Resolución eficiente de la ecuación de Poisson en un clúster de GPU

176 p.Este trabajo de investigación se enmarca en el contexto de la computación de alto rendimiento(High Performance Computing, HPC) y, más en concreto, en la computación paralela utilizandocomputación de propósito general en GPU (General-Purpose computing on GPU, GPGPU). Aunqueel trabajo surge en el contexto de la física computacional, las aportaciones de esta tesis sonaplicables a múltiples ámbitos de la vida real: electrostática, ingeniería mecánica, etc.El objetivo principal de este trabajo se ha centrado en la resolución eficiente de la ecuación dePoisson en un clúster de unidades de procesamiento gráfico (Graphics Processing Units, GPU) y sehan aplicado diversas técnicas con el fin de optimizar los programas implementados: técnicas desegmentación software, optimización del acceso a memoria, sincronización, estimación deparámetros óptimos de las librerías de cómputo, etc

Automatic detection of the mental state in responses towards relaxation

Nowadays, considering society’s highly demanding lifestyles, it is important to consider the usefulness of relaxation from the perspective of both psychology and clinical practice. The response towards relaxation (RResp) is a mind-body interaction that relaxes the organism or compensates for the physiological effects caused by stress. This work aims to automatically detect the different mental states (relaxation, rest and stress) in which RResps may occur so that complete feedback about the quality of the relaxation can be given to the subject itself, the psychologist or the doctor. To this end, an experiment was conducted to induce both states of stress and relaxation in a sample of 20 university students (average age of 25.76±3.7 years old). The electrocardiographic and electrodermal activity signals collected from the participants produced a dataset with 1641 episodes or instances in which the previously mentioned mental states take place. This data was used to extract up to 50 features and train several supervised learning algorithms (rule-based, trees, probabilistic, ensemble classifiers, etc.) using and not using feature selection techniques. Besides, the authors synthesised the cardiac activity information into a single new feature and discretised it down to three levels. The experimentation revealed which features were most discriminating, reaching a classification average accuracy of up to 94.01±1.73% with the 6 most relevant features for the own-collected dataset. Finally, being restrictive, the same solution/subspace was tested with a dataset referenced in the bibliography (WESAD) and scored an average accuracy of 90.36±1.62%.Open Access funding provided thanks to the CRUE-CSIC agreement with Springer Nature. This work was partially funded by the Department of Education, Universities and Research of the Basque Government (ADIAN, IT-980-16); and by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities—National Research Agency and the European Regional Development Fund—ERDF (PhysComp, TIN2017-85409-P), and from the State Research Agency (AEI, Spain) under Grant Agreement No RED2018-102312-T (IA-Biomed)

Resolución eficiente de la ecuación de Poisson en un clúster de GPU

176 p.Este trabajo de investigación se enmarca en el contexto de la computación de alto rendimiento(High Performance Computing, HPC) y, más en concreto, en la computación paralela utilizandocomputación de propósito general en GPU (General-Purpose computing on GPU, GPGPU). Aunqueel trabajo surge en el contexto de la física computacional, las aportaciones de esta tesis sonaplicables a múltiples ámbitos de la vida real: electrostática, ingeniería mecánica, etc.El objetivo principal de este trabajo se ha centrado en la resolución eficiente de la ecuación dePoisson en un clúster de unidades de procesamiento gráfico (Graphics Processing Units, GPU) y sehan aplicado diversas técnicas con el fin de optimizar los programas implementados: técnicas desegmentación software, optimización del acceso a memoria, sincronización, estimación deparámetros óptimos de las librerías de cómputo, etc