Búscalo aquí:

La Computación Multinúcleo

Las supercomputadoras, potentísimas máquinas que sólo estabán a disposición de unos pocos y privilegiados centros de investigación, ahora gozán de un rendimiento aún mayor, aprovechando más y más la computación multinúcleo.

El mismo concepto de computación en la actualidad se encuentra dotando de capacidades asombrosas a los ordenadores domésticos (por ejm, los procesadores Quad Core de Intel con 4 nucleos ). La promesa de tener un poder computacional casi inimaginable en la comodidad del hogar parecía remota hasta hace algunos años, años en los que incluso se pensaba que los diseñadores de hardware habían prometido demasiado.

Los ordenadores de computación multinúcleo tienen más de una unidad de procesamiento o CPU, y cada CPU en esencia es un PC individual. En los próximos años, los nuevos ordenadores de alto rendimiento tendrán docenas o centenares de PCs en un chip, ofreciendo inmensas mejoras en su rendimiento comparados con las máquinas actuales más rápidas.

Si queremos que los ordenadores sigan incrementando su rendimiento como lo han hecho durante las décadas anteriores, se necesita de ordenadores de computación multinúcleo. Este incremento en el rendimiento es necesario para una amplia variedad de tareas de alta tecnología, como los estudios con modelos informáticos del clima, el diseño de armamento militar, o el descubrimiento de medicamentos y sus mejoras en la fabricación, por mencionar algunas de las más dispares de esas labores. Pero los ordenadores multinúcleo requieren de programas de computación en paralelo porque cada PC, o núcleo, debe obtener su propio juego de instrucciones. Actualmente, la mayor parte del software disponible no está escrito para aprovechar la computación multinúcleo.

Pese a todas las cosas asombrosas que realizan los ordenadores, sólo hacen una cosa cada vez. Las instrucciones se entregan en un solo archivo, como un paquete entregado a través de una única puerta. El procesamiento en paralelo abre más puertas, pero también crea desafíos debido a los múltiples paquetes o conjuntos de instrucciones requeridos. "Imagínese que usted tiene cuatro pelotas de golf y necesita acertar en cuatro blancos. Si dispusiera de cuatro personas y cada una lanzase una pelota al mismo tiempo, podrían hacerlo más rápido que una sola persona", explica Faisal Saied, investigador en Tecnologías de la Información, de la Universidad Purdue, quien estudia este problema. "Esa es la ventaja de la computación multinúcleo. Múltiples PCs, todos en el mismo chip, y cada PC trabajando en uno de múltiples aspectos de una tarea. La dificultad está en dividir la tarea en esos múltiples componentes".

El ingeniero Steve Kirsch, de la empresa Raytheon Systems, cree que la computación multinúcleo nos presenta tanto el sueño de la capacidad de cómputo infinita como la pesadilla de programarla. "La verdadera lección aquí es que las industrias del hardware y del software tienen que prestarse atención mutua", sentencia Kirsch. "Sus futuros están entrelazados de un modo tan estrecho como no lo han estado en mucho tiempo, y eso cambiará el modo en que ambos sectores industriales tendrán que actuar. Los fabricantes de chips Intel, IBM, AMD y Sun ya han comenzado a producir chips multinúcleo.

A pesar del magnífico potencial de la computación multinúcleo, ésta representa un problema para compañías e investigadores que dependen de software escrito previamente y que ha sido depurado y mejorado concienzudamente en una evolución de años o incluso varias décadas. Continuar aprovechando esta herencia de software, puede, por tanto, llegar a ser imposible. E incluso, la programación en paralelo para ordenadores multinúcleo puede llegar a requerir nuevos lenguajes de programación.

Algunos procuran prepararse con antelación para ese gran desafío, y así un grupo de investigadores de la Universidad Purdue, trabajando estrechamente con expertos de la industria, está desarrollando nuevos modelos de programación y herramientas que simplifiquen la tarea de escribir programas para una plataforma de este tipo.

Más información puedes obtenerla aquí.

Detección de Bordes: Algoritmo de Canny

En el área de procesamiento de imágenes, la detección de los bordes de una imagen es de suma importancia y utilidad, pues facilita muchas tareas, entre ellas, el reconocimiento de objetos, la segmentación de regiones, entre otras.

Es así como se han desarrollado gran variedad de algoritmos que ayudan a solucionar este inconveniente. El algoritmo de Canny es usado para detectar todos los bordes existentes en una imagen. Este algoritmo esta considerado como uno de los mejores métodos de detección de contoJustificar a ambos ladosrnos mediante el empleo de máscaras de convolución y basado en la primera derivada. Los puntos de contorno son como zonas de píxels en las que existe un cambio brusco de nivel de gris.

En el tratamiento de imágenes, se trabaja con píxels, y en un ambiente discreto, es así que en el algoritmo de Canny se utiliza máscaras, las cuales representan aproximaciones en diferencias finitas.

Para conocer más acerca de este algoritmo haga click :aquí




Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...