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Rodriguez AAutor (correspondencia)Otero AAutor o CoautorDe La Torre, EduardoAutor o Coautor

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21 de septiembre de 2021
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Exploiting Hardware-Based Data-Parallel and Multithreading Models for Smart Edge Computing in Reconfigurable FPGAs

Publicado en: IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS. 71 (11): 2903-2914 - 2022-11-01 71(11), DOI: 10.1109/TC.2021.3107196

Autores:

Rodriguez, A; Otero, A; Platzner, M; de la Torre, E
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Afiliaciones

Centro de Electronica Industrial (CEI), Universidad Politecnica de Madrid - Autor o Coautor
Electrónica Industrial. Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Univ Paderborn, Dept Comp Sci, D-33098 Paderborn, Germany - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ctr Elect Ind, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor
Universitat Paderborn - Autor o Coautor
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Resumen

Current edge computing systems are deployed in highly complex application scenarios with dynamically changing requirements. In order to provide the expected performance and energy efficiency values in these situations, the use of heterogeneous hardware/software platforms at the edge has become widespread. However, these computing platforms still suffer from the lack of unified software-driven programming models to efficiently deploy multi-purpose hardware-accelerated solutions. In parallel, edge computing systems also face another huge challenge: operating under multiple conditions that were not taken into account during any of the design stages. Moreover, these conditions may change over time, forcing self-adaptation mechanisms to become a must. This paper presents an integrated architecture to exploit hardware-accelerated data-parallel models and transparent hardware/software multithreading. In particular, the proposed architecture leverages the \ARTICo framework and ReconOS to allow developers to select the most suitable programming model to deploy their edge computing applications onto run-time reconfigurable hardware devices. An evolvable hardware system is used as an additional architectural component during validation, providing support for continuous lifelong learning in smart edge computing scenarios. In particular, the proposed setup exhibits online learning capabilities that include learning by imitation from software-based reference algorithms.
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Palabras clave

architecturecomputational modelingcomputer architecturedata-level parallelismedge computingedge intelligenceevolvable hardwaremultithreadingneural-networksparallel processingreconfigurable computingsoftwaretoolsComputational modelingComputer architectureData-level parallelismEdge computingEdge intelligenceEvolvable hardwareField programmable gate arraysMultithreadingParallel processingProgramming-modelsReconfigurable computingSoftware

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computational Theory and Mathematics.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-26:

  • WoS: 2
  • Scopus: 2
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-26:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 12 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/87621/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 154
  • Descargas: 1
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Germany.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Rodriguez Medina, Alfonso) y Último Autor (TORRE ARNANZ, EDUARDO DE LA).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Rodriguez Medina, Alfonso.

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