NVIDIA abrió la arquitectura de los procesadores gráficos de sus placas de video (GPUs) para ser utilizados en aplicaciones de propósito general y desarrolló el lenguaje de programación CUDA permitiendo a los programadores crear funciones con explícito paralelismo de datos, brindando una plataforma de cómputo de alto rendimiento y paralelismo a gran escala. Nuestro trabajo presenta la aplicación de las capacidades de cómputo paralelo provisto por las GPUs, como coprocesadores de la CPU, para mejorar el tiempo de ejecución de un método de mallado de elementos finitos creado por P. Persson y G. Strang para MATLAB. Dado que las GPUs poseen decenas de unidades de procesamiento, son adecuadas para el procesamiento de datos matriciales, siendo e...
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Los sistemas diseñados para resolver problemas específicos como los procesadores gráficos(GPU), tien...
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