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Acelerando la investigación científica

[06/01/2009] Lo que una vez se pensó como una tecnología solo para juegos de computadora, las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) nVidia GeForce con la tecnología CUDA ahora se están utilizando para el cómputo científico. La Infraestructura Abierta para el Cómputo de Red (BOINC) de Berkeley, una plataforma de cómputo distribuido, está utilizando la tecnología CUDA para aprovechar el poder de procesamiento paralelo de nVidia GPU con resultados que podrían cambiar el ritmo del descubrimiento científico, a través de proyectos como GPUGRID y Einstein@Home. El descubrimiento más reciente vino con el lanzamiento de un cliente optimizado que le permitirá a SETI@home analizar datos de SETI (Investigación para la Inteligencia Extraterrestre) en casi una octava parte del tiempo que antes se necesitaba usando CPU).

La tecnología nVidia CUDA abre el poder de procesamiento para la investigación científica que antes no estaba disponible y era inaccesible para que los investigadores, afirmó el doctor David Anderson, Científico de Investigación de Laboratorio de Ciencias Espaciales de la Universidad de California en Berkeley y fundador de BOINC. La tecnología CUDA le facilita a los científicos e investigadores optimizar los proyectos de BOINC para las nVidia GPU, y ya la están usando para aplicaciones de dinámica molecular, predicción de estructuras de proteínas, modelado del clima y el tiempo, imágenes médicas y muchas otras áreas.
BOINC es un modelo único de súper cómputo, en el cual múltiples computadoras de consumo se unen a través de Internet y su poder de cómputo combinado se utiliza para realizar tareas de cómputo muy grandes. BOINC ofrece la red de cómputo distribuida para una amplia variedad de proyectos científicos que trabajan para ayudar a curar enfermedades, estudiar el calentamiento global, descubrir pulsares y realizar otros tipos de investigación científica en PC caseras.
SETI@Home
Los investigadores en el campo científico de SETI recibieron un incremento masivo en poder de cómputo, cuando nVidia y BOINC liberaron un cliente optimizado que le permitirá a SET@Home ser acelerado sobre GPU GeForce. SETI@home, el proyecto más grande de BOINC con casi 200 mil usuarios activos, busca inteligencia extraterrestre mediante el uso de telescopios de radio para escuchar señales de radio de amplitud de banda corta provenientes del espacio.
GPUGRID
GPUGRID, el primer proyecto de BOINC en usar las GPU nVidia GeForce con tecnología CUDA para cómputo, utiliza las tarjetas gráficas basadas en nVidia en las PC participantes, para computar simulaciones biomoleculares de alto desempeño para la investigación científica.
Las simulaciones moleculares realizadas por nuestro proyecto de cómputo voluntario son algunos de los tipos más comunes realizados por los científicos, pero también son algunos de los más demandantes y normalmente requieren una súper computadora, afirmó el doctor Gianni De Fabritiis, investigador de la Unidad de Investigación en Informática Biomédica del Instituto Municipal de Investigación Médica y la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona. Ejecutar GPUGRID sobre GPU nVidia innova el cómputo voluntario al entregar aplicaciones de clase de súper cómputo sobre una infraestructura accesible que impactará enormemente la forma en que se realiza la investigación biomédica.
Einstein@Home
La tecnología nVidia CUDA pronto estará impulsando el tercer proyecto más ampliamente utilizado por BOINC, Einstein@Home, que utiliza el cómputo distribuido para buscar estrellas de neutrones giratorios (también llamadas pulsares), usando datos de detectores de ondas gravitacionales.
Esperamos que el uso de GPU en Einstein@Home incrementará enormemente el rendimiento de nuestro cómputo, señaló Bruce Allen, director del Instituto Max Plank de Física Gravitacional y Líder de Einstein@Home de la Colaboración Científica LIGO. Esto permitiría búsquedas más profundas y sensibles de fuentes de ondas gravitacionales.
CIO, Perú