Bajo la suposición ideal de desplegar solo una unidad central de procesamiento (CPU) en todo el sistema, los sistemas sin células (CF) pueden lograr una ganancia significativa de macrodiversidad, proporcionando así un servicio uniformemente confiable a cada equipo de usuario (UE). Sin embargo, debido a limitaciones en la escalabilidad del sistema y la viabilidad de una estricta sincronización de fase, los sistemas CF requieren una configuración multi-CPU y realizan transmisiones coherentes a una escala más pequeña. Además, los sistemas CF convencionales operan típicamente en modo de duplexación por división de tiempo (TDD) y utilizan información estadística del estado del canal (CSI) para la decodificación en el enlace descendente (DL), pero el efecto de endurecimiento del canal no es significativo. Estos factores reducen la eficiencia espectral en el enlace descendente (SE) e incrementan el tiempo de transmisión en el DL, lo que conduce a un mayor consumo de energía en los sistemas CF. Para abordar estos problemas, introducimos la estimación de canal en el enlace descendente (DLCE) en sistemas CF multi-CPU y derivamos la SE DL aproximadamente alcanzable. Para reducir la sobrecarga de pilotos en el DL, proponemos un principio de asignación de pilotos en el DL restringido por reutilización de pilotos en el enlace ascendente. Basándonos en este principio, desarrollamos un algoritmo de asignación de pilotos a mayor distancia (FDPA) para mitigar la contaminación de pilotos. Además, aprovechando las características del algoritmo heurístico de asignación de potencia distribuida, proponemos dos algoritmos de agrupación de puntos de acceso (AP): uno basado en CSI (BCSI) y otro basado en el tamaño de grupo coherente (BCGS). Los resultados de la simulación indican que la introducción de DLCE mejora significativamente la SE DL en sistemas masivos MIMO CF multi-CPU, mientras que el algoritmo FDPA propuesto mejora aún más la SE DL. Los algoritmos BCSI y BCGS también mejoran efectivamente la SE DL y ayudan a reducir el consumo de energía. Al combinar DLCE, el algoritmo FDPA y los algoritmos de agrupación de AP propuestos, el consumo de energía de los sistemas CF multi-CPU puede reducirse significativamente.