Arquitectura de Computadores - Fundamentos y Diseño de Sistemas

Contenidos explorados en detalle

Este curso profundiza en los fundamentos y componentes esenciales de la arquitectura de computadores, desde la representación de la información hasta las arquitecturas avanzadas. Se analiza el modelo Von Neumann como base de los sistemas modernos, explorando su estructura y funcionamiento. La jerarquía de memoria se estudia en detalle, incluyendo caché, RAM y almacenamiento secundario, junto con técnicas de optimización. El módulo sobre el procesador cubre su diseño, unidades de control, ALU y pipeline. También se examinan los dispositivos de E/S y su interacción con el sistema. Finalmente, se introducen arquitecturas avanzadas como paralelas, multicore y sistemas distribuidos.

• Comprender los principios fundamentales de la arquitectura de computadores.
• Analizar el impacto del diseño hardware en el rendimiento del sistema.

Público objetivo de este PDF

Este material está dirigido a estudiantes de ingeniería informática, electrónica o telecomunicaciones que buscan fundamentos sólidos en arquitectura de computadores. También es útil para profesionales TI que necesitan actualizar sus conocimientos técnicos o entender mejor el hardware subyacente a sus sistemas. Docentes encontrarán aquí una estructura pedagógica clara para sus clases. Los autodidactas con conocimientos básicos de programación y lógica digital podrán seguir el contenido gracias a sus explicaciones progresivas y ejemplos concretos.

Ejemplos prácticos y aplicaciones reales

Estos conocimientos permiten optimizar el rendimiento de servidores web mediante una gestión eficiente de la jerarquía de memoria. En desarrollo de videojuegos, entender el pipeline del procesador ayuda a crear código más eficiente. Un caso real es la implementación de algoritmos de machine learning en GPUs, donde su arquitectura paralela acelera los cálculos matriciales. También se aplican al diseño de sistemas embebidos para IoT, donde se equilibra potencia, consumo y coste.

Sectores de aplicación profesional

• Desarrollo de Hardware : Diseño de procesadores y sistemas integrados, como los chips ARM para móviles.
• Computación de Alto Rendimiento : Creación de supercomputadores para investigación científica o minería de datos.
• Ciberseguridad : Análisis de vulnerabilidades a nivel hardware, como los ataques Spectre y Meltdown.

Novedad 2025 : Crecimiento exponencial en arquitecturas especializadas para IA, con unidades NPU (Neural Processing Units) integradas en CPUs convencionales.

Guía de términos importantes

• ALU (Unidad Aritmético-Lógica) : Componente del procesador que realiza operaciones matemáticas y lógicas.
• Pipeline : Técnica que divide la ejecución de instrucciones en etapas para aumentar el rendimiento.
• Caché : Memoria rápida que almacena datos frecuentemente accedidos para reducir latencias.
• Von Neumann : Arquitectura base donde datos e instrucciones comparten memoria.
• GPU : Procesador especializado en cálculos paralelos, originalmente para gráficos.
• ISA (Instruction Set Architecture) : Conjunto de instrucciones que un procesador puede ejecutar.
• Bus : Sistema de comunicación entre componentes del computador.
• UART : Protocolo para comunicación serie en dispositivos embebidos.
• SIMD : Arquitectura que ejecuta una instrucción sobre múltiples datos simultáneamente.
• TLB (Translation Lookaside Buffer) : Caché especial para acelerar la traducción de direcciones virtuales a físicas.

Respuestas a preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre arquitectura y organización de computadores?
La arquitectura se refiere a atributos visibles al programador (como el ISA), mientras la organización trata la implementación física (frecuencia de reloj, tecnología de memoria). Por ejemplo, dos procesadores con la misma arquitectura x86 pueden tener diferente organización interna.

¿Por qué es importante la jerarquía de memoria?
Equilibra coste, capacidad y velocidad. La caché L1 (rápida pero pequeña) complementa a la RAM (más lenta pero amplia). Sin esta jerarquía, los sistemas serían prohibitivamente caros o extremadamente lentos.

¿Cómo afecta el pipeline al rendimiento?
Permite ejecutar múltiples instrucciones simultáneamente en distintas etapas (fetch, decode, execute). Un pipeline profundo aumenta frecuencia pero es vulnerable a hazards que requieren técnicas como forwarding.

¿Qué ventajas tienen las arquitecturas multicore?
Permiten mayor paralelismo sin aumentar excesivamente la frecuencia (y el consumo). Por ejemplo, un servidor web puede manejar más peticiones simultáneas con núcleos adicionales.

¿Cómo influye la arquitectura en la eficiencia energética?
Técnicas como clock gating (desactivar circuitos no usados) o diseños ARM de bajo consumo son cruciales para móviles. Un mal diseño puede multiplicar el consumo sin mejorar rendimiento.

Ejercicios aplicados y estudios de caso

Proyecto 1: Simulador básico de pipeline con Python. Implementa 5 etapas y visualiza cómo las instrucciones avanzan, identificando hazards. Incluye técnicas de forwarding para optimizar.
Pasos: 1) Modelar registros y memoria 2) Definir conjunto de instrucciones 3) Implementar etapas fetch/decode/execute 4) Añadir lógica de detección de hazards 5) Integrar forwarding.

Proyecto 2: Análisis comparativo de rendimiento. Usar benchmarks para medir cómo afecta el tamaño de caché en diferentes cargas de trabajo (ej: matrices vs recursión).
Pasos: 1) Seleccionar herramientas (perf, Valgrind) 2) Diseñar pruebas 3) Variar parámetros de caché (si es posible) 4) Graficar resultados 5) Proponer optimizaciones basadas en patrones observados.