¿Con qué problemas de paralelización estás familiarizado?

Carrera de datos (Condiciones de carrera): Varios hilos acceden simultáneamente a datos compartidos, y el orden de acceso afecta el resultado.

Bloqueo mutuo (Deadlock): Dos o más hilos esperan liberar recursos que están siendo utilizados por otros hilos, entrando en un estado de espera mutua.

Hambre (Starvation): Un hilo con baja prioridad o con una programación desfavorable no puede acceder constantemente a los recursos necesarios, mientras que otros hilos los utilizan.

Pruebas y depuración: Los sistemas paralelos son más difíciles de depurar debido al orden impredecible de ejecución de los hilos y a la dependencia de los resultados del tiempo.

Carga en los recursos: Un número excesivo de hilos puede llevar a un alto consumo de memoria, CPU y a mayores costos de conmutación de contexto.

Indeterminismo: Los resultados de la ejecución de un programa paralelo pueden variar en cada ejecución debido a diferentes órdenes de ejecución de los hilos. Esto complica la reproducción de errores.

División de datos y sincronización: La división correcta de datos y el uso de mecanismos de sincronización (mutexes, semáforos, barreras) son necesarios para prevenir problemas, pero su uso incorrecto puede causar otras dificultades.

Escalabilidad: El uso eficiente del paralelismo en un mayor número de núcleos / procesadores no siempre escala linealmente el rendimiento debido a los costos de sincronización y coordinación.

Costos de creación y gestión de hilos: La creación, inicio y finalización de hilos requiere tiempo y recursos.

Compatibilidad con bibliotecas y frameworks: Algunas bibliotecas no son seguras para hilos, lo que requiere precaución adicional al usarlas en código paralelo.