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En publicaciones como las de \cite{Agerwala_2010} y \cite{Schulte_2015}, se expone en forma clara el enfoque y futuro de la computación de alto rendimiento. La meta de alcanzar niveles de procesamiento del orden exascalar, se apoya en el hecho de emplear hardware para funciones especificas, para hacer posible un mayor rendimiento computacional y un menor consumo energético, por tal motivo la incorporación de aceleradores (MIC y GPU), son considerados los elementos computacionales más indicados para alcanzar esta meta al año 2035, según la declaración de \cite{Horst:2013:Online} director del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley.   Justamente, la lista Top500(Balle Top500 (Balle  2008)(Erich Strohmaier 2016), en la cual se clasifican los 500 supercomputadores más veloces del mundo (en terminos computacionales), refleja las altas métricas de rendimiento ante la incorporación de tecnología GPU sobre los clúster de cómputo de alto rendimiento; así también, reporta el elevado consumo energético de estas plataformas para alcanzar estos picos de procesamiento. Producto de ello, la comunidad científica involucada con el cómputo del alto desempeño ve en el elevado consumo energético una barrera para el futuro de las plataformas HPC y su ruta hacia la era exascale. Muchos enfoques han sido considerados para dar solución a la problemática del consumo energético que trae consigo la integración de aceleradores gráficos y MIC sobre las plataformas HPC. Algunos de los enfoques abordados en la literatura son: el desarrollo de nuevos lenguales y modelos de programación paralelos,