Optimización en procesadores ARM de la descomposición matricial QR para Beamforming

[ES] Los procesadores de propósito general y bajo consumo ARM que se montan en una amplía gama de dispositivos móviles y sistemas embebidos están revolucionando el mundo de la tecnología, que hoy en día implica casi cualquier sector imaginable. Las series ARMv7 y posteriores, tienen en su diseño la inclusión de unidades de cómputo avanzadas SIMD (Simple Instruction Multiple Data), proporcionando un recurso brillante para el procesamiento paralelo de datos. El campo del procesamiento digital de audio es el contexto de este trabajo y es donde aprovechamos las citadas capacidades en un proceso inherentemente de tiempo real. Dicho proceso consiste en la adecuada selección y descarte de señales acústicas en base a un cómputo iterativo en la actualización de las mismas. El modelo se simula y está implementado de manera eficiente mediante el uso del lenguaje de programación C, el uso de librerías de altas prestaciones como BLAS/LAPACK optimizado (ATLAS), y a la herramienta de computación paralela OpenMP. Todo ello bajo un entorno de aprovechamiento máximo del rendimiento respecto del consumo (Flop/Watt), que haga factible su uso en plataformas portátiles.[EN] ARM's general purpose and low-power consumption processors, which are assembled in a wide range of mobile devices and embedded systems are revolutionizing the world of technology, which nowadays involves almost any sector imaginable. The ARMv7 and later series, have in their design the inclusion of advanced SIMD (Simple Instruction Multiple Data) units, providing a brilliant feature for parallel data processing. The field of digital audio processing is the context of this work and it is where we take advantage of the aforementioned capabilities in an inherently real-time process. This process consists in the proper acoustic signals selection and discard, based on an iterative compute in this updating signals. The model is simulated and it is implemented by using the C programming language, the optimized BLAS/LAPACK (ATLAS) high performance library and the OpenMP framework. All this under an environment of maximum profit of the performance against the consumption (Flop/Watt), doing feasible its use in mobile platforms.Ruiz Andrés, E. (2017). Optimización en procesadores ARM de la descomposición matricial QR para Beamforming. http://hdl.handle.net/10251/88852