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En este trabajo se aborda el análisis de las características hardware, rendimiento y eficiencia del chip E16G301 incorporado en la placa Parallella Board. Este chip es un procesador que integra 16 núcleos RISC cuya memoria se encuentra mapeada en la del ordenador host que la aloja. Actualmente su programación resulta demasiado artesanal y limitada, lo que complica los desarrollos y fuerza a invertir un gran esfuerzo para obtener un rendimiento razonable. A pesar de ello, se demuestra que desarrollo simplificado de un algoritmo de cálculo intensivo (el algoritmo Smith-Waterman, usado en Bioinformática) permite obtener un rendimiento por núcleo bastante aceptable. Para ilustrar este aspecto, se proporciona una comparativa con la misma implementación en otras dos plataformas many-core (Tile64 e Intel Xeon-Phi) que también evidencia una gran eficiencia energética. Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

En esta tesis se aborda la eliminaci'on de ruido impulsivo, gaussiano y speckle en im'agenes a color y en escala de gises. Como caso particular se puede mencionar la eliminaci'on de ruido en im'agenes m'edicas. Algunos m'etodos de filtrado son costosos computacionalmente y m'as a'un, si las im'agenes son de gran tama¿no. Con el fin de reducir el coste computacional de dichos m'etodos, en esta tesis se utiliza hardware que soporta procesamiento paralelo, como lo son los cores CPU con procesadores multicore y GPUs con procesadores manycore.En las implementaciones paralelas en CUDA, se configuran algunas caracter'¿sticas con la finalidad de optimizar el procesamiento de la aplicaci'on en las GPUs. Esta tesis estudia por un lado, el rendimiento computacional obtenido en el proceso de eliminaci'on de ruido impulsivo y uniforme. Por otro lado, se eval'ua la calidad despu'es de realizar el proceso de filtrado. El rendimiento computacional se ha obtenido con la paralelizaci'on de los algoritmos en CPU y/o GPU. Para obtener buena calidad en la imagen filtrada, primero se detectan los p'¿xeles corruptos y luego son filtrados solo los p'¿xeles que se han detectado como corruptos. Por lo que respecta a la eliminaci'on de ruido gaussiano y speckle, el an'alisis del filtro difusivo no lineal ha demostrado ser eficaz para este caso. Los algoritmos que se utilizan para eliminar el ruido impulsivo y uniforme en las im'agenes, y sus implementaciones secuenciales y paralelas se han evaluado experimentalmente en tiempo de ejecuci'on (speedup) y eficiencia en tres equipos de c'omputo de altas prestaciones. Los resultados han mostrado que las implementaciones paralelas disminuyen considerablemente los tiempos de ejecuci'on secuenciales. Finalmente, en esta tesis se propone un m'etodo para reducir eficientemente el ruido en las im'agenes sin tener informaci'on inicial del tipo de ruido contenido en ellas. I, Sánchez Cervantes, MG. (2013). Algoritmos de detección y filtrado de imágenes para arquitecturas multicore y manycore [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/28854., Alfresco