Cluster de microprocesadores RISC para problemas de agricultura de precisión

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En la agricultura de precisión se utilizan técnicas de cálculo estadístico y modelos de predicción climática que requieren de gran capacidad de cálculo. Sin embargo, el costo asociado a la adquisición de un cluster de altas prestaciones resulta en muchos casos demasiado elevado. Una alternativa co...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Martinez del Pezzo, Horacio, Frati, Fernando Emmanuel, Robador, Emmanuel Raúl Daniel, Ríos, Cristian, Pozo, Mauricio
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Ciencias Informáticas
ARM
Clustering
RISC
Parallel
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/46172
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En la agricultura de precisión se utilizan técnicas de cálculo estadístico y modelos de predicción climática que requieren de gran capacidad de cálculo. Sin embargo, el costo asociado a la adquisición de un cluster de altas prestaciones resulta en muchos casos demasiado elevado. Una alternativa consiste en utilizar para tareas de cómputo intensivo una GPGPU, pero se limita a problemas de paralelismo de datos. Este trabajo presenta una línea de I+D centrada en el desarrollo de un cluster de bajo costo destinado específicamente a resolver problemas de paralelismo de tareas. Los temas abordados son transversales a varias áreas, como programación, electrónica digital, arquitectura de computadoras y sistemas paralelos.
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