Optimización de algoritmos bioinspirados en sistemas heterogéneos CPU-GPU.
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Llanes Castro, AntonioDirector/es
Cecilia Canales, José María; Pérez Sánchez, Horacio Emilio; Sánchez Pérez, Antonia MaríaFecha
2016Disciplina/s
Ingeniería, Industria y ConstrucciónMateria/s
Arquitectura de ordenadoresInteligencia Artificial
Resumen
Los retos científicos del siglo XXI precisan del tratamiento y análisis de una ingente cantidad de información en la conocida como la era del Big Data. Los futuros avances en distintos sectores de la sociedad como la medicina, la ingeniería o la producción eficiente de energía, por mencionar sólo unos ejemplos, están supeditados al crecimiento continuo en la potencia computacional de los computadores modernos. Sin embargo, la estela de este crecimiento computacional, guiado tradicionalmente por la conocida “Ley de Moore”, se ha visto comprometido en las últimas décadas debido, principalmente, a las limitaciones físicas del silicio. Los arquitectos de computadores han desarrollado numerosas contribuciones multicore, manycore, heterogeneidad, dark silicon, etc, para tratar de paliar esta ralentización computacional, dejando en segundo plano otros factores fundamentales en la resolución de problemas como la programabilidad, la fiabilidad, la precisión, etc.
El desarrollo de software,...