Son muchas las áreas de investigación, y sobre todo, programas de aplicación real donde la capacidad de cómputo de un único procesador no es suficiente. Un ejemplo lo encontramos en el campo de la bioinformática y, en particular, en la rama de genómica, donde los secuenciadores de genomas son capaces de producir millones de secuencias en un día.

Durante años, el aumento de la frecuencia de los procesadores había sido la vía de aumentar el rendimiento de las aplicaciones, de una forma transparente al programador. Sin embargo, aunque la frecuencia de los uniprocesadores ha ido aumentando, se ha observado que este aumento no se puede mantener indefinidamente. No podemos hacer mover los electrones y los protones a mayor velocidad que la de la luz. Por otra parte, este aumento de frecuencia conlleva un problema de disipación de calor, haciendo que los uniprocesadores deban incorporar mecanismos de refrigeración de última generación. Finalmente, la mejora de la tecnología y por consiguiente, la consecuente reducción del tamaño del transistor, nos permiten incorporar más componentes al uniprocesador sin aumentar su área (más memoria, más pipelines, etc.). Sin embargo, esto tampoco es una solución que se pueda llevar al infinito (principio de incerteza de Heisenberg). Estos problemas tecnológicos contribuyeron a que, para poder tratar con problemas tan grandes evitando las limitaciones tecnológicas, los arquitectos de computadores comenzaran a centrar sus esfuerzos en arquitecturas paralelas.

En este trabajo analizaremos primero la evolución de los uniprocesadores desde el punto de vista del paralelismo (apartado 1). En el apartado 2 veremos una clasificación de las arquitecturas de computadores. En el apartado 3 detallaremos cómo medir el rendimiento de las aplicaciones, el paralelismo potencial que podemos alcanzar, y describiremos un modelo sencillo de rendimiento para poder determinar qué parámetros son los mejores para obtener el mejor rendimiento de la estrategia de paralelización escogida. Posteriormente, en el apartado 4 detallaremos los principios de programación paralela, indicando cuáles son las estructuras algorítmicas que normalmente se utilizan para paralelizar algunos patrones comunes de aplicación. Finalmente, en el apartado 5 describiremos tres modelos de programación paralela (OpenMP, MPI, y una extensión del model OpenMP, OmpSs) y veremos un caso de estudio sencillo para practicar OpenMP y MPI.