La arquitectura de computadoras es el campo que se encarga del diseño y la organización de los componentes internos de una computadora, desde los circuitos electrónicos hasta los sistemas operativos. Es fundamental para optimizar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas informáticos, permitiendo la creación de dispositivos más potentes y confiables. Este conocimiento es esencial para ingenieros de software y hardware, y contribuye a la innovación tecnológica en la industria de la computación.

• Arquitectura Von Neumann:

  • Basada en el concepto propuesto por John von Neumann en 1945.

  • Se caracteriza por tener una unidad de control, unidad de procesamiento, memoria y dispositivos de entrada/salida.

  • La CPU y la memoria comparten un bus de datos, lo que puede provocar cuellos de botella en el rendimiento.

• Arquitectura Harvard:

  • Similar a la Von Neumann pero con memorias separadas para datos e instrucciones.

  • Esto permite la ejecución de instrucciones y acceso a datos simultáneamente, lo que mejora el rendimiento.

• Arquitectura RISC (Reduced Instruction Set Computing):

  • Se caracteriza por tener un conjunto de instrucciones reducido y simples.

  • Las instrucciones se ejecutan en ciclos de reloj más cortos, lo que generalmente resulta en un rendimiento más rápido.

  • Ejemplos de arquitecturas RISC incluyen ARM y MIPS.

• Arquitectura CISC (Complex Instruction Set Computing):

  • Utiliza un conjunto de instrucciones más amplio y complejo.

  • Las instrucciones pueden realizar operaciones complejas en una sola instrucción.

  • Ejemplos de arquitecturas CISC incluyen x86 (utilizado en procesadores Intel y AMD) y IBM z/Architecture.

• Arquitectura Paralela:

  • Utiliza múltiples procesadores trabajando en paralelo para realizar tareas computacionales.

  • Puede ser SIMD (Single Instruction, Multiple Data) o MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data).

  • Mejora el rendimiento al dividir las tareas en subprocesos que se ejecutan simultáneamente.

• Arquitectura GPU (Graphics Processing Unit):

  • Diseñada específicamente para procesamiento gráfico, pero también utilizada en aplicaciones de cómputo de propósito general (GPGPU).

  • Tiene una gran cantidad de núcleos de procesamiento que pueden ejecutar operaciones en paralelo, lo que la hace eficiente para ciertas cargas de trabajo.