
Un método de cálculo en el que se ejecutan múltiples operaciones de manera simultánea.El procesamiento paralelo es un método de cálculo en el que se ejecutan múltiples operaciones de manera simultánea, en lugar de una tras otra. En la computación clásica, esto implica dividir un problema grande en partes independientes más pequeñas que pueden resolverse al mismo tiempo mediante varios procesadores o núcleos. El objetivo es reducir el tiempo total de cálculo y manejar problemas demasiado grandes para un solo procesador. En el contexto de la física y la tecnología modernas, el procesamiento paralelo también se extiende a nuevos paradigmas de computación, como la computación cuántica y la computación óptica, donde se aprovecha el paralelismo inherente de los fenómenos físicos para realizar muchos cálculos a la vez.
El concepto de procesamiento paralelo se remonta a la década de 1960 con los primeros supercomputadores como el CDC 6600, pero se generalizó con la llegada de los procesadores multinúcleo a principios de los años 2000. Los fundamentos teóricos fueron establecidos por investigadores como Gene Amdahl, quien formuló la ley de Amdahl en 1967, que describe los límites de la aceleración derivada del paralelismo.
En un procesador multinúcleo convencional, una tarea se divide en subtareas, cada una asignada a un núcleo distinto. Estos núcleos trabajan de forma concurrente, compartiendo datos a través de una jerarquía de memoria y sincronizándose cuando es necesario. En la computación cuántica, el paralelismo surge de la superposición: un bit cuántico (qubit) puede representar 0 y 1 a la vez, y un conjunto de qubits puede procesar muchos estados simultáneamente. De manera similar, los chips ópticos utilizan ondas de luz que se propagan en paralelo, lo que permite procesar múltiples señales a la vez sin interferencias. El desafío clave es gestionar la comunicación y evitar cuellos de botella, como se describe en el artículo «Cómo hacer que un supercomputador trabaje sin atascos».
El procesamiento paralelo se utiliza en supercomputadores para el modelado climático, la dinámica molecular y el entrenamiento de inteligencia artificial. También es fundamental para las unidades de procesamiento gráfico (GPU) modernas y la investigación en computación cuántica, como se destaca en artículos sobre algoritmos cuánticos y chips ópticos.
Los supercomputadores más rápidos del mundo actualmente usan millones de núcleos, pero incluso con un procesamiento paralelo perfecto, la aceleración está limitada por la parte secuencial de la tarea, según la ley de Amdahl.






















