La Transformada de Wavelet 2D y 3D en arquitecturas emergentes
GPUs y Multicores
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Los desarrolladores de aplicaciones están utilizando cada vez más las GPUs en computación de alto rendimiento, como alternativa a las CPUs tradicionales, gracias a su gran potencia de cálculo. La aparición de lenguajes de alto nivel para la programación de tarjetas gráficas, como CUDA de Nvidia, permiten que la programación de aplicaciones de propósito general sobre GPUs (GPGPUs), se lleve a cabo de una forma más rápida e intuitiva. En este libro, presentamos diversas implementaciones optimizadas de la transformada de Wavelet 2D y 3D en una GPU, utilizando CUDA, y en una CPU multico...
Los desarrolladores de aplicaciones están utilizando cada vez más las GPUs en computación de alto rendimiento, como alternativa a las CPUs tradicionales, gracias a su gran potencia de cálculo. La aparición de lenguajes de alto nivel para la programación de tarjetas gráficas, como CUDA de Nvidia, permiten que la programación de aplicaciones de propósito general sobre GPUs (GPGPUs), se lleve a cabo de una forma más rápida e intuitiva. En este libro, presentamos diversas implementaciones optimizadas de la transformada de Wavelet 2D y 3D en una GPU, utilizando CUDA, y en una CPU multicore de Intel. Las diferentes optimizaciones, desde el punto de vista de la tarjeta gráfica, se basan en la maximización del paralelismo y del grado de ocupación hardware, en la organización eficiente de los accesos a memoria para aprovechar el ancho de banda de acceso a memoria y en la utilización de streaming para solapar cómputo y comunicaciones. Las versiones desarrolladas para la CPU se encuentran optimizadas mediante paralelización automática y manual, mediante el compilador y el programador, respectivamente.
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