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Cálculo en Tiempo Real de Identificadores Robustos para Objetos Multimedia mediante una Arquitectura Paralela CPU-GPU

Cálculo en Tiempo Real de Identificadores Robustos para Objetos Multimedia mediante una Arquitectura Paralela CPU-GPU

Cálculo en Tiempo Real de Identificadores Robustos para Objetos Multimedia mediante una Arquitectura Paralela CPU-GPU

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Año:2014
Editor:Edulp
Páginas:237 páginas
Idioma:español
Desde:05/05/2016
Tamaño:3.70 MB
Licencia:CC-BY-NC-SA

Contenido:

El surgimiento de los datos multimedia ha innovado el concepto de las bases de datos. Éstas se han visto siempre como repositorios de información, tanto textual como numérica, regidas por un conjunto de normas que le aportan semántica. Ahora al considerar los objetos multimedia, se necesita hacer un cambio radical en esta concepción a fin de poder representar y recuperar los objetos. Un objeto multimedia puede ser un texto, un video, una imagen, un sonido, entre otros.

Por ser representados en forma diferente, los objetos multimedia no pueden ser tratados de la misma manera que los objetos en una base de datos tradicional. Su representación implica un tratamiento distinto, se debe extraer las características particulares y generales de cada uno de ellos para poder recuperarlos por similitud o proximidad. En el caso de las bases de datos multimediales no es posible hacer búsquedas exactas, la información no siempre se almacena de la misma manera; dos imágenes de la misma escena no necesariamente son iguales, desde el punto de vista perceptual, una persona puede no encontrar diferencias y diría que ambas imágenes son idénticas, pero si se las compara bit a bit se podría determinar que ambas imágenes son totalmente diferentes.

(...)

Las técnicas de computación de alto desempeño (HPC, sigla en inglés de High Performance Computing) han permitido acelerar el tiempo de aquellas aplicaciones secuenciales con un alto costo computacional. Tanto la extracción de características de una señal de audio, como la recuperación de objetos en una base de datos métrica son un ejemplo de este tipo de aplicaciones, es por ello que pensar en soluciones donde se aplican técnicas de HPC es posible. Además, dadas las características de ambas aplicaciones y de las unidades de procesamiento gráfico GPU (sigla en inglés de Graphics Processing Unit), aplicar técnicas de HPC usando GPU en las soluciones es una alternativa válida.

Las GPUs son dispositivos masivamente paralelos, procesadores many- core, los cuales permiten ejecutar múltiples unidades de proceso: threads, aplicando un paralelismo de gránulo fino. Tienen características muy diferentes a otras arquitecturas paralelas, como por ejemplo la asignación flexible de los recursos locales (memoria o registros) para los threads, jerarquía de memoria, entre otras.

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