Resumen

Dada la alta complejidad algorítmica de las Transformadas Rápidas de Fourier (FFT) aplicadas a imágenes, la eficiencia en el uso de recursos computacionales ha sido un desafío en varios campos de la ingeniería. Dispositivos aceleradores como las Unidades de Procesamiento Gráfico son soluciones muy atractivas que mejoran significativamente los tiempos de procesamiento. Sin embargo, cuando el número de imágenes a procesar es grande, tener una cantidad limitada de memoria es un problema serio. Esto se puede enfrentar utilizando más aceleradores o utilizando aceleradores de mayor capacidad, lo que implica costos más altos. La propiedad de separabilidad es un recurso en enfoques de hardware que se utiliza con frecuencia para dividir el trabajo de FFT bidimensional en varios FFT unidimensionales, que pueden ser procesados simultáneamente por varias unidades de cómputo. Entonces, una alternativa factible para abordar este problema es la computación distribuida a través de un clúster Apache Spark. Sin embargo, determinar la viabilidad de la propiedad de separabilidad en sistemas distribuidos, al

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Complejidad algorítmica; Transformadas Rápidas de Fourier; Eficiencia en el uso de recursos computacionales; Dispositivos aceleradores; Propiedad de separabilidad; Computación distribuida
• Keywords:Algorithmic complexity; Fast Fourier Transforms; Computational-resource-usage efficiency; Accelerator devices; Separability property; Distributed computing