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

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muy limitada capacidad (16 KB por multiprocesador). El tercer tipo de memoria es la memoria del dispositivo o DM (Device Memory), que es la memoria RAM de vı´deo real de la tarjeta gra´fica (se usa tambie´n para memoria de vı´deo, etc.), esta es significativamente y mas lenta que la Memoria compartida. En particular, los accesos a la memoria causan un retraso de latencia tı´pica de 400-600 ciclos de reloj (el G200-GPU, que corresponde a 300-500ns). El ancho de banda para transferir datos entre la memoria del dispositivo y GPU (223,8 GB/s en la GTX 295) es mayor que el de la CPU.

2.3.

Pipeline

gra´

co

En la figura 2 se muestra la estructura simplificada del renderizado del pipeline gra´fico de la GPU. Donde un procesador de ve´rtices recibe un ve´rtice de dato y luego es capaz de convertir una imagen vectorial en una foto computarizada que es construida usando los fragmentos a cada localizacio´n de pixel cubierto por una primitiva geome´trica simple. Para lograr este objetivo el pipeline realiza las siguientes operaciones:

  • 1.

    Procesar ve´rtices.

  • 2.

    Agrupar en primitivas simples.

  • 3.

    Realizar las operaciones de, rotar, trasladar, escalar e iluminar.

  • 4.

    Acotar texturas.

  • 5.

    Mezclar elementos (blending).

Fig. 2. Pipeline gra´fico

2.4.

Comparacio´n

con la CPU

Tradicionalmente la GPUs esta´n dise˜nadas como unidades de procesamiento de rendimiento orientado al uso hardware sofisticado para programar la ejecucio´n de decenas de miles de hilos simulta´neamente en un gran nu´mero de unidades de procesamiento, o como su nombre lo indica una unidad de procesamiento gra´fico de una computadora. Pero ¿Quie´n puede afirmar que las GPU solo se puede utilizar para la representacio´n de gra´ficos? Muchas comunidades cientı´ficas han demostrado el uso extensivo de las GPU en otros campos de investigacio´n con la simulacio´n fı´sica, bioinforma´tica y la Minerı´a de Datos.

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