933 resultados para Processamento paralelo (Computação)


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ln this work, it was deveIoped a parallel cooperative genetic algorithm with different evolution behaviors to train and to define architectures for MuItiIayer Perceptron neural networks. MuItiIayer Perceptron neural networks are very powerful tools and had their use extended vastIy due to their abiIity of providing great resuIts to a broad range of appIications. The combination of genetic algorithms and parallel processing can be very powerful when applied to the Iearning process of the neural network, as well as to the definition of its architecture since this procedure can be very slow, usually requiring a lot of computational time. AIso, research work combining and appIying evolutionary computation into the design of neural networks is very useful since most of the Iearning algorithms deveIoped to train neural networks only adjust their synaptic weights, not considering the design of the networks architecture. Furthermore, the use of cooperation in the genetic algorithm allows the interaction of different populations, avoiding local minima and helping in the search of a promising solution, acceIerating the evolutionary process. Finally, individuaIs and evolution behavior can be exclusive on each copy of the genetic algorithm running in each task enhancing the diversity of populations

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O objetivo deste estudo foi estimar a entropia conjunta do sistema visual humano no domínio do espaço e no domínio das freqüências espaciais através de funções psicométricas. Estas foram obtidas com testes de discriminação de estímulos com luminância ou cromaticidade moduladas por funções de Gábor. A essência do método consistiu em avaliar a entropia no domínio do espaço, testando-se a capacidade do sujeito em discriminar estímulos que diferiam apenas em extensão espacial, e avaliar a entropia no domínio das freqüências espaciais, testando-se a capacidade do sujeito em discriminar estímulos que diferiam apenas em freqüência espacial. A entropia conjunta foi calculada, então, a partir desses dois valores individuais de entropia. Três condições visuais foram estudadas: acromática, cromática sem correção fina para eqüiluminância e cromática com correção para eqüiluminância através de fotometria com flicker heterocromático. Quatro sujeitos foram testados nas três condições, dois sujeitos adicionais foram testados na condição cromática sem eqüiluminância fina e um sétimo sujeito também fez o teste acromático. Todos os sujeitos foram examinados por oftalmologista e considerados normais do ponto de vista oftálmico, não apresentando relato, sintomas ou sinais de disfunções visuais ou de moléstias potencialmente capazes de afetar o sistema visual. Eles tinham acuidade visual normal ou corrigida de no mínimo 20/30. O trabalho foi aprovado pela Comissão de Ética em Pesquisa do Núcleo de Medicina Tropical da UFPA e obedeceu às recomendações da Declaração de Helsinki. As funções de Gábor usadas para modulação de luminância ou cromaticidade compreenderam redes senoidais unidimensionais horizontais, moduladas na direção vertical, dentro de envelopes gaussianos bidimensionais cuja extensão espacial era medida pelo desvio padrão da gaussiana. Os estímulos foram gerados usando-se uma rotina escrita em Pascal num ambiente Delphi 7 Enterprise. Foi utilizado um microcomputador Dell Precision 390 Workstation e um gerador de estímulos CRS VSG ViSaGe para exibir os estímulos num CRT de 20”, 800 x 600 pixels, 120 Hz, padrão RGB, Mitsubishi Diamond Pro 2070SB. Nos experimentos acromáticos, os estímulos foram gerados pela modulação de luminância de uma cor branca correspondente à cromaticidade CIE1931 (x = 0,270; y = 0,280) ou CIE1976 (u’ = 0,186; v’= 0,433) e tinha luminância média de 44,5 cd/m2. Nos experimentos cromáticos, a luminância média foi mantida em 15 cd/m2 e foram usadas duas series de estímulos verde-vermelhos. Os estímulos de uma série foram formados por duas cromaticidades definidas no eixo M-L do Espaço de Cores DKL (CIE1976: verde, u’=0,131, v’=0,380; vermelho, u’=0,216, v’=0,371). Os estímulos da outra série foram formados por duas cromaticidades definidas ao longo de um eixo horizontal verde-vermelho definido no Espaço de Cores CIE1976 (verde, u’=0,150, v’=0,480; vermelho, u’=0,255, v’=0,480). Os estímulos de referência eram compostos por redes de três freqüências espaciais diferentes (0,4, 2 e 10 ciclos por grau) e envelope gaussiano com desvio padrão de 1 grau. Os estímulos de testes eram compostos por uma entre 19 freqüências espaciais diferentes em torno da freqüência espacial de referência e um entre 21 envelopes gaussianos diferentes com desvio padrão em torno de 1 grau. Na condição acromática, foram estudados quatro níveis de contraste de Michelson: 2%, 5%, 10% e 100%. Nas duas condições cromáticas foi usado o nível mais alto de contraste agregado de cones permitidos pelo gamut do monitor, 17%. O experimento consistiu numa escolha forçada de dois intervalos, cujo procedimento de testagem compreendeu a seguinte seqüência: i) apresentação de um estímulo de referência por 1 s; ii) substituição do estímulo de referência por um fundo eqüiluminante de mesma cromaticidade por 1 s; iii) apresentação do estímulo de teste também por 1 s, diferindo em relação ao estímulo de referência seja em freqüência espacial, seja em extensão espacial, com um estímulo sonoro sinalizando ao sujeito que era necessário responder se o estímulo de teste era igual ou diferente do estímulo de referência; iv) substituição do estímulo de teste pelo fundo. A extensão espacial ou a freqüência espacial do estímulo de teste foi mudada aleatoriamente de tentativa para tentativa usando o método dos estímulos constantes. Numa série de 300 tentativas, a freqüencia espacial foi variada, noutra série também de 300 tentativas, a extensão espacial foi variada, sendo que cada estímulo de teste em cada série foi apresentado pelo menos 10 vezes. A resposta do indivíduo em cada tentativa era guardada como correta ou errada para posterior construção das curvas psicométricas. Os pontos experimentais das funções psicométricas para espaço e freqüência espacial em cada nível de contraste, correspondentes aos percentuais de acertos, foram ajustados com funções gaussianas usando-se o método dos mínimos quadrados. Para cada nível de contraste, as entropias para espaço e freqüência espacial foram estimadas pelos desvios padrões dessas funções gaussianas e a entropia conjunta foi obtida multiplicando-se a raiz quadrada da entropia para espaço pela entropia para freqüência espacial. Os valores de entropia conjunta foram comparados com o mínimo teórico para sistemas lineares, 1/4π ou 0,0796. Para freqüências espaciais baixas e intermediárias, a entropia conjunta atingiu níveis abaixo do mínimo teórico em contrastes altos, sugerindo interações não lineares entre dois ou mais mecanismos visuais. Este fenômeno occorreu em todas as condições (acromática, cromática e cromática eqüiluminante) e foi mais acentuado para a frequência espacial de 0,4 ciclos / grau. Uma possível explicação para este fenômeno é a interação não linear entre as vias visuais retino-genículo-estriadas, tais como as vias K, M e P, na área visual primária ou em níveis mais altos de processamento neural.

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A obtenção de imagens usando tomografia computadorizada revolucionou o diagnóstico de doenças na medicina e é usada amplamente em diferentes áreas da pesquisa científica. Como parte do processo de obtenção das imagens tomográficas tridimensionais um conjunto de radiografias são processadas por um algoritmo computacional, o mais usado atualmente é o algoritmo de Feldkamp, David e Kress (FDK). Os usos do processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado têm mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de processamento. No presente trabalho é apresentada a paralelização do algoritmo de reconstrução de imagens tridimensionais FDK usando unidades gráficas de processamento (GPU) e a linguagem CUDA-C. São apresentadas as GPUs como uma opção viável para executar computação paralela e abordados os conceitos introdutórios associados à tomografia computadorizada, GPUs, CUDA-C e processamento paralelo. A versão paralela do algoritmo FDK executada na GPU é comparada com uma versão serial do mesmo, mostrando maior velocidade de processamento. Os testes de desempenho foram feitos em duas GPUs de diferentes capacidades: a placa NVIDIA GeForce 9400GT (16 núcleos) e a placa NVIDIA Quadro 2000 (192 núcleos).

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Este trabalho que envolve matemática aplicada e processamento paralelo: seu objetivo é avaliar uma estratégia de implementação em paralelo para algoritmos de diferenças finitas que aproximam a solução de equações diferenciais de evolução. A alternativa proposta é a substituição dos produtos matriz-vetor efetuados sequencialmente por multiplicações matriz-matriz aceleradas pelo método de Strassen em paralelo. O trabalho desenvolve testes visando verificar o ganho computacional relacionado a essa estratégia de paralelização, pois as aplicacações computacionais, que empregam a estratégia sequencial, possuem como característica o longo período de computação causado pelo grande volume de cálculo. Inclusive como alternativa, nós usamos o algoritmo em paralelo convencional para solução de algoritmos explícitos para solução de equações diferenciais parciais evolutivas no tempo. Portanto, de acordo com os resultados obtidos, nós observamos as características de cada estratégia em paralelo, tendo como principal objetivo diminuir o esforço computacional despendido.

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Neste trabalho, o método FDTD em coordenadas gerais (LN-FDTD) foi implementado para a análise de estruturas de aterramento com geometrias coincidentes ou não com o sistema de coordenadas cartesiano. O método soluciona as equações de Maxwell no domínio do tempo, permitindo a obtenção de dados a respeito da resposta transitória e de regime estacionário de estruturas diversas de aterramento. Uma nova formulação para a técnica de truncagem UPML em coordenadas gerais, para meios condutivos, foi desenvolvida e implementada para viabilizar a análise dos problemas (LN-UPML). Uma nova metodologia baseada em duas redes neurais artificiais é apresentada para a deteccão de defeitos em malhas de terra. O software FDTD em coordenadas gerais foi testado e validado para vários casos. Uma interface gráfica para usuários, chamada LANE SAGS, foi desenvolvida para simplificar o uso e automatizar o processamento dos dados.

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Este trabalho apresenta a proposta de um middleware, chamado DistributedCL, que torna transparente o processamento paralelo em GPUs distribuídas. Com o suporte do middleware DistributedCL uma aplicação, preparada para utilizar a API OpenCL, pode executar de forma distribuída, utilizando GPUs remotas, de forma transparente e sem necessidade de alteração ou nova compilação do seu código. A arquitetura proposta para o middleware DistributedCL é modular, com camadas bem definidas e um protótipo foi construído de acordo com a arquitetura, onde foram empregados vários pontos de otimização, incluindo o envio de dados em lotes, comunicação assíncrona via rede e chamada assíncrona da API OpenCL. O protótipo do middleware DistributedCL foi avaliado com o uso de benchmarks disponíveis e também foi desenvolvido o benchmark CLBench, para avaliação de acordo com a quantidade dos dados. O desempenho do protótipo se mostrou bom, superior às propostas semelhantes, tendo alguns resultados próximos do ideal, sendo o tamanho dos dados para transmissão através da rede o maior fator limitante.

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Tese de dout., Engenharia Electrónica e Computação, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2003

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O objetivo desta dissertação é a paralelização e a avaliação do desempenho de alguns métodos de resolução de sistemas lineares esparsos. O DECK foi utilizado para implementação dos métodos em um cluster de PCs. A presente pesquisa é motivada pela vasta utilização de Sistemas de Equações Lineares em várias áreas científicas, especialmente, na modelagem de fenômenos físicos através de Equações Diferenciais Parciais (EDPs). Nessa área, têm sido desenvolvidas pesquisas pelo GMC-PAD – Grupo de Matemática da Computação e Processamento de Alto Desempenho da UFRGS, para as quais esse trabalho vem contribuindo. Outro fator de motivação para a realização dessa pesquisa é a disponibilidade de um cluster de PCs no Instituto de Informática e do ambiente de programação paralela DECK – Distributed Execution and Communication Kernel. O DECK possibilita a programação em ambientes paralelos com memória distribuída e/ou compartilhada. Ele está sendo desenvolvido pelo grupo de pesquisas GPPD – Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído e com a paralelização dos métodos, nesse ambiente, objetiva-se também validar seu funcionamento e avaliar seu potencial e seu desempenho. Os sistemas lineares originados pela discretização de EDPs têm, em geral, como características a esparsidade e a numerosa quantidade de incógnitas. Devido ao porte dos sistemas, para a resolução é necessária grande quantidade de memória e velocidade de processamento, característicos de computações de alto desempenho. Dois métodos de resolução foram estudados e paralelizados, um da classe dos métodos diretos, o Algoritmo de Thomas e outro da classe dos iterativos, o Gradiente Conjugado. A forma de paralelizar um método é completamente diferente do outro. Isso porque o método iterativo é formado por operações básicas de álgebra linear, e o método direto é formado por operações elementares entre linhas e colunas da matriz dos coeficientes do sistema linear. Isso permitiu a investigação e experimentação de formas distintas de paralelismo. Do método do Gradiente Conjugado, foram feitas a versão sem précondicionamento e versões pré-condicionadas com o pré-condicionador Diagonal e com o pré-condicionador Polinomial. Do Algoritmo de Thomas, devido a sua formulação, somente a versão básica foi feita. Após a paralelização dos métodos de resolução, avaliou-se o desempenho dos algoritmos paralelos no cluster, através da realização de medidas do tempo de execução e foram calculados o speedup e a eficiência. As medidas empíricas foram realizadas com variações na ordem dos sistemas resolvidos e no número de nodos utilizados do cluster. Essa avaliação também envolveu a comparação entre as complexidades dos algoritmos seqüenciais e a complexidade dos algoritmos paralelos dos métodos. Esta pesquisa demonstra o desempenho de métodos de resolução de sistemas lineares esparsos em um ambiente de alto desempenho, bem como as potencialidades do DECK. Aplicações que envolvam a resolução desses sistemas podem ser realizadas no cluster, a partir do que já foi desenvolvido, bem como, a investigação de précondicionadores, comparação do desempenho com outros métodos de resolução e paralelização dos métodos com outras ferramentas possibilitando uma melhor avaliação do DECK.

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A presente tese apresenta a concepção de uma rede neural oscilatória e sua realização em arquitetura maciçamente paralela, a qual é adequada à implementação de chips de visão digitais para segmentação de imagens. A rede proposta, em sua versão final, foi denominada ONNIS-GI (Oscillatory Neural Network for Image Segmentation with Global Inhibition) e foi inspirada em uma rede denominada LEGION (Locally Excitatory Globally Inhibitory Oscillator Network), também de concepção recente. Inicialmente, é apresentada uma introdução aos procedimentos de segmentação de imagens, cujo objetivo é o de situar e enfatizar a importância do tema abordado dentro de um contexto abrangente, o qual inclui aplicações de visão artificial em geral. Outro aspecto abordado diz respeito à utilização de redes neurais artificiais em segmentação de imagens, enfatizando as denominadas redes neurais oscilatórias, as quais têm apresentado resultados estimulantes nesta área. A implementação de chips de visão, integrando sensores de imagens e redes maciçamente paralelas de processadores, é também abordada no texto, ressaltando o objetivo prático da nova rede neural proposta. No estudo da rede LEGION, são apresentados resultados de aplicações originais desenvolvidas em segmentação de imagens, nos quais é verificada sua propriedade de separação temporal dos segmentos. A versão contínua da rede, um arranjo paralelo de neurônios baseados em equações diferenciais, apresenta elevada complexidade computacional para implementação em hardware digital e muitos parâmetros, com procedimento de ajuste pouco prático. Por outro lado, sua arquitetura maciçamente paralela apresenta-se particularmente adequada à implementação de chips de visão analógicos com capacidade de segmentação de imagens. Com base nos bons resultados obtidos nas aplicações desenvolvidas, é proposta uma nova rede neural, em duas versões, ONNIS e ONNIS-GI, as quais suplantam a rede LEGION em diversos aspectos relativos à implementação prática. A estrutura dos elementos de processamento das duas versões da rede, sua implementação em arquitetura maciçamente paralela e resultados de simulações e implementações em FPGA são apresentados, demonstrando a viabilidade da proposta. Como resultado final, conclui-se que a rede ONNIS-GI apresenta maior apelo de ordem prática, sendo uma abordagem inovadora e promissora na solução de problemas de segmentação de imagens, possuindo capacidade para separar temporalmente os segmentos encontrados e facilitando a posterior identificação dos mesmos. Sob o ponto de vista prático, a nova rede pode ser utilizada para implementar chips de visão digitais com arquitetura maciçamente paralela, explorando a velocidade de tais topologias e apresentando também flexibilidade para implementação de procedimentos de segmentação de imagens mais sofisticados.

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Esse trabalho de dissertação está incluído no contexto das pesquisas realizadas no Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído da UFRGS. Ele aborda as áreas da computação de alto desempenho, interfaces simples de programação e de sistemas de interconexão de redes velozes. A máquina paralela formada por agregados (clusters) tem se destacado por apresentar os recursos computacionais necessários às aplicações intensivas que necessitam de alto desempenho. Referente a interfaces de programação, Java tem se mostrado uma boa opção para a escrita de aplicações paralelas por oferecer os sistemas de RMI e de soquetes que realizam comunicação entre dois computadores, além de todas as facilidades da orientação a objetos. Na área a respeito de interconexão de rede velozes está emergindo como uma tentativa de padronização a nova tecnologia Infiniband. Ela proporciona uma baixa latência de comunicação e uma alta vazão de dados, além de uma série de vantagens implementadas diretamente no hardware. É neste contexto que se desenvolve o presente trabalho de dissertação de mestrado. O seu tema principal é o sistema Aldeia que reimplementa a interface bastante conhecida de soquetes Java para realizar comunicação assíncrona em agregados formados por redes de sistema. Em especial, o seu foco é redes configuradas com equipamentos Infiniband. O Aldeia objetiva assim preencher a lacuna de desempenho do sistema padrão de soquetes Java, que além de usar TCP/IP possui um caráter síncrono. Além de Infiniband, o Aldeia também procura usufruir dos avanços já realizados na biblioteca DECK, desenvolvida no GPPD da UFRGS. Com a sua adoção, é possível realizar comunicação com uma interface Java sobre redes Myrinet, SCI, além de TCP/IP. Somada a essa vantagem, a utilização do DECK também proporciona a propriedade de geração de rastros para a depuração de programas paralelos escritos com o Aldeia. Uma das grandes vantagens do Aldeia está na sua capacidade de transmitir dados assincronamente. Usando essa técnica, cálculos da aplicação podem ser realizados concorrentemente com as operações pela rede. Por fim, os canais de dados do Aldeia substituem perfeitamente aqueles utilizados para a serialização de objetos. Nesse mesmo caminho, o Aldeia pode ser integrado à sistemas que utilizem a implementação de soquetes Java, agora para operar sobre redes de alta velocidade. Palavras-chave: Arquitetura Infiniband, agregado de computadores, linguagem de programação Java, alto desempenho, interface de programação.

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Estratégias para descoberta de recursos permitem a localização automática de dispositivos e serviços em rede, e seu estudo é motivado pelo elevado enriquecimento computacional dos ambientes com os quais interage-se. Essa situação se deve principalmente à popularização de dispositivos pessoais móveis e de infra-estruturas de comunicação baseadas em redes sem-fio. Associado à rede fixa, esse ambiente computacional proporciona um novo paradigma conhecido como computação pervasiva. No escopo de estudo da computação pervasiva, o Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído da Universidade Federal do Rio Grande do Sul desenvolve o projeto ISAM. Este engloba frentes de pesquisa que tratam tanto da programação de aplicações pervasivas como também do suporte à execução dessas. Esse suporte é provido pelo middleware EXEHDA, o qual disponibiliza um conjunto de serviços que podem ser utilizados por essas aplicações ou por outros serviços do ambiente de execução. Essa dissertação aborda especificamente o Pervasive Discovery Service (PerDiS), o qual atua como um mecanismo para descoberta de recursos no ambiente pervasivo proporcionado pelo ISAM. A concepção do PerDiS baseou-se na identificação dos principais requisitos de uma solução para descoberta de recursos apropriada para utilização em um cenário de computação pervasiva Resumidamente, os requisitos identificados nessa pesquisa e considerados pelo PerDiS tratam de questões relacionadas aos seguintes aspectos: a) utilização de informações do contexto de execução, b) utilização de estratégias para manutenção automática da consistência, c) expressividade na descrição de recursos e critérios de pesquisa, d) possibilidade de interoperabilidade com outras estratégias de descoberta, e) suporte à descoberta de recursos em larga-escala, e f) utilização de preferências por usuário. A arquitetura PerDiS para descoberta de recursos utiliza em sua concepção outros serviços disponibilizados pelo ambiente de execução do ISAM para atingir seus objetivos, e ao mesmo tempo provê um serviço que também pode ser utilizado por esses. O modelo proposto é validado através da implementação de um protótipo, integrado à plataforma ISAM. Os resultados obtidos mostram que o PerDiS é apropriado para utilização em ambientes pervasivos, mesmo considerando os desafios impostos por esse paradigma.

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The number of applications based on embedded systems grows significantly every year, even with the fact that embedded systems have restrictions, and simple processing units, the performance of these has improved every day. However the complexity of applications also increase, a better performance will always be necessary. So even such advances, there are cases, which an embedded system with a single unit of processing is not sufficient to achieve the information processing in real time. To improve the performance of these systems, an implementation with parallel processing can be used in more complex applications that require high performance. The idea is to move beyond applications that already use embedded systems, exploring the use of a set of units processing working together to implement an intelligent algorithm. The number of existing works in the areas of parallel processing, systems intelligent and embedded systems is wide. However works that link these three areas to solve any problem are reduced. In this context, this work aimed to use tools available for FPGA architectures, to develop a platform with multiple processors to use in pattern classification with artificial neural networks

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The metaheuristics techiniques are known to solve optimization problems classified as NP-complete and are successful in obtaining good quality solutions. They use non-deterministic approaches to generate solutions that are close to the optimal, without the guarantee of finding the global optimum. Motivated by the difficulties in the resolution of these problems, this work proposes the development of parallel hybrid methods using the reinforcement learning, the metaheuristics GRASP and Genetic Algorithms. With the use of these techniques, we aim to contribute to improved efficiency in obtaining efficient solutions. In this case, instead of using the Q-learning algorithm by reinforcement learning, just as a technique for generating the initial solutions of metaheuristics, we use it in a cooperative and competitive approach with the Genetic Algorithm and GRASP, in an parallel implementation. In this context, was possible to verify that the implementations in this study showed satisfactory results, in both strategies, that is, in cooperation and competition between them and the cooperation and competition between groups. In some instances were found the global optimum, in others theses implementations reach close to it. In this sense was an analyze of the performance for this proposed approach was done and it shows a good performance on the requeriments that prove the efficiency and speedup (gain in speed with the parallel processing) of the implementations performed

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This study shows the implementation and the embedding of an Artificial Neural Network (ANN) in hardware, or in a programmable device, as a field programmable gate array (FPGA). This work allowed the exploration of different implementations, described in VHDL, of multilayer perceptrons ANN. Due to the parallelism inherent to ANNs, there are disadvantages in software implementations due to the sequential nature of the Von Neumann architectures. As an alternative to this problem, there is a hardware implementation that allows to exploit all the parallelism implicit in this model. Currently, there is an increase in use of FPGAs as a platform to implement neural networks in hardware, exploiting the high processing power, low cost, ease of programming and ability to reconfigure the circuit, allowing the network to adapt to different applications. Given this context, the aim is to develop arrays of neural networks in hardware, a flexible architecture, in which it is possible to add or remove neurons, and mainly, modify the network topology, in order to enable a modular network of fixed-point arithmetic in a FPGA. Five synthesis of VHDL descriptions were produced: two for the neuron with one or two entrances, and three different architectures of ANN. The descriptions of the used architectures became very modular, easily allowing the increase or decrease of the number of neurons. As a result, some complete neural networks were implemented in FPGA, in fixed-point arithmetic, with a high-capacity parallel processing