COMunicación y compuTACión inTeligentes y Sociales

COMTACTS

EL PROYECTO

RESUMEN

Los avances experimentados en el ámbito de la computación distribuida han permitido desarrollar sistemas de tratamiento e intercambio de información cada vez más potentes que suponen un aumento de señales y datos.

Al mismo tiempo se observa el auge de las aplicaciones surgidas en torno a los dispositivos de computación y comunicación de uso personal. En este marco se define la computación y la comunicación inteligentes y sociales como la hibridación de ambas disciplinas para afrontar retos de claro interés socio-económico.

Este proyecto aborda el diseño, desarrollo e implementación de productos, sistemas, programas y algoritmos de tratamiento de señal y comunicaciones, que hacen uso de arquitecturas de última generación, computación avanzada y comunicaciones eficientes en el marco de una computación y una comunicación inteligentes y orientadas a abordar retos sociales.

OBJETIVOS

El objetivo general de este proyecto es el diseño, desarrollo e implementación de productos, sistemas, programas y algoritmos que hagan uso de arquitecturas de última generación, computación avanzada y comunicaciones eficientes en el marco de una computación y una comunicación social e inteligente, todo ello aprovechando la composición y experiencia conjunta del Grupo de Investigación que lo sustenta.

El objetivo general del proyecto se puede refinar en varios objetivos específicos con vocación de transferencia, que pretenden reforzar y contextualizar en la presente propuesta los trabajos de cada línea de investigación y conseguir utilizar los recursos y desarrollos producidos por cada línea para afianzar los resultados de las restantes. Los objetivos específicos son los siguientes:

Vacio
Tratamiento de señal y datos
  • Diseño, implementación y optimización de algoritmos y sistemas de control distribuido de sonido con aplicaciones de entretenimiento, virtualización y mejora ambiental.
  • Diseño, implementación y optimización de algoritmos de tratamiento de señal para la toma de decisiones con aplicaciones sobre señales biomédicas, sonoras y financieras.
  • Diseño, implementación y optimización de algoritmos de tratamiento de imagen y señales biomédicas para ayuda al diagnóstico precoz y al análisis del comportamiento
Computación de Altas Prestaciones
  • Diseño, implementación y optimización de algoritmos matriciales y numéricos sobre arquitecturas paralelas de última generación.
  • Desarrollo de bibliotecas especializadas de altas prestaciones.
Arquitectura de Altas Prestaciones
  • Técnicas de escalabilidad consciente del consumo
  • Diseño de herramientas de computación de altas prestaciones consciente del consumo.
Comunicaciones
  • Diseño, implementación y optimización de algoritmos de precodificación, detección, decodificación, conformación de haz y corrección de errores en sistemas de comunicaciones con múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) con aplicación en sistemas de comunicaciones de próxima generación.
  • Diseño, implementación y optimización de algoritmos de toma de decisiones e intercambio de información, así como de prototipos prácticos centrados en el concepto global de inteligencia en el internet de las cosas (Internet of Things, IoT).

Junto a estos objetivos de carácter científico-técnico nos proponemos alcanzar también objetivos que complementen la labor científica facilitando el retorno social que se persigue en el proyecto:

  • Objetivo 10: Difusión y transferencia de resultados de investigación.
  • Objetivo 11: Integración social y perspectiva de género.

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN

La investigación del grupo en el presente proyecto se organiza en torno a cuatro líneas generales de investigación interrelacionadas. En cada línea se sigue una aproximación multidisciplinar en la resolución de los problemas planteados. 

Tratamiento de señal y datos

La actividad investigadora del grupo en esta línea se centra en diferentes aplicaciones del tratamiento digital de señales, principalmente sonoras, biomédicas e imágenes, así como de series temporales de carácter financiero. Ha participado y participa hoy en día en proyectos de investigación con financiación pública y privada y tiene probada experiencia en el uso de las más avanzadas técnicas de tratamiento digital de señales, por ejemplo: transformadas tiempo-frecuencia, análisis espectral, filtros adaptativos, procesado en “array”, separación de fuentes, procesado espacio-temporal, filtros no lineales, procesado de señal en grafos, análisis de componentes independientes, fusión de detectores/clasificadores, técnicas de segmentación, registro y clasificación de imagen (2D, 3D, multi e hiperespectral), etc. Como hitos de esta línea, de relevancia para la presente propuesta, cabe citar:

  • Desarrollo de sistemas de control y reproducción de campo sonoro en entornos localizados tanto en sistemas distribuidos como centralizados.

  • Programación eficiente de algoritmos complejos de tratamiento de señal en sistemas basados en procesadores multicore y manycore de propósito general.

  • Desarrollo de sistemas de ayuda al diagnóstico basados en tratamiento de imágenes y de señales biomédicas.

  • Desarrollo de sistemas de análisis de comportamiento humano mediante tratamiento de señales fisiológicas y análisis de vídeo e imagen.

  • Desarrollo de algoritmos de separación, detección y clasificación de señales mediante algoritmos centralizados y distribuidos.

  • Desarrollo de sistemas inteligentes de toma de decisiones a partir de información distribuida, multicanal y multimodal.

Comunicaciones

La actividad investigadora del grupo en esta línea se ha centrado en desarrollo de receptores MIMO, comunicaciones multi-usuario y sistemas coordinados. Se ha trabajado en el diseño de: algoritmos de detección MIMO basados en esquemas de búsqueda en árbol, precodificadores para sistemas multiusuario, sistemas de “beamforming” cooperativo y decodificadores iterativos. Siempre desde una perspectiva de computación eficiente en entornos mono y multiprocesador. Se ha avanzado también en el desarrollo de redes ad-hoc para la transmisión de datos, imágenes y vídeo, así como para la implementación de algoritmos de tratamiento de señal distribuido aplicando estrategias de “edge” y “green-computing”. Como hitos de esta línea, de relevancia para la presente propuesta, cabe citar:

  • Desarrollo de algoritmos iterativos de detección y decodificación de señal en sistemas “Large-MIMO”.
  • Desarrollo de un testbed propio desplegando una red de sensores distribuidos. Cada sensor de la red contiene una Ras- pberry Pi 3, un micrófono USB y una batería Además, como elementos adicionales se han realizado pruebas con un GPS conectado a través del puerto USB para proporcionar la ubicación del sensor.
  • Desarrollo de una librería de algoritmos de detección de señales de comunicaciones MIMO, MIMOPACK.
Computación de Altas Prestaciones

En el campo de la Ingeniería existen muchos problemas que pueden beneficiarse de la potencia computacional que ofrecen las arquitecturas actuales. Esta línea de investigación se centra en el desarrollo de algoritmos, programas y prototipos que permiten obtener productos de alta calidad utilizando la computación de altas prestaciones. Las investigaciones en este caso se han dirigido hacia el desarrollo de algoritmos paralelos eficientes que resolvieran los problemas y su implementación sobre clusters de PCs, arquitecturas multicore, o tarjetas de tipo GPU. Para ello han sido necesarios desarrollos específicos que replantearan los problemas abordados con el fin de hacer posible su implementación sobre arquitecturas paralelas, utilizando y desarrollando en su caso librerías de altas prestaciones para problemas de álgebra matricial numérica y/o desarrollando e implementando algoritmos específicos para las especificaciones concretas que surgen en estas aplicaciones. Como hitos de esta línea, de relevancia para la presente propuesta, cabe citar:

  • Desarrollo, implementación y paralelización de algoritmos eficientes en problemas de sonido 3D.
  • Resolución de problemas numéricos de electromagnetismo aplicado a las comunicaciones, utilizando computación de altas prestaciones, para el diseño de componentes pasivos en microondas.
  • Optimización computacional de la detección de símbolos digitales en sistemas de múltiple entrada múltiple salida (sistemas MIMO), mediante herramientas de altas prestaciones.
  • Simulación del comportamiento del tejido cardiaco utilizando GPU.
  • Diseño y realización de librerías numéricas de altas prestaciones: StructPack, NNMFPack, etc.
Arquitectura de Altas Prestaciones y aplicaciones

El objetivo principal de esta línea es la optimización de algoritmos numéricos sobre procesadores de propósito general (superescalares y VLIW), así como hardware específico (GPUs y FPGAs), y su paralelización sobre sistemas paralelos de paso de mensaje (principalmente clusters de computadores) y multiprocesadores con memoria compartida (SMPs, CC-NUMA, y procesadores multinúcleo). Los desarrollos en esta línea persiguen la aplicación de técnicas de computación paralela y de altas prestaciones en la solución de problemas que aparecen en: Teoría de Control, Química Computacional, Electromagnetismo, Ingeniería Aeronáutica, y aplicaciones científicas y de ingeniería en general. Estos desarrollos van ligados a los sistemas masivamente paralelos de última generación y pretenden además utilizar estos sistemas de forma sostenible haciendo una computación de altas prestaciones consciente del consumo. Como hitos principales de esta línea, de relevancia para la presente propuesta, cabe destacar:

  • Desarrollo de modelos, herramientas y aplicaciones específicas para una computación sostenible de altas prestaciones.
  • Desarrollo e implementación de bibliotecas y algoritmos paralelos conscientes del consumo para cálculo matricial con matrices densas.
  • Desarrollo de aplicaciones conscientes del consumo para Procesado de Señal sobre procesadores multicore, GPUs y computadores paralelos de última generación.

NOTICIAS

PROMETEO 2023

 

La generalitat Valenciana ha concedido al grupo de investigación asociado al proyecto una nueva subvención para la realización de proyectos I+D+i para grupos de investigación de excelencia (PROMETEO 2023).  Toda la información relativa a la nueva convocatoria puede encontrarse en la página web del nuevo proyecto.

 

Proyectos Europeos Activos

Proyecto

Programa

Fechas

CLARIFY

H2020-MSCA-ITN-2019 860627

1/11/2019 – 30/10/2023

DISRUPT

HORIZON-EIC-2022-PATHFINDEROPEN-01

1/12/2022 – 30/11/2025

ZDZW

HORIZON-CL4-2021-TWIN-TRANSITION-01-02 – 101057404

1/9/2022 – 30/8/2025

TURBO

HORIZON-CL4-2021-TWIN-TRANSITION-01-02 – 101058054

1/10/2022 – 30/3/2026

METAMORPHA

HORIZON-CL4-2021-TWIN-TRANSITION-01-03 – 101057457

1/09/2022 – 30/8/2026

SEQUOIA

HORIZON-CL4-2021-DIGITAL-EMERGING-01

1/11/2022 – 31/10/2025

IN-NOVA

HORIZON-MSCA-2021-DN-01-101073037

1/10/2022 – 30/9/2026

eFlows4HPC

H2020-JTI-EuroHPC-2019-1

1/1/2021 – 29/2/2024

RED-SEA

H2020-JTI-EuroHPC-2019-1

1/4/2021 – 31/3/2024

APROPOS

H2020 MCSA-ITN-2020

1/11/2020 – 30/10/2024

MAtchUP

H2020-SCC-2017

1/10/17 – 30/9/23

Subvención para infraestructuras y equipamiento I+D+i 2020-2021

La Generalitat Valenciana ha concedido al grupo de investigación asociado al proyecto una subvención para infraestructuras y equipamiento I+D+i para el periodo 2020-2021. Estas subvenciones tienen por objeto dotar de fondos, a las universidades públicas valencianas, consorcios públicos de investigación no sanitarios y organismos públicos de investigación de la Administración General del Estado ubicados en la Comunitat Valenciana, para la adquisición y actualización de infraestructuras, equipamientos y tecnologías de última generación de I+D+i, que les permita desarrollar actividades de investigación de excelencia.

DATOS DE LA SUBVENCIÓN:

Investigador Principal: Gonzalez, Alberto .
Proyecto: Comunicación y Computación Inteligentes y Sociales (IDIFEDER/2020/050).
Periodo: 01/01/20 – 01/01/22.
Infraestructura. GENERALITAT VALENCIANA.

PUBLICACIONES

 

 2022

  • E. Agullo, M. Altenbernd, H. Anzt, L. Bautista-Gomez, T. Benacchio, L. Bonaventura, H.-J. Bungartz, S. Chatterjee, F. M. Ciorba, N. DeBardeleben, D. Drzisga, S. Eibl, C. Engelmann, W. N. Gansterer, L. Giraud, D. Göddeke, M. Heisig, F. Jézéquel, N. Kohl, X. Sherry Li, R. Lion, M. Mehl, M. Obersteiner, E. S. Quintana, F. Rizzi, U. Rüde, M. Schulz, F. Fung, R. Speck, L. Stals, K. Teranishi, S. Thibault, D. Thönnes, A. Wagner, B. Wohlmuth. “Resiliency in numerical algorithm design for extreme scale simulations”. Int. J. of High Performance Computing Applications, Vol. 36(2), pp. 251-285, 2022.

  • Guillermo Alaejos, Adrián Castelló, Héctor Martínez, Pedro Alonso-Jordá, Francisco D. Igual, Enrique S. Quintana-Ortí. “Micro-kernels for portable and effcient matrix multiplication in deep learning”. The Journal of Supercomputing, Vol.pp., 2022. ISSN: 0920-8542. DOI: 10.1007/s11227-022-05003-3.

  • J. I. Aliaga, H. Anzt, T. Grützmacher, E. S. Quintana, A. Tomás. “Compression and load balancing for efficient sparse matrix-vector product on multicore and GPUs”. Concurrency and Computation: Practice & Experience, Vol. 34(14), e6515, 2022.

  • J. I. Aliaga, H. Anzt, T. Grützmacher, E. S. Quintana, A. E. Tomás. “Compressed basis GMRES on high performance GPUs”. Int. J. of High Performance Computing Applications, Vol.0(0), 2022.

  • Javier Ibáñez, José M. Alonso, Pedro Alonso-Jordá, Emilio Defez, Jorge Sastre. “Two Taylor Algorithms for Computing the Action of the Matrix Exponential on a Vector”. Algorithms, Vol. 15(2), 48, pp. 1-17, 2022.ISSN: 1999-4893. DOI: 10.3390/a15020048.

  • del Amor, Rocío; Meseguer, Pablo; Tommaso Lorenzo Parigi; Vincenzo Villanacci; Colomer, Adrián; Launet, Laetitia Mariana; … Naranjo Ornedo, Valeriana. “Constrained multiple instance learning for ulcerative colitis prediction using histological images”. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2022.

  • del Amor, Rocío;…, Naranjo Ornedo, Valeriana. “OP16 The first virtual chromoendoscopy artificial intelligence system to detect endoscopic and histologic remission in Ulcerative Colitis”. Journal of Crohn s and Colitis (2022). https://doi.org/10.1093/ecco-jcc/jjab232.015.

  • H. Anzt, T. Cojean, G. Flegar, F. Göbel, T. Grützmacher, P. Nayak, T. Ribizel, Y. M. Tsai, E. S. Quintana. “Ginkgo: A modern linear operator algebra framework for high performance computing”. ACM Trans. on Mathematical Software, Vol. 48(1), pp. 2:1-2:33, 2022.

  • S. Barrachina, M. Dolz, P. San Juan, E. S. Quintana. “Efficient and portable GEMM-based convolution operators for deep neural network training on multicore processors”. J. of Parallel and Distributed Computing, Vol. 167, pp. 240-254, 2022.

  • A. Castelló, S. Barrachina, M. F. Dolz, E. S. Quintana, P. San Juan, A. E. Tomás. “High performance and energy efficient inference for deep learning on multicore ARM processors using general optimization techniques and BLIS”. J. Systems Architecture, Vol. 125, pp. 102459:1-9, 2022.

  • E. Defez, J. Ibáñez, P. Alonso-Jordá, José M. Alonso, J. Peinado. “On Bernoulli matrix polynomials and matrix exponential approximation”. Journal of Computational and Applied Mathematics, Vol. 404, pp. 1-16, 2022. DOI: 10.1016/j.cam.2020.113207.

  • E. Defez, J. Ibáñez, José M. Alonso, P. Alonso-Jordá. “On Bernoulli series approximation for the matrix cosine”. Mathematical Methods in the Applied Sciences, Vol. 45(6), pp. 3239-3253, 2022. DOI: 10.1002/mma.7041.

  • E.Defez, J. Ibáñez, J. Peinadob, P.Alonso-Jordá, José M. Alonso. “New Hermite series expansion for computing the matrix hyperbolic cosine”. Journal of Computational and Applied Mathematics, Vol. 408, pp. 114084, 2022. DOI: 10.1016/j.cam.2022.114084.

  • Jorge Ejarque, Rosa M. Badia, Loic Albertin, Giovanni Aloisio, Enrico Baglione, Yolanda Becerra, Stefan Boscherto, Julian R. Berlin, Alessandro D’Anca, Donatello Elia, François Exertier, Sandro Fiorei, José Flich, Arnau Folch, Steven J.Gibbons, Nikolay Koldunov, Francesc Lordan, Stefano Lorito, Finn Lovholt, Jorge Macías, Fabrizio Marozzo, Alberto Michelini, Marisol Monterrubio-Velasco, Marta Pienkowska, Josep de la Puente, Anna Queralt, Enrique S. Quintana-Ortí, Juan E. Rodríguez, Fabrizio Romano, Riccardo Rossi, Jedrzej Rybicki, Miroslaw Kupczyk, Jacopo Selva, Domenico Talia, Roberto Tonini, Paolo Trunfio, Manuel Volpe. “Enabling dynamic and intelligent workflows for HPC, data analytics, and AI convergence”. Future Generation Computer Systems, Vol. 134, 414-419, 2022.

  • M. Ferrer, M. de Diego, A. Hassani, M. Moonen, G. Piñero, A. Gonzalez. “Multi-tone active noise equalizer with spatially distributed user-selected profiles”. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.30, pp.03199-3213, 2022.

  • Miguel Ferrer, Maria de Diego, Gema Piñero, Amin Hassani, Marc Moonen, Alberto Gonzalez. “Transfer functions of fxlms-based multi-channel multi-tone active noise equalizers”. Electrical Engineering and Systems Science, Audio and Speech Processing, 2022. doi: 10.48550/arXiv.2207.01102.

  • Victor M. García-Mollá, M. Ángeles Simarro, F. J. Martínez-Zaldívar, Murilo Boratto, Pedro Alonso-Jordá, Alberto González. “Parallel Signal Detection for Generalized Spatial Modulation MIMO Systems”. The Journal of Supercomputing, Vol. 78, pp. 7059-7077, 2022. DOI: 10.1007/s11227-021-04163-y

  • T. Grützmacher, H. Anzt, E. S. Quintana. “Using Ginkgo’s memory accessor for improving the accuracy of memory-bound low precision BLAS”. Software: Practice and Experience, (aceptado y pdte. de publicación).

  • Xianyong Gui; Vincenzo Villanacci; del Amor, Rocío; Michael Vieth; Gert De Hertogh; Davide Zardo … Naranjo Ornedo, Valeriana. “PICaSSO Histologic Remission Index (PHRI) in ulcerative colitis: development of a novel simplified histological score for monitoring mucosal healing and predicting clinical outcomes and its applicability in an artificial intelligence system”. Gut, 2022.

  • “Weighted pressure matching with windowed targets for personal sound zones”. V. Moles-Cases, S.J. Elliott, J. Cheer, G. Piñero, A. Gonzalez. “Weighted pressure matching with windowed targets for personal sound zones”. The Journal of the Acoustical Society of America. Vol. 151, pp: 334-345, 2022.

  • Mosquera-Zamudio, Andrés; Launet, Laetitia Mariana; Tabatabaei, Zahra; Parra-Medina, Rafael; Colomer, Adrián; Oliver Moll, Javier … Naranjo Ornedo, Valeriana. “Deep Learning for Skin Melanocytic Tumors in Whole-Slide Images: A Systematic Review”. Cancers 2023, 15(1), 42; 2022. https://doi.org/10.3390/cancers15010042

  • Vincenzo Eduardo Padulano, Enric Tejedor Saavedra, Pedro Alonso-Jordá, Javier López Gómez, Jakob Blomer.
    “A caching mechanism to exploit object store speed in High Energy Physics analysis”.
    Cluster Computing, Vol. online, pp. –, 2022. ISSN: 1386-7857. DOI: 10.1007/s10586-022-03757-2

  • Tommaso Lorenzo Parigi; del Amor, Rocío; Meseguer Esbrí, Pablo; Naranjo Ornedo, Valeriana. “A Virtual Chromoendoscopy Artificial Intelligence system to detect endoscopic and histologic activity/remission and predict clinical outcomes in Ulcerative Colitis”. Endoscopy, 2022.

  • C. Ramírez, A. Castelló, E. S. Quintana. “A BLIS-like matrix multiplication for machine learning in the RISC-V ISA-based GAP8 processor”. J. of Supercomputing, Vol. 78, pp. 18051-18060, 2022. ISSN: 0920-8542.

  • A. Rodriguez, L. Svilainis, Casa-Lillo M-A., Alvarez-Arenas T.G., A. Aleksandrovas, A. Chaziachmetovas, A. Salazar, “On the optimization of spread spectrum chirps into arbitrary position and width pulse signals. Application to ultrasonic sensors and systems,” IEEE Access, 10, pp. 2013-2027, 2022.

  • Arne Schmidt; Silva-Rodríguez, Julio; Molina, Rafael; Naranjo Ornedo, Valeriana “Efficient Cancer Classification by Coupling Semi Supervised and Multiple Instance Learning”. IEEE Access, 2022. 10.1109/ACCESS.2022.3143345

  • Julio Silva-Rodríguez, Valery Naranjo, Jose Dolz, “Constrained unsupervised anomaly segmentation”. Medical Image Analysis, Volume 80, 2022.

  • Silva-Rodríguez, Julio; Arne Schmidt; Sales, María Ángeles; Molina, Rafael; Naranjo Ornedo, Valeriana, “Proportion constrained weakly supervised histopathology image classification”. Computers in Biology and Medicine (147), 2022. 10.1016/j.compbiomed.2022.105714

  • M. Angeles Simarro, Victor M. Garcia-Molla, F.J. Martínez-Zaldivar, Alberto Gonzalez. “Low-complexity Soft ML Detection for Generalized Spatial Modulation”. Signal Processing. Vol.196, pp 12, 2022.

  • Vincenzo Villanacci; Tommaso Lorenzo Parigi; del Amor, Rocío; Meseguer-Esbrí, Pablo; …Naranjo Ornedo, Valeriana. “OP15 A new simplified histology artificial intelligence system for accurate assessment of remission in Ulcerative Colitis”. Journal of Crohn’s and Colitis, 2022.

  • “277: A NEW SIMPLIFIED HISTOLOGY ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM FOR ACCURATE ASSESSMENT OF REMISSION IN ULCERATIVE COLITIS”. Vincenzo Villanacci; Tommaso Lorenzo Parigi; del Amor, Rocío; Meseguer Esbrí, Pablo; Naranjo Ornedo, Valeriana . JSM Gastroenterology and Hepatology, 2022. 10.1016/S0016-5085(22)60157-4

 2021

  • J.A, Belloch, G. León, J. Badía, A. Lindoso, E. San Millan. “Evaluating the computational performance of the Xiling Ultrascale+EG Heterogeneous MPSoC”. J of Supercomputing, Vol. 77, pp. 2124-2137, 2021. DOI https://doi.org/10.1007/s11227-020-03342-7.

  • J.A. Belloch, J.M. Badía, D.F. Larios, E. Personak. M. Ferrer, L. Fuster, E.S. Quintana-Orti. “On the performance of a GPU-based SoC in a distributed spatial audio System”. J. of Supercomputing, 2021.

  • G. García, A. Colomer, V. Naranjo. “Glaucoma Detection from Raw SD-OCT Volumes: A Novel Approach Focused on Spatial Dependencies”. Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 200, p. 105855, 2021.

  • S. Morales, A. Colomer, J.M. Mossi, R. del Amor, D. Woldbye, K. Klemp, V. Naranjo. Retinal layer segmentation in rodent OCT images: Local intensity profiles & fully convolutional neural networks.” Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 198, p. 105788, 2021.

  • P. Alonso, D. Davidovic, M. Sapunar, J. R. Herrero, E. S. Quintana. “Efficient update of determinants for many-electron wave function overlaps”.  Computer Physics Communications, Vol. 258, 107521, 2021.

  • P. Benner, E. Dufrechou, P. Ezzatti, R. Gallardo, E. S. Quintana. “Factorized solution of generalized stable Sylvester equations using many-core GPU accelerators”.  J. of Supercomputing, p.1-13, 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-021-03658-y.

  •  S. Iserte, R. Mayo, E. S. Quintana, A. Peña.  “DMRlib: Easy-coding and efficient resource management for job malleability”.  IEEE Trans. on Computers, 2021. DOI:  10.1109/TC.2020.3022933.

     

  • P. San Juan, Rodríguez-Sánchez, F. D. Igual, P. Alonso, E. S. Quintana. “Low precision matrix multiplication for efficient deep learning in NVIDIA Carmelprocessors”. J. of Supercomputing, p. 1-13, 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-021-03636-4.

  • E. Dufrechou, P. Ezzatti, E. S. Quintana. “Selecting optimal SpMV realisations for GPUs via machine learning”. Int. J. of High Performance Computing Applications. Vol. 35, no 3, p. 254-267, 2021.  DOI: https://doi.org/10.1177/1094342021990738.

     

  • G. Flegar, H. Anzt, T. Cojean, E. S. Quintana. “Adaptive precision block-Jacobi for high performance preconditioning in the Ginkgo linear algebra software”.  ACM Trans. on Mathematical Software. Vol. 47, no 2, p. 1-28, 2021.

2020 

    •  M. Barreda, M.F. Dolz, M.A. Castaño, P. Alonso-Jordá, E.S. Quintana-Orti. “Performance modeling of the sparse matrix–vector product via convolutional neuralnetworks”. J Supercomputing, Vol. 76, no. 11, pp. 883-8900, 2020. DOI:  https://doi.org/10.1007/s11227-020-03186-1.

    • A. Colomer, J. Igual, V. Naranjo. “Detection of Early Signs of Diabetic Retinopathy Based on Textural and Morphological Information in Fundus Images. Sensors, Vol. 20, no. 4, p. 1005, 2020.

    • M. Ferrer, M. De Diego, G. Piñero, A. Gonzalez, “ Affine Projection Algoritm Over Acoustic Sensor Networks for Active Noise Control”. Transactions on Audio, Speech and Language Procesing, Vol. 29, p. 448-461, 2020.

    •  V.M. Garcia-Molla, F.J. Martínez-Zaldívar, M.A Simarro, A. Gonzalez, “ Maximum likelihood low-complexity GSM detection for large MIMO Systems”. Signal Processing, Vol. 175, p. 107661, 2020. DOI:  https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2020.107661.

    • P. Guzmán, P. Arce, J. C. Guerri. “Automatic QoE evaluation for asymmetric encoding of 3D videos for DASH streaming service”. Ad Hoc Networks, Vol. 106, p.102184, 2020.

    •  G. León, J.M Badía, J.A. Belloch, A. Lindoso, L. Entrena. “Evaluating the soft error sensitivity of a GPU-based SoC for matrix multiplication”. Microelectronics Reliability, Vol. 114 p.113856, 2020.

    • V. Moles-Cases, G. Piñero, M. De Diego, A. Gonzalez. “Personal Sound Zones by Subband Filtering and Time Domain”. Trans. on Audio, Speech and Language-Processing, Vol. 28, pp. 2684 – 2696, 2020. DOI: 10.1109/TASLP.2020.3023628.

    • P. San Juan, A. Castelló, M.F. Dolz, P. Alonso-Jordá, E.S. Quintana-Ortí. “High Performance and Portable Convolution Operators for ARM-based Multicore Processors”. arXiv preprint arXiv: arXiv:2005.06410v1.

    • del Amor, Rocío; Morales, Sandra; Colomer, Adrián; Mogensen, Mette; Jensen, Mikkel; Israelsen, Niels M. , Naranjo Ornedo, Valeriana. “Automatic Segmentation of Epidermis and Hair Follicles in Optical Coherence Tomography Images of Normal Skin by Convolutional Neural Networks”. Frontiers in Medicine , Vol 7, pp. 1 – 11, 2020. DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2020.00220

    • A. Castelló, R. Mayo, S. Seo, P. Balaji, E. S. Quintana, A. Peña.  “Analysis of threading libraries for high performance computing”. IEEE Trans. on Computers, Vol. 69(9), pp. 1279-1292, 2020.

    •  S. Catalán, A. Castelló, F. D. Igual, R. Rodríguez-Sánchez, E. S. Quintana. “Programming parallel dense matrix factorizations with look-ahead and OpenMP”. Cluster Computing, Vol. 23(1), pp. 359-375, 2020.

       

    • T. Grützmachar, T. Cojean, G. Flegar, H. Anzt, E. S. Quintana. “Acceleration of PageRank with customized precision based on mantissa segmentation”.  ACM Trans. on Parallel Computing, Vol. 7(1), pp. 1-19, 2020.

    • R. Iakymchuk, M. Barreda, M. Wiesenberger, J. I. Aliaga, E. S. Quintana. “Reproducibility strategies for parallel preconditioned Conjugate gradient”. J. of Computational and Applied Mathematics, Vol. 371, N. 112697, 2020.

    • R. Iakymchuk, M. Barreda, S. Graillat, José I. Aliaga, E. S. Quintana. “Reproducibility of parallel preconditioned Conjugate Gradient in hybrid programming environments”.  Int. J. of High Performance Computing Applications, Vol. 34(5), pp. 520-518, 2020.

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