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Instituto Max Planck

 
 

La sociedad Max Planck para el desarrollo de la ciencia es una organización independiente y sin ánimo de lucro con sede en Alemania. Como la mayoría de los grupos de investigación científica del mundo, el Instituto Göttingen utiliza sistemas computacionales como herramienta fundamental para llevar a cabo sus proyectos y analizar sus resultados. Para el Profesor Holger Stark y su equipo de trabajo, sus investigaciones en el campo de la criomicroscopia electrónica 3D se han acelerado considerablemente gracias a la adopción de un sistema Tesla basado en la tecnología CUDA de NVIDIA, que proporciona computación paralela en la GPU.

EL RETO

El trabajo del profesor Stark consiste en mejorar nuestra comprensión de la estructura y el movimiento 3D de minúsculas estructuras nanomoleculares llamadas macromoléculas. Estas “máquinas” biológicas están presentes en cada célula de los organismos y son responsables de la mayoría de los procesos fundamentales de los seres vivos, por lo que es fundamental conseguir un conocimiento exacto de sus mecanismos. Por ejemplo, los antibióticos actúan sobre el funcionamiento de un tipo particular de macromolécula de las bacterias llamada ribosoma. Por tanto, es importante conocer en profundidad estos ribosomas y sus funciones para que los investigadores puedan desarrollar medicamentos efectivos.

Para producir imágenes precisas de las macromoléculas en 3D, el equipo del profesor Stark utiliza un microscopio electrónico. Aunque los microscopios electrónicos modernos alcanzan resoluciones superiores a la distancia entre diferentes átomos, las estructuras biológicas estudiadas en este caso quedarían destruidas por unos haces de electrones tan intensos. Para evitar dañar estas estructuras, el equipo enfría las muestras hasta temperaturas muy bajas y utiliza una dosis de electrones relativamente baja para observar la estructura y el movimiento 3D de las macromoléculas. El problema es que la baja resolución produce imágenes con “ruido” que deben limpiarse en un proceso posterior y, para ello, los investigadores han desarrollado herramientas de procesamiento de imágenes 3D que reducen el ruido y alinean rápidamente varias imágenes para mejorar la precisión.

Utilizando un clúster de CPU de 48 núcleos, el equipo conseguía alinear 15.000 imágenes en unos 7 días, pero, a ese ritmo, su objetivo de alinear un millón de imágenes llevaría 1,3 años por cada macromolécula estudiada.

LA SOLUCIÓN

En febrero de 2008, las instalaciones que el Instituto posee en Göttingen se convirtieron en las primeras del mundo en implantar un sistema NVIDIA® Tesla™, que estaba formado por 200 GPU en configuración de servidor. Además, los investigadores utilizaron el lenguaje de programación NVIDIA CUDA™ para ejecutar sus algoritmos en el nuevo sistema, lo que les permitió aprovechar la extraordinaria capacidad de procesamiento paralelo de las GPU para realizar sus cálculos a una velocidad considerablemente superior.

Gracias a esta configuración de GPU, ahora sólo se tarda 14 horas en alinear un millón de imágenes, lo que representa una velocidad 800 veces superior a la que conseguía el clúster de CPU anterior. Vistos los resultados, el Instituto tiene previsto ampliar su instalación de sistemas Tesla para conseguir la alineación en tan sólo nueve horas, lo que pondría el rendimiento teórico del clúster de GPU de Göttingen a la altura de los superordenadores más potentes del mundo.

Según afirma Stark, “La tecnología de GPU de NVIDIA es exactamente lo que nuestro equipo necesitaba y ha llegado en el momento oportuno. Marca una diferencia fundamental en nuestro trabajo. Ahora, en tan sólo una horas, podemos realizar cálculos que eran de una lentitud insostenible en nuestra antigua solución basada en las CPU. Gracias a esta tecnología estamos acelerando la innovación y los descubrimientos”.

EL RESULTADO

El mayor conocimiento adquirido sobre las relaciones entre los antibióticos y las macromoléculas de las bacterias conducirá al desarrollo de medicamentos más eficaces. Con el tiempo, esperamos que esto contribuya a acelerar los procesos de recuperación de las enfermedades y las operaciones quirúrgicas y, en última instancia, a salvar vidas.



 
 
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