Entorno paralelo de modelado y simulación bajo Matlab. Aplicación a sistemas de visión

Zusammenfassung

Los clusters se han convertido en la opción más sencilla, asequible y popular para iniciarse en computación paralela, Ofrecen a cualquier institución educativa una atractiva oportunidad para utilizar y enseñar procesamiento paralelo, e igualmente ofrecen la posibilidad de introducirse en computación paralela a la industria y a investigadores de campos no relacionados con la informática. Pero para que un sistema de cómputo se extienda, es necesario también disponer de herramientas que permitan y faciliten el desarrollo de aplicaciones en tiempo aceptable. La extensión y aceptación de un nuevo sistema de cómputo depende además del número de usuarios que estén dispuestos a entrenarse en el uso de nuevo sotware. El estándar MPI fue desarrolaldo con el fin de evitar tener que aprender diferentes funciones para desarrollar aplicaciones en diferentes sistemas paralelos. MPI especifica una librería de funciones que puede ser llamada desde C o Fortran y que permite paso de mensajes. PVM se puede considerar un estándar de factor para programación mediante paso de mensajes. Por otra parte, Matlab es un estándar de facto para modelado y simulación de prototipos. Se utiliza ampliamente, tanto académicamente como en industria, para resolución de problemas en un extenso espectro de dominios de aplicación. En esta memoria se presentan interfaces Matlab a MPI y PVM, que convierten a Matlab en un entorno paralelo para modelado y simulación. Estas interfaces facilitan la introducción del amplio número de usuarios Matlab en el procesamiento paralelo, ofreciéndoles además una oportunidad de aprender el estándar MPI y de aprender PVM sin ruptura con el entorno de trabajo al que están habituados. Por otra parte, estas interfaces ofrecen a los usuarios de MPI y a los usuarios de PVM la posibilidad de utilizar Matlab como entorno que facilite y acelere el desarrollo de sus aplicaciones paralelas. En la tesis se describen las int