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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 como CUDA, OmpSs, OpenCL, Pthreads, para 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 las 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 plataformas  de computo de alto rendimiento, como es el caso de los estudios presentados en \cite{Duato_2011}  existen \cite{Duato_2011}, \cite{Suzuki_2015},\cite{Lin_Shi_2009}, \cite{Gupta_2009}.  Existen  otras alternativas más, y pueden ser consultadas en los reportes de estado del arte en \cite{Liu_2010}, \cite{Hoefler_2010}.