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GeForce 8800 Ultra, 8800 GTX 16

GeForce 8800 GT

14

GeForce 8800 MGTX

12

GeForce 8800 GTS

12

GeForce 8800 MGTS

8

GeForce 8800 MGTX

4

GeForce 8600 GT, 8600GS

2

8700MGT, 8600MGS

GeForce 8400 MG

2

Tesla S870

4x16

Tesla D870

2x16

Tesla C870

16

Quadro Plex 1000 Model S4

4x16

Quadro Plex 1000 Model IV

2x16

Quadro FX 5600

16

Quadro FX 4600

12

Quadro FX 1700, Fx 570

4

NVS 320,FX 1600M, FX570M

Quadro FX 370,NVS 140M

16

NVS 290, FX 360M, NVS 135

Quadro NVS 130M

1

GeForce 8800 Ultra, 8800 GTX 16

GeForce 8800 GT

14

GeForce 8800 MGTX

12

GeForce 8800 GTS

12

Estado actual de los algoritmos de Reconocimiento de Rostro usando Tecnologı´a GPU

Tabla 6. Capacidad de co´mputo para las GPUs NVIDIA publicado en [1]

GPU NVIDIA

11

resultado independiente del incremento de operacio´n, que indica el ı´ndice del elemento de la lista vacı´a para que el hilo pueda escribir su informacio´n. Por lo tanto, la mayorı´a de operaciones ato´micas devuelven un resultado despue´s de su ejecucio´n. Los dispositivos de capacidad de co´mputo 1.1 como lo muestra la anterior tabla 7 son los que esta´n dise˜nados para ejecutar operaciones ato´micas.

No de multiprocesadores Capasidad de co´mputo

1.0 1.1 1.1 1.0 1.1 1.1 1.1

1.1 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.1

1.0

1.1 1.0 1.1 1.1 1.0

2.7.

Paralelismo

en la GPU

Muchas aplicaciones de grandes conjuntos de datos como los arreglos de datos, pueden uti- lizar un modelo de programacio´n paralela para acelerar los ca´lculos. En la representacio´n 3D de grandes conjuntos de pı´xeles y ve´rtices se asignan a las discusiones paralelas. Del mismo modo, la imagen y los medios de comunicacio´n como la tramitacio´n de solicitudes de post-procesamiento de las ima´genes renderizadas, la codificacio´n y descodificacio´n de vı´deo, escalado de imagen, la visio´n este´reo, y el reconocimiento de patrones pueden asignar bloques de la imagen y los pı´xeles de hilos de procesamiento en paralelo. De hecho, muchos algoritmos fuera del a´mbito de la representacio´n y el procesamiento de ima´genes pueden acelerados por el procesamiento de datos en paralelo de las unidades de procesamiento gra´fico como se muestra ma´s adelante en el documento, como son: el procesamiento de se˜nales en general o de simulacio´n fı´sica para la financiacio´n de ca´lculo o biologı´a computa- cional. Las aplicaciones de rendimiento tienen varias propiedades que las distinguen de las aplica-

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