vez, el caudal es menor que la tasa en la que la CPU puede trabajar. Esto limita seriamente la velocidad de procesamiento efectivo cuando la CPU se requiere para realizar mínimo procesamiento para una gran cantidad de datos. La CPU es forzada continuamente a esperar hasta que los datos necesarios sean transferidos desde o hacia la memoria.
Dado que la velocidad de la CPU y el tamaño de la memoria se han ido incrementado mucho más rápido que el caudal posible entre estos, el cuello de botella se ha vuelto un problema que se incrementa en cada nueva generación de CPUs.
El problema del cuello de botella von Neumann fue descrito por John Backus en su lectura ACM Turing Award de 1977 de la siguiente manera:
"Seguramente debe haber una forma menos primitiva de hacer grandes cambios en la tienda que empujando una gran cantidad de palabras hacia adelante y hacia atrás a través del cuello de botella de von Neumann. No solo es este tubo un cuello de botella literal para el tráfico de datos de un problema, sino que, lo que es más importante, es un cuello de botella intelectual que nos ha mantenido atados al pensamiento palabra por palabra en lugar de alentarnos a pensar en términos de unidades conceptuales más grandes de la tarea en cuestión. Por lo tanto, la programación consiste básicamente en planificar y detallar el enorme tráfico de palabras a través del cuello de botella de von Neumann, y gran parte de ese tráfico no concierne a los datos significativos, sino a dónde encontrarlos."
Formas de mitigar este tipo de cuellos de botella
Existen varios métodos para mitigar los cuellos de botella von Neumann:
- Proveer una memoria caché entre la CPU y la memoria principal.
- Proveer memorias caché separadas o un camino de acceso separado para los datos y las instrucciones (la llamada arquitectura Modified Harvard) usando algoritmos de predictor de ramas (bifurcación) y lógica.
- Proveyendo una pila de CPU limitada u otro chip de memoria para reducir el acceso a memoria.
El problema también se puede eludir de alguna manera mediante el uso de computación en paralelo, utilizando, por ejemplo, la arquitectura de acceso a la memoria no uniforme (NUMA): este enfoque es comúnmente empleado por los supercomputadores.
No está tan claro si el cuello de botella intelectual criticado por Backus ha cambiado mucho desde 1977. La solución propuesta por Backus no ha tenido una gran influencia. La programación funcional moderna y la programación orientada a objetos están mucho menos orientadas a "impulsar un gran número de palabras" ida y vuelta "de lo que eran los lenguajes anteriores como FORTRAN, pero internamente, eso es aún lo que las computadoras pasan la mayor parte de su tiempo haciendo, incluso supercomputadores altamente paralelizadas.
A partir de 1996, un estudio de referencia de base de datos descubrió que tres de cada cuatro ciclos de CPU se gastaban en memoria. Los investigadores esperan que al aumentar el número de secuencias de instrucciones simultáneas con multiprocesamiento o multiprocesamiento de un solo chip empeore aún más este cuello de botella.
El desarrollo tecnológico ha permitido el aumento en la velocidad de procesamiento de las CPU y la capacidad de memoria, sin embargo, el cuello de botella von Neumann sigue siendo un desafío en el diseño de arquitecturas informáticas modernas.
Una estrategia comúnmente utilizada para mitigar el cuello de botella es la implementación de una memoria caché entre la CPU y la memoria principal. La memoria caché almacena datos e instrucciones frecuentemente utilizadas, lo que permite a la CPU acceder más rápidamente a la información sin la necesidad de transferirla desde la memoria principal. Esta técnica mejora significativamente el rendimiento al reducir la cantidad de tiempo que la CPU pasa esperando por los datos.
Otra opción es emplear la arquitectura de acceso a la memoria no uniforme (NUMA, por sus siglas en inglés). En este enfoque, múltiples procesadores o unidades de procesamiento se conectan a través de un sistema de interconexión de alto rendimiento. Cada procesador tiene acceso directo a su propia memoria local, lo que reduce la necesidad de transferir datos a través de un único bus compartido. Esta arquitectura es especialmente eficiente en la ejecución de tareas paralelas, ya que permite que diferentes procesadores accedan a datos independientes sin interferir entre sí.
Además, se han propuesto técnicas como la utilización de algoritmos de predictor de ramas y lógica para mejorar la predicción y ejecución de instrucciones, y la implementación de una pila de CPU limitada o un chip de memoria adicional para reducir la carga en la memoria principal.
Sin embargo, a pesar de estos avances, el cuello de botella von Neumann sigue siendo un problema presente en la informática actual. A medida que las aplicaciones y los sistemas operativos se vuelven cada vez más complejos y demandantes en términos de recursos, la demanda de memoria y capacidad de procesamiento continúa creciendo, superando la capacidad de las soluciones actuales para mitigar el cuello de botella.
En conclusión, aunque se han desarrollado diversas estrategias para mitigar el cuello de botella von Neumann, este sigue siendo un desafío en la informática moderna. La implementación de tecnologías como la memoria caché, la arquitectura NUMA y la optimización de las instrucciones puede mejorar el rendimiento, pero el crecimiento exponencial de la demanda de recursos sigue planteando un problema en el diseño de sistemas informáticos eficientes. Es necesario seguir investigando y desarrollando nuevas soluciones para superar este cuello de botella y lograr un mejor desempeño en el procesamiento de datos.
Resumen: Cuello de botella von Neumann
El cuello de botella von Neumann se produce cuando el bus compartido entre la CPU y la memoria limita la velocidad de procesamiento. Se puede mitigar mediante la utilización de memoria caché, arquitecturas modificadas y acceso a la memoria no uniforme. Aunque ha habido avances, el problema sigue existiendo y se espera que empeore con el aumento de la capacidad de procesamiento.
¿Qué es un cuello de botella von Neumann?
El cuello de botella von Neumann es una situación en la que el rendimiento de un sistema informático se ve limitado por la velocidad de transferencia de datos entre la CPU y la memoria. Esto ocurre cuando el bus compartido utilizado para transferir datos entre la memoria de programas y la memoria de datos no puede procesar la información lo suficientemente rápido como para satisfacer las demandas del sistema.
¿Cuál es la causa principal del cuello de botella von Neumann?
La causa principal del cuello de botella von Neumann es el caudal limitado o la tasa de transferencia de datos entre la CPU y la memoria. El uso de un bus compartido para transferir datos implica que tanto las instrucciones del programa como los datos se transmiten a través de la misma vía, lo que puede generar congestión y ralentizar el procesamiento de la información.
¿Cómo afecta el cuello de botella von Neumann al rendimiento del sistema?
El cuello de botella von Neumann afecta negativamente el rendimiento del sistema, ya que limita la velocidad de transferencia de datos entre la CPU y la memoria. Esto puede resultar en un procesamiento lento de instrucciones y datos, lo que a su vez ralentiza la velocidad general de ejecución de un programa y reduce la eficiencia del sistema.
¿Existen soluciones para superar el cuello de botella von Neumann?
Sí, existen varias soluciones para superar el cuello de botella von Neumann. Una de ellas es el uso de técnicas de caché, que consiste en almacenar temporalmente los datos más utilizados en una memoria de acceso rápido que se encuentra más cerca de la CPU. Otra solución es la utilización de arquitecturas de memoria distribuida, donde se utilizan múltiples buses para transferir datos simultáneamente y aumentar la velocidad de transferencia.
¿Cuál es la relación entre el cuello de botella von Neumann y la cantidad de memoria?
El cuello de botella von Neumann está relacionado con la cantidad de memoria en el sentido de que cuanto mayor sea la cantidad de memoria a la que se debe acceder, mayor será el retraso en la transferencia de datos y mayor será la probabilidad de que se produzca un cuello de botella. La velocidad de transferencia entre la CPU y la memoria puede volverse insuficiente en comparación con la cantidad de memoria, lo que afecta negativamente al rendimiento del sistema.
¿Existen arquitecturas alternativas que no sufran del cuello de botella von Neumann?
Sí, existen arquitecturas alternativas que buscan superar o minimizar el cuello de botella von Neumann. Algunas de ellas son las arquitecturas de memoria distribuida, donde se utilizan múltiples canales de transferencia de datos para evitar la congestión en un solo bus. También existen arquitecturas de memoria no volátil, como las memorias flash, que ofrecen tiempos de acceso más rápidos y eliminan la necesidad de transferencia continua entre la CPU y la memoria principal.
Autor: Leandro Alegsa
Actualizado: 09-07-2023
¿Cómo citar este artículo?
Alegsa, Leandro. (2023). Definición de Cuello de botella von Neumann. Recuperado de https://www.alegsa.com.ar/Dic/cuello_de_botella_von_neumann.php
