Diseño, implementación y evaluación de clúster RB-Pi para el procesamiento de visión en paralelo

• Muñoz-Saavedra, Luis ^[1] ; Domínguez-Morales, Manuel ^[1] ; Cascado-Caballero, Daniel ^[1] ; Linares-Barranco, Alejandro ^[1]
  1. [1] Universidad de Sevilla

     Universidad de Sevilla

     Sevilla, España

     
• Localización: Avances en la investigación en ciencia e ingeniería / Ana María Beltrán Custodio (ed. lit.), Manuel Félix Angel (ed. lit.), 2019, ISBN 978-84-120057-2-1, págs. 37-46
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    En este proyecto se presenta la creación de un clúster de micropcs para análisis de imágenes. Para su creación partimos de cero: el análisis de las herramientas que nos ayuden a conseguir el objetivo, un análisis de las prestaciones, así como los pasos para su creación. Se parte de la base de que se alcanzó el límite de procesamiento monoprocesador desde hace varias generaciones, lo cual ha supuesto una fuerte evolución en el procesamiento paralelo. Para aplicaciones con grandes necesidades (cálculos matemáticos, procesamiento de vídeo, entrenamiento, etc.) se hace uso de clústeres; sin embargo, éstos poseen un coste muy elevado, lo cual provoca que sea uso exclusivo en supercomputación. En este trabajo se presenta el diseño e implementación de clúster de bajo coste basado en computadores empotrados Raspberry Pi. Se describe la configuración del clúster para comunicación por paso de mensajes. Y, finalmente, se realiza una prueba del sistema utilizando aplicación de procesamiento paralelo de vídeo.

  • English

    This project presents the creation of a micro-pc cluster for image analysis. For its creation we start from scratch: the analysis of the tools that help us achieve the goal, an analysis of the benefits, as well as the steps for its creation. Since the limit of single-processor processing has been reached for several generations, a strong evolution in parallel processing has been experimented in the last years. For applications with great computation power needs (mathematical calculations, video processing, training, ...) clusters are used; however, they have a very high cost, which makes them to be used exclusively in supercomputing. In this paper we present the design and implementation of a low-cost cluster based on Raspberry Pi embedded computers. The configuration of the cluster for communication by message passing is described. And, finally, a system test is performed using a parallel video processing application.