Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos
- Autores
- Sofía, Osiris; Salvador, Jacobo; Santos, Eder dos; Uribe Paredes, Roberto
- Año de publicación
- 2013
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La búsqueda por similitud consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Actualmente es un tema de gran interés para la comunidad científica debido a sus múltiples campos de aplicación, como reconocimiento de patrones, recuperación de la información, bases de datos multimedia, entre otros. La búsqueda por similitud o en proximidad se modela matemáticamente a través de un espacio métrico, en el cual un objeto es representado como una caja negra, donde la única información disponible es la función de distancia de este objeto a los otros. En general, el cálculo de la distancia es costoso, por ello el objetivo es reducir la cantidad de evaluaciones de distancia necesarias para resolver la consulta. Para esto se han desarrollado numerosas estructuras métricas, que realizan un preprocesamiento de los datos a fin de disminuir las evaluaciones de distancia al momento de la búsqueda. En la actualidad, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos hace poco factible la utilización de una estructura en aplicaciones reales si ésta no considera la utilización de sistemas de altas prestaciones en entornos de procesamiento paralelo. Existen una serie de tecnologías para realizar implementaciones paralelas, siendo una de las más nuevas, las plataformas basadas en GPU / Multi- GPU, que son interesantes debido a la cantidad de procesadores y los bajos costes involucrados.
Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
base de datos
búsquedas por similitud
Parallel
espacios métricos
GPU
CUDA - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27284
Ver los metadatos del registro completo
| id |
SEDICI_9513918cd4f41925a2d6b88ad2b2c904 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27284 |
| network_acronym_str |
SEDICI |
| repository_id_str |
1329 |
| network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
| spelling |
Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricosSofía, OsirisSalvador, JacoboSantos, Eder dosUribe Paredes, RobertoCiencias Informáticasbase de datosbúsquedas por similitudParallelespacios métricosGPUCUDALa búsqueda por similitud consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Actualmente es un tema de gran interés para la comunidad científica debido a sus múltiples campos de aplicación, como reconocimiento de patrones, recuperación de la información, bases de datos multimedia, entre otros. La búsqueda por similitud o en proximidad se modela matemáticamente a través de un espacio métrico, en el cual un objeto es representado como una caja negra, donde la única información disponible es la función de distancia de este objeto a los otros. En general, el cálculo de la distancia es costoso, por ello el objetivo es reducir la cantidad de evaluaciones de distancia necesarias para resolver la consulta. Para esto se han desarrollado numerosas estructuras métricas, que realizan un preprocesamiento de los datos a fin de disminuir las evaluaciones de distancia al momento de la búsqueda. En la actualidad, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos hace poco factible la utilización de una estructura en aplicaciones reales si ésta no considera la utilización de sistemas de altas prestaciones en entornos de procesamiento paralelo. Existen una serie de tecnologías para realizar implementaciones paralelas, siendo una de las más nuevas, las plataformas basadas en GPU / Multi- GPU, que son interesantes debido a la cantidad de procesadores y los bajos costes involucrados.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2013-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf658-662http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27284spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-11-12T10:21:41Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27284Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-11-12 10:21:41.998SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos |
| title |
Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos |
| spellingShingle |
Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos Sofía, Osiris Ciencias Informáticas base de datos búsquedas por similitud Parallel espacios métricos GPU CUDA |
| title_short |
Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos |
| title_full |
Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos |
| title_fullStr |
Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos |
| title_full_unstemmed |
Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos |
| title_sort |
Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Sofía, Osiris Salvador, Jacobo Santos, Eder dos Uribe Paredes, Roberto |
| author |
Sofía, Osiris |
| author_facet |
Sofía, Osiris Salvador, Jacobo Santos, Eder dos Uribe Paredes, Roberto |
| author_role |
author |
| author2 |
Salvador, Jacobo Santos, Eder dos Uribe Paredes, Roberto |
| author2_role |
author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas base de datos búsquedas por similitud Parallel espacios métricos GPU CUDA |
| topic |
Ciencias Informáticas base de datos búsquedas por similitud Parallel espacios métricos GPU CUDA |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
La búsqueda por similitud consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Actualmente es un tema de gran interés para la comunidad científica debido a sus múltiples campos de aplicación, como reconocimiento de patrones, recuperación de la información, bases de datos multimedia, entre otros. La búsqueda por similitud o en proximidad se modela matemáticamente a través de un espacio métrico, en el cual un objeto es representado como una caja negra, donde la única información disponible es la función de distancia de este objeto a los otros. En general, el cálculo de la distancia es costoso, por ello el objetivo es reducir la cantidad de evaluaciones de distancia necesarias para resolver la consulta. Para esto se han desarrollado numerosas estructuras métricas, que realizan un preprocesamiento de los datos a fin de disminuir las evaluaciones de distancia al momento de la búsqueda. En la actualidad, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos hace poco factible la utilización de una estructura en aplicaciones reales si ésta no considera la utilización de sistemas de altas prestaciones en entornos de procesamiento paralelo. Existen una serie de tecnologías para realizar implementaciones paralelas, siendo una de las más nuevas, las plataformas basadas en GPU / Multi- GPU, que son interesantes debido a la cantidad de procesadores y los bajos costes involucrados. Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
| description |
La búsqueda por similitud consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Actualmente es un tema de gran interés para la comunidad científica debido a sus múltiples campos de aplicación, como reconocimiento de patrones, recuperación de la información, bases de datos multimedia, entre otros. La búsqueda por similitud o en proximidad se modela matemáticamente a través de un espacio métrico, en el cual un objeto es representado como una caja negra, donde la única información disponible es la función de distancia de este objeto a los otros. En general, el cálculo de la distancia es costoso, por ello el objetivo es reducir la cantidad de evaluaciones de distancia necesarias para resolver la consulta. Para esto se han desarrollado numerosas estructuras métricas, que realizan un preprocesamiento de los datos a fin de disminuir las evaluaciones de distancia al momento de la búsqueda. En la actualidad, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos hace poco factible la utilización de una estructura en aplicaciones reales si ésta no considera la utilización de sistemas de altas prestaciones en entornos de procesamiento paralelo. Existen una serie de tecnologías para realizar implementaciones paralelas, siendo una de las más nuevas, las plataformas basadas en GPU / Multi- GPU, que son interesantes debido a la cantidad de procesadores y los bajos costes involucrados. |
| publishDate |
2013 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2013-04 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
| format |
conferenceObject |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27284 |
| url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27284 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 658-662 |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
| reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
| collection |
SEDICI (UNLP) |
| instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
| instacron_str |
UNLP |
| institution |
UNLP |
| repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
| repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
| _version_ |
1848605281552957440 |
| score |
12.976206 |