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> KK-<strong>Means</strong><br />
<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 MMaps<br />
comprobará bará la correcta ejecución <strong>del</strong> kkernel<br />
CUDA, copiando los resultados desde la<br />
memoria <strong>del</strong> dispositivo.<br />
Finalm<strong>en</strong>te, el host liberará la memoria reservada y finalizará.<br />
5.1.2. Segunda etapa<br />
La segunda parte parte, , qué es la carga de trabajo más pesada <strong>del</strong> programa, es la<br />
ejecución <strong>del</strong> kernel <strong>en</strong> el dispositivo <strong>GPU</strong>. Cada thread procesará un único píxel, y<br />
calculará la distancia <strong>en</strong>tre el píxel y el c<strong>en</strong>tro de cada cluster. Durante la ejecución<br />
<strong>del</strong> bucle se estará dete determinando rminando la misma distancia <strong>en</strong>tre el píxel y cada uno de los<br />
Trabajo Fin de Máster -53- Sergio Bernabé García
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