RESUMEN: Este trabajo presenta de manera general la forma en que se procesan imágenes en una unidad de procesamiento grafico; para ello se aplican diversas funciones implementadas bajo la plataforma CUDA (Arquitectura de dispositivo de cómputo unificado). Actualmente existe una gran variedad de computadoras potentes, capaces de ejecutar diferentes programas y actividades simultáneamente. Gracias a este tipo de tecnología se han desarrollado diseños gráficos con una mejor calidad. La demanda de diseños gráficos se ha incrementado, dicha necesidad implica un intercambio de información cada vez más rápido y masivo entre los equipos de cómputo. El propósito principal de las funciones que se desarrollarán es tener un procesamiento más eficiente, una trasmisión más rápida y reconstrucción de imágenes por medios electrónicos. El objetivo principal de este trabajo es emplear la plataforma de programación CUDA para desarrollar e implementar dichas funciones. Esta arquitectura de programación está diseñada para crear aplicaciones que de forma transparente, escalen su paralelismo para poder incrementar el número de núcleos computacionales. Para ello, CUDA utiliza tres puntos claves: la jerarquía de grupos de hilos, la memoria compartida y las barreras de sincronización. Para el desarrollo de la investigación se utiliza el filtro Sobel, éste es un operador diferencial discreto que calcula una aproximación al gradiente de la función de intensidad de una imagen y permite realizar cambios a la misma; entre ellos la detección de bordes, la resolución que se requiera al momento de procesarla, entre otras. Para la programación del Filtro de Sobel en CUDA, es necesario aplicar diferentes funciones que permitan implementar su funcionamiento de este, y así observar el comportamiento de una imagen presentada.
ABSTRACT: This paper presents a general way how images are processed in a graphics processing unit, to do that applies various functions implemented under the CUDA platform. Currently there are a variety of powerful computers capable of running different programs and activities together. Thanks to this technology were developed with better graphics quality. The demand for graphic design is higher; this need involves an exchange of information increasingly rapid and massive between the computer equipment. The main purpose of the functions is to develop improved processing, better image transmission and reconstruction electronically. The main objective of this work is to use CUDA programming platform to develop these functions. This programming model is designed to create applications that transparently scale their parallelism to increase the number of computational cores. To this end, CUDA uses three key points, which are the hierarchy of thread groups, shared memory and synchronization barriers. For the development of research Sobel filter is used, this is a discrete differential operator that computes an approximation to the gradient of the intensity function of an image, can make changes to it, among them the edge detection, the resolution the time required to process, among others. To program the Sobel Filter in CUDA, it is necessary to apply different functions to enable the implementation of this operation, and observe the behavior of a displayed image.
