En muchas aplicaciones, tales como la manipulación de datos hiperespectrales, la exploración de datos de resonancia magnética o la identificación de cuencas visuales en modelos digitales de elevación, es necesario realizar operaciones aritméticas sobre cada punto de una malla de datos que implican al resto de puntos de la misma, lo que puede resultar en un problema computacionalmente intratable. Se presenta en este trabajo SkewEngine, una herramienta diseñada para mejorar el rendimiento de cálculos intensivos en mallas regulares de datos 2D o 3D, como imágenes, volúmenes de datos multiespectrales o modelos digitales de elevación. SkewEngine soluciona este problema mediante la reorganización de la malla en memoria según una dirección espacial preferente, lo que permite una mayor eficiencia en la realización de cálculos intensivos. Se demuestra que SkewEngine ofrece una mejora significativa en la velocidad de los cálculos para una variedad de casos de prueba, lo que sugiere que puede ser una herramienta útil en una mucho más amplia gama de aplicaciones en las que se requiere procesamiento intensivo de datos en mallas regulares.
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