Análisis del uso de un cluster de Raspberry Pi para cómputo de altas prestaciones

Durante décadas, el desarrollo de plataformas para cómputo de altas prestaciones (HPC) estuvo focalizado casi únicamente en mejorar el rendimiento de las mismas. Esto provocó un crecimiento exponencial en los requerimientos de potencia de estos sistemas (no sólo para alimentarlos sino también para refrigerarlos), lo que a su vez repercutió en el costo económico de los mismos. Es por eso que, hoy en día, la reducción del consumo energético se ha vuelto unos de los principales desafíos para la comunidad HPC. La Raspberry Pi (RPi) es una SBC (Single Board Computer) de bajo costo, la cual cuenta con múltiples núcleos, capacidad para conectarse en red y soporte a sistemas operativos y herramientas de programación tradicionales de HPC. Aunque sus núcleos no son potentes, el bajo consumo de potencia de las RPi las vuelven una opción atractiva desde el punto de vista energético. Por este motivo, esta tesina se propuso armar un cluster de placas RPi y analizar la viabilidad de su uso para HPC.Tesis dirigida por Franco Chichizola y Enzo Rucci.Facultad de Informátic

Análisis del uso de un cluster de Raspberry Pi para cómputo de altas prestaciones

Durante décadas, el desarrollo de plataformas para cómputo de altas prestaciones (HPC) estuvo focalizado casi únicamente en mejorar el rendimiento de las mismas. Esto provocó un crecimiento exponencial en los requerimientos de potencia de estos sistemas (no sólo para alimentarlos sino también para refrigerarlos), lo que a su vez repercutió en el costo económico de los mismos. Es por eso que, hoy en día, la reducción del consumo energético se ha vuelto unos de los principales desafíos para la comunidad HPC. La Raspberry Pi (RPi) es una SBC (Single Board Computer) de bajo costo, la cual cuenta con múltiples núcleos, capacidad para conectarse en red y soporte a sistemas operativos y herramientas de programación tradicionales de HPC. Aunque sus núcleos no son potentes, el bajo consumo de potencia de las RPi las vuelven una opción atractiva desde el punto de vista energético. Por este motivo, esta tesina se propuso armar un cluster de placas RPi y analizar la viabilidad de su uso para HPC.Tesis dirigida por Franco Chichizola y Enzo Rucci.Facultad de Informátic

Análisis del uso de un cluster de Raspberry Pi para cómputo de altas prestaciones

Durante décadas, el desarrollo de plataformas para cómputo de altas prestaciones (HPC) estuvo focalizado casi únicamente en mejorar el rendimiento de las mismas. Esto provocó un crecimiento exponencial en los requerimientos de potencia de estos sistemas (no sólo para alimentarlos sino también para refrigerarlos), lo que a su vez repercutió en el costo económico de los mismos. Es por eso que, hoy en día, la reducción del consumo energético se ha vuelto unos de los principales desafíos para la comunidad HPC. La Raspberry Pi (RPi) es una SBC (Single Board Computer) de bajo costo, la cual cuenta con múltiples núcleos, capacidad para conectarse en red y soporte a sistemas operativos y herramientas de programación tradicionales de HPC. Aunque sus núcleos no son potentes, el bajo consumo de potencia de las RPi las vuelven una opción atractiva desde el punto de vista energético. Por este motivo, esta tesina se propuso armar un cluster de placas RPi y analizar la viabilidad de su uso para HPC.Tesis dirigida por Franco Chichizola y Enzo Rucci.Facultad de Informátic

An Overview on the Applications of Matrix Theory in Wireless Communications and Signal Processing

This paper overviews the key applications enabled by matrix theory in two major fields of interest in electrical engineering, namely wireless communications and signal processing. The paper focuses on the fundamental role played by matrices in modeling and optimization of wireless communication systems, and in detection, extraction and processing of the information embedded in signals. Among the major applications in wireless communications, the role of matrix representations and decompositions in characterizing multiple-input multiple-output (MIMO) and orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication systems is described. In addition, this paper points out the important contribution made by matrices in solving signal estimation and detection problems. Special attention is given to the implementation of matrices in sensor array signal processing and the design of adaptive filters. Furthermore, the crucial role played by matrices in representing and processing digital images is depicted by several illustrative applications. This paper concludes with some applications of matrix theory in the area of compressive sensing of signals and by outlining a few open research problems for future study