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70 aplicaciones de referencia añaden soporte para tarjetas gráficas aceleradoras (GPU) a fin de satisfacer la demanda de simulaciones más rápidas

Los desarrolladores de aplicaciones adoptan el cálculo acelerado, lo que permitirá a los usuarios diseñar productos de mayor calidad y profundizar sus conocimientos científicos

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Sebastien Januario
Product Public Relations Coordinator
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Tel: +33 (0) 1 55 63 16 51
Sjanuario@nvidia.com

Cálculo paralelo CUDA
Infografía con NVIDIA CUDA: examen detallado del modelo de programación paralela más utilizado del mundo

SALT LAKE CITY—SC12—12 de noviembre de 2012—NVIDIA ha anunciado hoy que, en lo que va de año, otras 70 aplicaciones de uso extendido han incorporado soporte para aceleración en la GPU, lo que eleva a más de 200 el número de aplicaciones disponibles para investigadores, ingenieros y diseñadores.

Tres de las últimas aplicaciones en ofrecer aceleración en la GPU son:

  • ANSYS® Fluent®: ANSYS Fluent permite a los ingenieros desarrollar automóviles y aviones más aerodinámicos, lo que puede ahorrar millones de dólares en costes de combustible, y mejorar el control térmico y la fiabilidad de los paquetes electrónicos de circuitos integrados. ANSYS Fluent ha agregado a sus reputadas aplicaciones NVIDIA® CUDA®, incluida ANSYS Mechanical™, una nueva herramienta de cálculo en versión beta para configuraciones de una GPU.
  • MSC® Nastran®: utilizado por casi todos los fabricantes de automóviles del mundo, MSC Nastran es un simulador de mecánica estructural acelerado en la GPU que ayuda a optimizar el ruido, la vibración y la dureza, es decir, los atributos de calidad de un vehículo que suelen percibirse de forma más directa.
  • CHARMM: aplicación ampliamente utilizada entre los científicos para estudiar los procesos biológicos a nivel molecular. Su aceleración en la GPU permite examinar con mayor precisión las principales proteínas asociadas a la enfermedad y sus interacciones con los medicamentos en pruebas con el fin de desarrollar tratamientos más eficaces.

“El GPU Computing cosechó sus primeros éxitos entre los investigadores que podían emplear CUDA para acelerar sus propias aplicaciones en sus investigaciones y descubrimientos científicos”, comenta Addison Snell, consejero delegado de Intersect360 Research. “Ahora hemos entrado en una nueva era en la que hay más software comercial optimizado para las GPU, lo que amplía las oportunidades de aceleración a todo un abanico de soluciones informáticas de ingeniería y empresa”.

Esta es una lista parcial de otras aplicaciones aceleradas en la GPU comercializadas o en desarrollo:

  • Ingeniería asistida por ordenador: Abaqus/Standard, Agilent ADS y EMPro, ANSYS Mechanical, CST MWS, MSC Nastran, Marc, librerías OpenFOAM, RADIOSS™
  • Defensa e inteligencia: DigitalGlobe Advanced Ortho Series, Exelis (ITT) ENVI, Incogna GIS, Intergraph Motion Video Analyst, MotionDSP Ikena ISR, PCI GEomatics GXL
  • Medios audiovisuales y entretenimiento: Adobe CS6, Autodesk 3ds Max y Maya, Blackmagic DaVinci Resolve, Chaos V-Ray RT, Elemental Server, Telestream Vantage
  • Gas y petróleo: Acceleware AxRTM, ffA SVI Pro, Headwave Suite, Paradigm Echos RTM, Schlumberger Visage, WesternGeco Omega2 RTM
  • Cálculo científico: AMBER, CHARMM, Chroma, FastROCS, GAMESS, GROMACS, GTC, WL-LSMS, MATLAB, MILC, NAMD, QUDA, VASP, VMD
  • Modelos meteorológicos y climáticos: COSMO, GEOS-5, HOMME, HYCOM, WRF, NEMO, NIM
  • La lista completa se encuentra en http://www.nvidia.es/object/gpu-computing-applications-es.html.

Los procesadores paralelos más accesibles
La llegada de aceleradores de cálculo con una potente arquitectura de procesamiento paralelo, fácilmente programables en lenguajes de alto nivel y uso extendido, o que emplean compiladores de autoparalelización, ha posibilitado que los desarrolladores maximicen el rendimiento de las aplicaciones.

Los aceleradores proporcionan al desarrollador un elevado grado de flexibilidad para aprovechar el drástico incremento de velocidad de las aplicaciones con lenguajes tan generalizados como C, C++ y Fortran o el modelo de programación basado en las directivas del estándar OpenACC.

La ampliación básica de estos lenguajes de programación de alto nivel permite introducir el paralelismo con el modelo de programación y la plataforma de computación paralela NVIDIA CUDA. Actualmente la plataforma CUDA puede utilizarse con todas las GPU de NVIDIA, lo que supone una base instalada en todo el mundo de más de 415 millones de GPU con tecnología CUDA.

Para obtener más información sobre el cálculo acelerado y las aplicaciones compatibles, visite el stand de NVIDIA, n.º 2217, en SC12, del 12 al 15 de noviembre.

Qué es CUDA
Es una plataforma de cálculo paralelo y un modelo de programación desarrollados por NVIDIA. Aprovecha la enorme potencia de las GPU para proporcionar un incremento extraordinario del rendimiento del sistema.

Si desea obtener más información sobre las GPU NVIDIA CUDA, visite el sitio web de las GPU Tesla® . Para ver información detallada sobre CUDA o descargar la última versión de la plataforma, visite el sitio web de CUDA . En la sala de prensa de NVIDIA puede encontrar las últimas noticias, información sobre la compañía y sus productos, así como vídeos/imágenes y otra información sobre NVIDIA. Síganos en Twitter ( @NVIDIATesla ).

NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) mostró al mundo las posibilidades del chip de gráficos con la invención de la GPU en 1999. Hoy, sus procesadores son la base de una gran variedad de productos que abarcan desde smart phones a superordenadores. Los procesadores NVIDIA para móviles se utilizan en teléfonos celulares y tablets, y en los sistemas de infoocio de los vehículos. Los aficionados a los juegos de PC utilizan las GPU para dar vida a mundos espectaculares. Los profesionales las utilizan para crear efectos visuales en las películas y realizar todo tipo de diseños, desde palos de golf hasta grandes aviones comerciales. Por último, los investigadores aprovechan la potencia de la GPU para impulsar el avance de la ciencia a través de sistemas de alta computación. La compañía es propietaria de más de 5000 patentes en todo el mundo, algunas de las cuales proporcionan diseños y conceptos esenciales para la informática actual. Para obtener más información, entre en www.nvidia.es.

Algunas afirmaciones hechas en esta nota de prensa, incluidas (aunque no de forma exclusiva) las que se refieren a: las ventajas y el impacto de las GPU NVIDIA Tesla y la aceleración en las GPU NVIDIA, así como las repercusiones de las patentes de la compañía en la informática moderna, son expectativas de futuro sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían materializarse de forma distinta a lo esperado. Entre los factores que podrían provocar unos resultados distintos a los esperados se incluyen: la situación de la economía mundial, nuestra dependencia de otras empresas para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar nuestros productos, los efectos del desarrollo tecnológico y la competencia, el desarrollo de nuevos productos o tecnologías, o la mejora de nuestros productos y tecnologías, la aceptación de nuestros productos o los de nuestros partners por parte del mercado, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, los cambios de las interfaces y los estándares del sector, la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías al integrarse en los sistemas y otros factores publicados de forma regular por NVIDIA en informes (como el modelo 10-Q) que se hallan en poder de la comisión del mercado de valores de Estados Unidos (Securities and Exchange Commission). Las copias de tales informes están disponibles en las páginas web de NVIDIA y pueden consultarse sin coste alguno. Las afirmaciones aquí realizadas no garantizan resultados futuros y solo tienen vigencia a fecha de hoy. Salvo que la ley disponga lo contrario, NVIDIA no tiene obligación alguna de actualizarlas para reflejar acontecimientos o circunstancias que puedan producirse en el futuro.

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