Computación algebraica dispersa con procesadores gráficos
Aplicación en Tomografía Electrónica
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El producto Matriz Vector (MV) es una operación clave para una amplia variedad de aplicaciones científicas, tales como, simulación, ingeniería de control,algoritmos de búsqueda en Internet, procesamiento y reconstrucción de imágenes, etc. La relevancia de este tipo de operación en las ciencias computacionales se constata por el constante esfuerzo dedicado a optimizar el cálculo de MV en las plataformas computacionales de cada momento, que van desde las primeras computadoras en la década de los setenta a las más modernas arquitecturas multinúcleo. En muchos de estos problemas, las m...
El producto Matriz Vector (MV) es una operación clave para una amplia variedad de aplicaciones científicas, tales como, simulación, ingeniería de control,algoritmos de búsqueda en Internet, procesamiento y reconstrucción de imágenes, etc. La relevancia de este tipo de operación en las ciencias computacionales se constata por el constante esfuerzo dedicado a optimizar el cálculo de MV en las plataformas computacionales de cada momento, que van desde las primeras computadoras en la década de los setenta a las más modernas arquitecturas multinúcleo. En muchos de estos problemas, las matrices involucradas son de tamaño elevado y dispersas, y están relacionadas con la resolución de sistemas de ecuaciones lineales, problemas de autovalores o ecuaciones diferenciales. La optimización del producto matriz dispersa vector (SpMV) es un reto debido a la irregularidad asociada a su computación, por lo que es necesario un esfuerzo adicional para que el cálculo de SpMV aproveche al máximo las capacidades de las distintas plataformas computacionales.
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