#44 como dices es sobre avx2 pero me la juego a que respecto a usar cores (multithreading) es mucha mejor opción usar vectorIzacion. El problema es que no todos los problemas pueden paralelizarse usando vectorIzacion.
#11 no es del todo cierto. Las avx van extremadamente bien para operaciones matemáticas donde puedas realizar operaciones SIMD. El consumo de energía es 0 comparado con el necesario si tienes que usar varios cores (y no hablo de oidas porque lo he medido). El problema es que solo problemas muy concretos pueden aprovecharse de eso (las bibliotecas que operan con matrices lo hacen de lujo). El resto, no. Usar una gpu para esto? Es posible para operaciones con muchos datos, o el ancho de banda se comerá el rendimiento. Una solución intermedia como una APU, me parece lo más sencillo, tanto para las aplicaciones HPC como para el kernel (menos registros que almacenar)
#21 vivo al lado y confirmo lo dicho. No solo eso. La farmacia está cerca del centro de salud con más casos de leganes. Y teniendo en cuenta que es una zona un poco deprimida (no muy lejos de la universidad) , donde vive mucha inmigración y ancianos,no me extraña que en cuanto se encuentra un poco mal la gente, antes de ir al médico va a la farmacia. Además, el centro de salud más cercano ha tenido muchos casos de covid entre los propios médicos /enfermeros lo que ha facilitado el contagio.