Una implementación paralela de las Transformadas DCT y DST en GPU : Análisis de performance
- Autores
- Montes de Oca, Erica; Naiouf, Marcelo; De Giusti, Laura Cristina; Chichizola, Franco; Giacomantone, Javier; De Giusti, Armando Eduardo
- Año de publicación
- 2012
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Se presenta la implementación paralela de las Transformadas Coseno Discreta y Seno Discreta en GPU, utilizadas en procesamiento de señales. Se analiza la performance, y el grado de aceleración obtenido en relación a la solución secuencial. A modo de referencia, se compara con la paralelización en un cluster de multicores. Como herramientas de programación se utilizaron CUDA en GPU y MPI para la versión en cluster de multicore. Los resultados experimentales muestran una buena respuesta de las soluciones en GPU en relación a las restantes alternativas.
Eje: Workshop Procesamiento distribuido y paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Parallel processing
procesamiento paralelo
GPU
Signal processing
CUDA
Distributed
procesamiento de señales
DCT
DST - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23624
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Una implementación paralela de las Transformadas DCT y DST en GPU : Análisis de performanceMontes de Oca, EricaNaiouf, MarceloDe Giusti, Laura CristinaChichizola, FrancoGiacomantone, JavierDe Giusti, Armando EduardoCiencias InformáticasParallel processingprocesamiento paraleloGPUSignal processingCUDADistributedprocesamiento de señalesDCTDSTSe presenta la implementación paralela de las Transformadas Coseno Discreta y Seno Discreta en GPU, utilizadas en procesamiento de señales. Se analiza la performance, y el grado de aceleración obtenido en relación a la solución secuencial. A modo de referencia, se compara con la paralelización en un cluster de multicores. Como herramientas de programación se utilizaron CUDA en GPU y MPI para la versión en cluster de multicore. Los resultados experimentales muestran una buena respuesta de las soluciones en GPU en relación a las restantes alternativas.Eje: Workshop Procesamiento distribuido y paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2012-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23624spainfo: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:UNLP2025-09-29T10:55:31Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23624Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:55:31.736SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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