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The health care area, in particular, the clinical pathology with automated analysis of microscopic images is a field with growing demand for computing power. A barrier to the effective use of computing in this scenario is the unavailability of enough computational resources due to the high related costs. In this paper, we evaluate the use of a low-cost architecture named Raspberry Pi 2 to build computer clusters with 64 cores and 16GB RAM and their use in medical applications in the analysis of microscopic images. Our evaluation’s goal the identification of the potential cost benefit of this platform compared to other processors, taking into account runtime, hardware cost and energy consumption. The experimental results showed that the use of a Raspberrys cluster is 10× and 2× faster than the execution of the application, respectively, on a Core2Duo and I7 machine. Even at full capacity, the cluster is more power efficient than other processors only in their idle mode. As such, the Raspberry Pi 2 has proved to be an excellent and promising platform for running our class of target applications. Resumo. A área de saúde e, em especial, a patologia clinica com análise automatizada de imagens microscópicas é um campo com demanda crescente por poder computacional. Uma barreira para a utilização eficaz de computação nesse cenário é a indisponibilidade de recursos computacionais suficientes, devido aos altos custos relacionados. Dessa forma, nesse artigo, avaliamos a utilização de uma arquitetura de baixo custo e gasto energético formada por equipamentos Raspberry Pi 2 para construção de aglomerados de computadores com 64 cores e 16GB RAM para utilização em aplicações médicas em análise de imagens microscópicas. Nossa avaliação tem como objetivo identificar o potencial custo benefı́cio dessa plataforma em comparação com outros processadores, levando em consideração tempo de execução, custo do hardware e gasto energético. Os resultados experimentais mostraram que a utilização de um cluster de Raspberrys é 10× e 2× mais rápido que a execução da aplicação, respectivamente, em máquinas Core2Duo e I7. Mesmo em sua capacidade máxima, o cluster foi energeticamente mais econômico do que os demais processadores. Dessa forma, o Raspberry Pi 2 mostrou-se uma excelente e promissora plataforma para execução de nossa classe de aplicações alvo.

Avaliação de Cluster Raspberry Pi para Execução de Aplicações de Análise de Imagens Microscópicas Médicas