Implementación en GPU del algoritmo K-Means para ... - UMBC
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<strong>Implem<strong>en</strong>tación</strong> <strong>en</strong> <strong>GPU</strong> <strong>del</strong> <strong>algoritmo</strong> K-<strong>Means</strong> <strong>para</strong> procesami<strong>en</strong>to <strong>para</strong>lelo<br />
de imág<strong>en</strong>es de satélite disponibles <strong>en</strong> la herrami<strong>en</strong>ta Google Maps<br />
<strong>algoritmo</strong>s de tratami<strong>en</strong>to de imág<strong>en</strong>es multiespectrales, a un coste razonable (no<br />
más de 400 euros) y además ocupando un espacio mínimo. No obstante, no todas las<br />
tarjetas <strong>GPU</strong> disponibles <strong>en</strong> el mercado se ajustan a nuestros requerimi<strong>en</strong>tos. Por ello<br />
si aplicamos los <strong>algoritmo</strong>s propuestos a través de tarjetas conv<strong>en</strong>cionales o de gama<br />
baja, veremos que los resultados no sufr<strong>en</strong> ningún tipo de mejorías; es más, podemos<br />
llegar a obt<strong>en</strong>er peores resultados. Finalm<strong>en</strong>te, indicar que <strong>en</strong> este trabajo se ha<br />
int<strong>en</strong>tado ir un poco más allá, y <strong>para</strong> trabajar de forma totalm<strong>en</strong>te innovadora se ha<br />
utilizado la arquitectura CUDA incorporada <strong>en</strong> las tarjetas gráficas de NVidia de las<br />
series 8 (o superiores), Quadro y Tesla, si<strong>en</strong>do algunas de las tarjetas de la primera<br />
gama las que han sido objeto de estudio <strong>en</strong> este TFM.<br />
Para la realización de este trabajo se han utilizado las sigui<strong>en</strong>tes máquinas:<br />
1) Procesador Intel Core i7 920 con una <strong>GPU</strong> NVidia Tesla c1060 y el sistema<br />
operativo Linux Ubuntu 9.04.<br />
2) Procesador Intel Core 2 Duo P8700 a 2.53Ghz con una <strong>GPU</strong> NVidia GeForce<br />
9400M y el sistema operativo Windows 7.<br />
Por otra parte, otra de las actividades desarrolladas <strong>en</strong> el pres<strong>en</strong>te trabajo<br />
consiste <strong>en</strong> la realización de un estudio cuantitativo y com<strong>para</strong>tivo <strong>del</strong> <strong>algoritmo</strong><br />
implem<strong>en</strong>tado tanto <strong>en</strong> C++ <strong>para</strong> su ejecución <strong>en</strong> la CPU como <strong>en</strong> CUDA <strong>para</strong> su<br />
ejecución <strong>en</strong> la distintas <strong>GPU</strong>s así como un análisis de precisión de los resultados<br />
obt<strong>en</strong>idos.<br />
1.2. Objetivos<br />
Este trabajo pret<strong>en</strong>de desarrollar sobre una <strong>GPU</strong> la implem<strong>en</strong>tación de un<br />
<strong>algoritmo</strong> de clasificación no supervisada <strong>en</strong> imág<strong>en</strong>es multiespectrales y establecer<br />
un estudio cualitativo y com<strong>para</strong>tivo de los resultados obt<strong>en</strong>idos tras la ejecución.<br />
Concretam<strong>en</strong>te el <strong>algoritmo</strong> es: K-<strong>Means</strong>.<br />
La consecución <strong>del</strong> objetivo g<strong>en</strong>eral anteriorm<strong>en</strong>te m<strong>en</strong>cionado se lleva a cabo<br />
<strong>en</strong> la pres<strong>en</strong>te memoria abordando una serie de objetivos específicos, los cuales se<br />
<strong>en</strong>umeran a continuación:<br />
Trabajo Fin de Máster -15- Sergio Bernabé García
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