Un modelo analítico para la predicción del rendimiento en reconstrucción tomográfica.

Los estudios tridimensionales (3D) de especímenes biológicos a niveles subcelulares han sido posible gracias a la tomografía electrónica, al procesamiento de imágenes y a las técnicas de reconstrucción 3D. Para lograr la demanda de los requerimientos computacionales de grandes volúmenes, se han apli...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Fritzsche, Paula Cecilia, Fernández, José-Jesús, Ripoll, Ana, García, Inmaculada, Luque Fadón, Emilio
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2004
Materias:	Ciencias Informáticas Tomografía electrónica Visual Computación paralela COMPUTER GRAPHICS Parallel Predicción de rendimiento Modelos analíticos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22373
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Los estudios tridimensionales (3D) de especímenes biológicos a niveles subcelulares han sido posible gracias a la tomografía electrónica, al procesamiento de imágenes y a las técnicas de reconstrucción 3D. Para lograr la demanda de los requerimientos computacionales de grandes volúmenes, se han aplicado estrategias de paralelización con descomposición de dominio. Aunque esta combinación ya ha probado ser útil para tomografía electrónica de especímenes biológicos, un modelo de predicción de rendimiento aún no ha sido descrito. Tal modelo debería permitir conocer la aplicación paralela y predecir su funcionamiento bajo diferentes parámetros o plataformas hardware. Este artículo describe un modelo analítico de predicción de rendimiento para BPTomo, una aplicación paralela para reconstrucción tomográfica. El funcionamiento de la aplicación es analizado paso a paso para crear una formulación analítica del problema. El modelo es validado comparando los tiempos estimados para conjuntos de datos representativos con tiempos medidos en un cluster tipo beowulf.
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Un modelo analítico para la predicción del rendimiento en reconstrucción tomográfica.

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