Defensa Tesis Licenciatura Federico Raimondo

• Título: Procesamiento rápido de EEG utilizando GPU
• Alumno: Federico Raimondo
• Directores: Diego Fernández Slezak y Alejandro Furfaro.
• Co-Director: Juan Kamienkowski
• Jurado: Alejandro Troccoli y Esteban Mocskos
• Resumen:

La observación de señales analógicas es inherentemente ruidosa. Independent Component Analysis (ICA) surge como un método estadístico para la separación de fuentes (componentes independientes) que dan origen a las señales, técnica muy utilizada en el estudio de electroencefalogramas (EEG).

Un problema central que posee este método es su complejidad computacional. Su implementación actual aplicada a un EEG estándar de 132 canales, a 512 Hz y una hora de duración puede alcanzar las 10 horas de cómputo en un procesador de última generación. Este procesamiento realiza, en un 90% del tiempo, operaciones de punto flotante consecuencia de las multiplicaciones de matrices y vectores.

En esta tesis se realizó la reimplementación de esta técnica mediante el uso de CUDA, arquitectura de cómputo de propósito general fuertemente orientada a las operaciones de punto flotante en paralelo utilizando las placas de video. Se presentan y analizan dos alternativas: la primera consiste en utilizar bibliotecas genéricas desarrolladas por NVIDIA; la segunda, implementar en CUDA sin el uso de bibliotecas. A través de esta implementación se pudo obtener se pudo obtener un incremento de 4x en el tiempo requerido para procesar experimentos de EEG.