Cluster de microprocesadores RISC para problemas de agricultura de precisión

Autores
Martinez del Pezzo, Horacio; Robador, Emmanuel Raúl Daniel; Frati, Fernando Emmanuel
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
cluster
Agricultura
Parallel Architectures
ARM
Interpretación Estadística de Datos
RISC
sistemas paralelos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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