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Muchos enfoques han sido considerados para dar solución a la problemática del consumo energético sobre las arquitecturas de alto rendimiento, así también el consumo energético que implica la integración de aceleradores y coprocesadores en ellas. Algunos estudios en la literatura como , plantean el uso de la técnica de voltaje dinámico y escalamiento en frecuencia (DVFS) o sus variaciones, como una de las alternativas para mitigar el consumo energético desde el punto de vista del hardware.   Desde el punto de vista del software, los planteamientos van desde la propuesta de nuevos algoritmos para planificación de tareas o modificaciones de los ya existentes, hasta el desarrollo de nuevos lenguajes y modelos de programación paralelos, paralelos como CUDA, OmpSs, OpenCL, Pthreads,  para lograr definir y  controlar la forma en como las aplicaciones acceden y emplean los recursos de hardware que les permiten ejecutarse de manera acelerada. Los planteamientos mencionados con anterioridad, son quizás los mas reportados y populares de la literatura, sin embargo no son los únicos. Por ejemplo, otras alternativas son, el analísis estático y dinámico de las aplicaciones como lo **reportan ** o el uso de metaheuristicas e inteligencia artificial , para implementar planificación de tareas como los **planteados en**, el control de los recursos de hardware asignados para la ejecución de las aplicaciones **como lo plantean**, la la identificacion y ajuste de las configuraciones para compiladores empleados en cómputo de alto de desempeño, como lo **plantean plantean  las referencias** , referencias \cite{Bacon_1994},\cite{Hsu_2003}, la creación de nuevas interfaces de aplicación y frameworks para la virtualización  y acceso a los acceleradores a lo largo de las oataformas de computo de alto rendimiento, como es el caso de los estudios presentados en \cite{Duato_2011}  existen  otras alternativas más, según reporta el y pueden ser consultadas en los reportes de  estado del arte en \cite{Liu_2010}, \cite{Hoefler_2010}. Como puede verse a grandes razgos, se han propuesto muchos enfoques para atacar la problemática. con el proposito de contextualizar cada uno de estos enfoques y poder identificar el campo de acción de cada uno de ellos, \textbf{se presenta el siguiente contenido....}  \textbf{lenguajes OmpsS, DVFS, virtualización de GPUs, uso de ARM sobre HPC, y politicas de planificación energeticamente.}  Así también se han propuesto el desarrollo de nuevas herramientas para el análisis sintactico y estructural de las aplicaciones paralelas, \textbf{como son los casos de tal tal y tal}, con el proposito de ajustar las sentencias de código a las caracteristicas del hardware sobre el cual va a ser ejecutado, para así lograr niveles de rendimiento mayores y sacar provecho del hardware disponible.   Así tambíen se han planteado nuevos modelos y lenguajes de programación, con el proposito de facilitar el desarrollo de las aplicaciones y permitir a los usuarios quienes conocen mas de sus aplicaciones, desarrollar códigos mas eficientes y que se ajusten a los recursos computacionales sobre los cuales se ejecutaran permitiendo a su vez redicr el desperdicio energético producto de los \textbf{fugas de procesamiento.}  Estudios dirigidos hacia el manejo apropiado de los recursos computacionales, como los de rCUDA, virtualización.  Igualmente el desarrollo de técnicas como DVFS, que permiten control del consumo energético de las plataformas durante la ejecución de las aplicaciones paralelas sobre los aceleradores y/o unidades de procesamiento gráficos.   Finalmente estudios recientes sobre procesadores de bajo consumo de potencia como los de \cite{Freeh_2007},\cite{Etinski_2012}, \cite{Laurenzano_2014}, hacen ver este tipo de arquitecturas como una alternativa para incrementar la eficiencia energética en sistemas de cómputo de alto rendimiento