La tecnología CUDA de NVIDIA acelera drásticamente el ritmo de la investigación científica

 
 

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Brian Burke
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COMUNICADO DE PRENSA

La tecnología CUDA de NVIDIA acelera drásticamente el ritmo de la investigación científica

Las aplicaciones de cálculo distribuido empleadas en áreas como la biomedicina, la exploración espacial o la búsqueda de vida inteligente en otros planetas utilizan las GPU NVIDIA

Using NVIDIA CUDA Technology, a GeForce GTX 280 GPU runs SETI@home nearly 10 times faster than an AMD Phenom 9950 multi-core consumer CPU.

“NVIDIA CUDA technology opens up processing power for scientific research that was previously unavailable and impossible for researchers to afford.”
Dr. David Anderson, Research Scientist U.C. Berkeley Space Sciences Laboratory and founder of BOINC

"Running GPUGRID on NVIDIA GPUs innovates volunteer computing by delivering supercomputing class applications on a cost effective infrastructure which will greatly impact the way biomedical research is performed."
Dr. Gianni De Fabritiis, researcher at the Research Unit on Biomedical Informatics at the Municipal Institute of Medical Research and Pompeu Fabra University in Barcelona

SANTA CLARA, CA—17 de diciembre de 2008. Aunque en el pasado las GPU NVIDIA® GeForce® se consideraban útiles exclusivamente para juegos de ordenador, ahora, gracias a la tecnología CUDA™, se han convertido en un componente fundamental para asuntos tan serios como la investigación científica. La infraestructura BOINC (Open Infrastructure for Network Computing) de Berkeley, una de las plataformas de cálculo distribuido más avanzadas del planeta, está utilizando la tecnología CUDA para explotar la enorme capacidad de procesamiento paralelo de las GPU NVIDIA. Los resultados de la experiencia están siendo sorprendentes y, a través de proyectos como GPUGRID y Einstein@home, podrían cambiar el ritmo de los descubrimientos científicos. La última gran novedad es la publicación de un cliente optimizado que permitirá al proyecto SETI@home analizar los datos de búsqueda de vida extraterrestre en una décima parte del tiempo empleado con las CPU .

Como señala el Dr. David Anderson, investigador del Laboratorio de Ciencias Espaciales de Berkeley, “La tecnología CUDA pone a disposición de los científicos una capacidad de procesamiento que antes no podían ni conseguir ni permitirse”. Según Anderson, fundador de BOINC, “Con CUDA, resulta muy fácil optimizar los proyectos de BOINC para las GPU NVIDIA y ya la estamos usando, entre otras muchas cosas, para aplicaciones de investigación sobre dinámica molecular, predicción de estructuras proteínicas, simulaciones climáticas y atmosféricas o la generación de imágenes médicas”.

BOINC representa un caso único en el mundo de la supercomputación, ya que se basa en sumar la potencia de múltiples ordenadores conectados a través de Internet para, juntos, procesar tareas de muy alta carga computacional. BOINC proporciona una infraestructura de recursos de cálculo distribuido para una amplia variedad de proyectos destinados a luchar contra las enfermedades, estudiar el calentamiento global del planeta, descubrir púlsares y, en general, posibilitar numerosas formas de investigación científica en los PC domésticos.

SETI@Home
Los científicos dedicados a la búsqueda de vida extraterrestre están de enhorabuena porque NVIDIA y BOINC acaban de publicar un cliente optimizado que permitirá acelerar SETI@home en las GPU GeForce y, de esta forma, incrementar radicalmente la capacidad de cálculo para sus investigaciones. SETI@home, un proyecto que, con casi 200.000 usuarios activos, se ha convertido en el más grande de BOINC, busca vida inteligente fuera del planeta utilizando radiotelescopios para captar señales de banda estrecha procedentes del espacio. El rendimiento de la GPU GeForce GTX 280 donde se ejecuta el cliente SETI@ es casi dos veces superior al de la CPU multinúcleo más rápida de un ordenador de consumo (Intel Core i7 965 de 3,2 GHz) y casi 10 veces superior a la velocidad de una CPU de dos núcleos de tipo medio (AMD Phenom 9950 de 2,66 GHz)

Información basada en una carga de trabajo uniforme y reproducible de SETI@home. La medición corresponde al tiempo necesario para efectuar los cálculos (menos tiempo es mejor). El sistema dotado de gráficos NVIDIA procesa la carga de trabajo en una GPU NVIDIA® GeForce® GTX 280, contiene también una placa base NVIDIA nForce® 780i SLI™, una CPU Intel Core i7 965 y 2 GB de memoria DRAM DDR2, y procesa las operaciones en 391 segundos. “El sistema de consumo más rápido de los basados en una CPU multinúcleo” procesa toda la carga de trabajo en la CPU, está formado por una GPU ATI Radeon HD4870, una placa base Intel x58, una CPU Intel Core i7 965 y 3 GB de memoria DRAM DDR3, y realiza las operaciones en 670 segundos. “El sistema con una CPU de doble núcleo de tipo medio” procesa toda la carga de trabajo en la CPU, está formado por una GPU ATI Radeon HD4870, una CPU AMD Phenom 9955 (doble núcleo, 2,66 Ghz) y 2 GB de memoria DRAM DDR2, y realiza el cálculo en 3777 segundos.

GPUGRID
GPUGRID, el primer proyecto de BOINC en usar las GPU GeForce con tecnología CUDA para operaciones de cálculo, aprovecha las tarjetas gráficas NVIDIA de los PC participantes para llevar a cabo simulaciones biomoleculares de alta complejidad para la investigación científica. Tras incorporar soporte para las GPU NVIDIA, el resultado es que 1000 GPU activas pueden proporcionar una capacidad de procesamiento equivalente a la de 20.000 CPU en proyectos similares, lo que representa 20 veces más velocidad de media.
Según el Dr. Gianni De Fabritiis, miembro de la Unidad de Investigación en Informática Biomédica perteneciente al Instituto Municipal de Investigación Médica de la Universidad Pompeu Fabra, "Los tipos de simulaciones moleculares que realizan los voluntarios del proyecto se encuentran entre los más comunes del ámbito científico, pero también son de los que mayores recursos de cálculo necesitan y normalmente exigen la presencia de un superordenador. Ejecutar GPUGRID en las GPU NVIDIA es una gran innovación en el campo del ‘voluntariado informático’ ya que permite ejecutar aplicaciones de supercomputación sobre una infraestructura de bajo coste que afectará enormemente al modo de hacer investigación en biomedicina".

Einstein@Home
La tecnología CUDA pronto será el eje del proyecto más utilizado de BOINC, Einstein@Home, que emplea los sistemas de cálculo distribuido para buscar estrellas de neutrones en rotación (también llamadas púlsares) utilizando los datos obtenidos de detectores de onda gravitacionales.

“Con la migración del código de Einstein@Home a las GPU, esperamos incrementar la velocidad de procesamiento de nuestro sistema en un orden de magnitud”, afirma Bruce Allen, director del Instituto Max Plank Institute para Física Gravitacional y jefe del área de LIGO Scientific Collaboration del proyecto Einstein@Home, que continúa diciendo: “Esto permitiría profundizar y mejorar la sensibilidad en la búsqueda de fuentes continuas de ondas gravitacionales”.

“El procesamiento paralelo es la clave para poder utilizar sistemas de visualización, ya sea en casa, en la oficina o en los laboratorios de investigación, y la aceleración de aplicaciones en la GPU con CUDA es el elemento que lo hace posible. El cálculo distribuido es una aplicación perfecta para el procesamiento paralelo, así que no es de extrañar que estas sorprendentes aplicaciones estén aprovechando la extraordinaria capacidad computacional de la GPU. Las GPU NVIDIA están transformando la forma en que trabajamos, jugamos, investigamos y vivimos”, afirma Michael Steele, director general del área de sistemas de visualización para el mercado de consumo en NVIDIA.

Para descargar el cliente SETI@home de NVIDIA, visite http://setiathome.berkeley.edu/cuda.php. Para obtener más información sobre BOINC, entre en http://boinc.berkeley.edu/. La información sobre Einstein@Home se encuentra en http://einstein.phys.uwm.edu. Para saber más sobre GPUGRID, visite http://www.gpugrid.net/.

NVIDIA
NVIDIA (Nasdaq: NVDA) es una de las compañías líderes del sector de tecnologías de visualización digital y la inventora de la GPU, un procesador de altas prestaciones que genera gráficos interactivos de gran impacto visual en estaciones de trabajo, ordenadores personales, videoconsolas y dispositivos móviles. NVIDIA ofrece soluciones a numerosos sectores del mercado, lo que incluye el mercado de consumo y del entretenimiento con sus productos gráficos GeForce, los profesionales del diseño gráfico y la visualización de imágenes a través de sus productos Quadro y el mercado de sistemas computacionales de alto rendimiento mediante sus soluciones Tesla™. La compañía tiene su sede en Santa Clara, California, y cuenta con oficinas en Asia, Europa y América. Más información 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, el impacto, las capacidades y el rendimiento de las GPU NVIDIA GeForce con tecnología CUDA, la colaboración entre NVIDIA y BOINC y todo lo relacionado con sus proyectos, así como las repercusiones de BOINC, SETI@home, GPUGRID y Einstein@Home en sus respectivos campos de aplicación, son estimaciones 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: el desarrollo de una tecnología más rápida o eficiente, el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, los cambios en los estándares y las interfaces utilizados en el 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 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 sólo 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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© 2008 de NVIDIA Corporation. Todos los derechos reservados. NVIDIA, el logotipo de NVIDIA, GeForce, Tesla y Quadro son marcas comerciales o registradas de NVIDIA Corporation en los Estados Unidos y otros países. Otros nombres de empresas y productos pueden ser marcas comerciales o registradas de sus respectivos propietarios. .Las características, los precios, la disponibilidad y las especificaciones son susceptibles de cambio sin previo aviso.

Nota para la redacción: si desea ampliar la información sobre NVIDIA, visite la Sala de prensa online de la compañía en http://www.nvidia.co.uk/page/press_room.html.

Información basada en una carga de trabajo homogénea y reproducible de SETI@home. La medición corresponde al tiempo necesario para efectuar los cálculos (menos tiempo es mejor). El sistema dotado de gráficos NVIDIA procesa la carga de trabajo en una GPU NVIDIA® GeForce® GTX 280 e incluye además una placa base NVIDIA nForce® 780i SLI™, una CPU Intel Core i7 965 y 2 GB de memoria DRAM DDR2, y procesa las operaciones en 391 segundos. “El sistema de consumo más rápido de los basados en una CPU multinúcleo” procesa toda la carga de trabajo en la CPU, está formado por una GPU ATI Radeon HD4870, una placa base Intel x58, una CPU Intel Core i7 965 y 3 GB de memoria DRAM DDR3, y realiza las operaciones en 670 segundos. “El sistema con una CPU de doble núcleo de tipo medio” procesa toda la carga de trabajo en la CPU, está formado por una GPU ATI Radeon HD4870, una CPU AMD Phenom 9955 (doble núcleo, 2,66 Ghz) y 2 GB de memoria DRAM DDR2, y realiza el cálculo en 3777 segundos.

Información basada en una carga de trabajo uniforme y reproducible de SETI@home. La medición corresponde al tiempo necesario para efectuar los cálculos (menos tiempo es mejor). El sistema dotado de gráficos NVIDIA procesa la carga de trabajo en una GPU NVIDIA® GeForce® GTX 280, contiene también una placa base NVIDIA nForce® 780i SLI™, una CPU Intel Core i7 965 y 2 GB de memoria DRAM DDR2, y procesa las operaciones en 391 segundos. “El sistema de consumo más rápido de los basados en una CPU multinúcleo” procesa toda la carga de trabajo en la CPU, está formado por una GPU ATI Radeon HD4870, una placa base Intel x58, una CPU Intel Core i7 965 y 3 GB de memoria DRAM DDR3, y realiza las operaciones en 670 segundos. “El sistema con una CPU de doble núcleo de tipo medio” procesa toda la carga de trabajo en la CPU, está formado por una GPU ATI Radeon HD4870, una CPU AMD Phenom 9955 (doble núcleo, 2,66 Ghz) y 2 GB de memoria DRAM DDR2, y realiza el cálculo en 3777 segundos.



 
 
 
 
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