Muchas aplicaciones de enorme interés implican problemas de optimización en espacios de elevada dimensionalidad con bases de datos de gran tamaño. En este trabajo se describe el uso de GPUs para acelerar la selección de características con optimización multi-objetivo en la clasificación de electroencefalogramas (EEG) para interfaces cerebro-computador (BCI). A partir del análisis de los resultados experimentales de la ejecución de diversos códigos implementados en OpenCL, se muestra la

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... ia del aprovechamiento eficiente de la jerarquía de memoria de las GPUs para alcanzar, en este tipo de problemas, resultados competitivos con el paralelismo en núcleos superescalares.