Computación heterogénea paralela para acelerar la predicción del estado del tiempo
Esteban de Jesús Hernández Barragán; Nelson Enrique Vera Parra; Carlos Enrique Montenegro Marín
Licencia de minería de texto y datos
Declarado por la editorial el 30 julio 2026 a las 21:26:25 UTC
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Formatos
| Formato | ISBN | Recordreference | DOI | Año |
|---|---|---|---|---|
| Impreso | 9789587877359 | SIMEHPRINTD07IC39E58G99A0056DJ | 10.69740/UD.9789587877359.9789587877366 | — |
| E-book | 9789587877366 | SIMEHEBOOKE2H5502HFA6G7BHHAJ40 | 10.69740/UD.9789587877359.9789587877366 | — |
| Impresión bajo demanda · ed. 1 | 9789587877359 | SIMEHPOD7EH7AGA9081IF5639C78 | — | 2024 |
Sobre esta obra
Este libro aborda uno de los desafíos más complejos y actuales en el campo de la meteorología: la necesidad de acelerar los modelos de predicción numérica del tiempo (NWP, por sus siglas en inglés) utilizando arquitecturas de computación avanzadas. En un contexto en el que la precisión y la velocidad en la obtención de pronósticos meteorológicos son cruciales, esta obra explora cómo la integración de tecnologías heterogéneas, como las GPU, los aceleradores vectoriales (Intel Xeon Phi) y los FPGA, puede revolucionar el procesamiento de datos en estos modelos. El enfoque del libro está centrado en el modelo de pronóstico WRF (Weather Research and Forecasting), ampliamente utilizado en la comunidad científica para la simulación atmosférica.