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Universidades e institutos de investigación de todo el mundo adoptan el cálculo paralelo realizado a través de la GPU

 
 

Más de 400 instituciones utilizan ya CUDA para abordar proyectos de investigación en el campo de la biología, la ciencia computacional, la medicina, la meteorología, la farmacología o la física

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

COMUNICADO DE PRENSA:

SANTA CLARA, California — 11 de mayo 2011 — NVIDIA ha agregado 35 nuevas instituciones a la lista de centros de investigación y enseñanza de la tecnología CUDA en 14 países, continuando así con la expansión del cálculo paralelo en todo el planeta.

Ya existen más de 400 universidades que imparten materias de programación paralela para la GPU (unidad de procesamiento gráfico) basada en la arquitectura NVIDIA® CUDA®, lo que proporciona a los miles de alumnos que se gradúan cada año los conocimientos y la experiencia necesarios para aprovechar la enorme capacidad de cálculo de estos procesadores. Los 35 centros incorporados se suman al extenso número de instituciones que ya utilizan la GPU para resolver los retos computacionales más complejos de la actualidad y abrir paso a una nueva generación de descubrimientos científicos en múltiples disciplinas.

Los Centros de Investigación de CUDA son instituciones reconocidas que utilizan el procesamiento en la GPU (GPU Computing) para diferentes campos de investigación y se sitúan a la vanguardia de algunos de los proyectos de investigación científica más innovadores e importantes del mundo. He aquí algunos ejemplos de trabajos relacionados con CUDA que se están llevando a cabo en los nuevos centros:

  • Universidad de Pensilvania/Hospital Infantil de Filadelfia: aceleración del análisis de datos a través de la GPU en campos como la farmacocinética (efectos del cuerpo sobre los fármacos) y farmacodinámica (efectos de los fármacos sobre el cuerpo) para determinar con rapidez la eficacia y seguridad de nuevos medicamentos, con la consiguiente reducción del tiempo y el coste del desarrollo de nuevos fármacos.
  • Laboratorio Nacional Pacific Northwest: uso de la GPU para acelerar STOMP (http://stomp.pnnl.gov), un simulador de modelos de transporte de las corrientes subterráneas que forma parte de la iniciativa Extreme Scale y puede ayudar a mejorar la seguridad en materia de salud pública prediciendo el flujo de agentes contaminantes que circulan por las aguas del subsuelo. Otro proyecto es la aceleración de NWChem (http://www.nwchem.org), una herramienta de química utilizada para responder a cuestiones fundamentales sobre procesos como la fotosíntesis, la combustión y el comportamiento de las proteínas.
  • Universidad Técnica de Dresde (Alemania): la utilización del método PIC (partículas en células) basado en la arquitectura CUDA (http://en.wikipedia.org/wiki/Particle-in-cell) incrementa considerablemente el alcance y la precisión de las simulaciones del plasma para facilitar el tratamiento del cáncer mediante radioterapia basada en láser de iones y crear nuevas fuentes de radiación para la investigación de materiales.

Otros nuevos Centros de Investigación de CUDA incluyen:

  • ETH Zurich (Suiza)
  • Universidad estatal Lobachevsky de Nizhni Novgorod (Rusia)
  • Universidad Técnica de Braunschweig (Alemania)
  • Universidad Técnica de Darmstadt (Alemania)
  • Universidad Federal Fluminense (Brasil)
  • Universidad de Arkansas
  • Universidad de Pittsburgh
  • Universidad de Sheffield (R.U.)
  • Instituto Politécnico de Virginia (Virginia Tech)

Los Centros de Enseñanza de CUDA son aquellos que han incorporado la asignatura de cálculo en la GPU a sus planes de estudio. Los nuevos centros incluyen:

  • Brunel University (R.U.)
  • Carnegie Mellon University Silicon Valley
  • Conservatoire National des Arts et Metiers (Francia)
  • Facultad de Ingeniería, Universidad de la República (Uruguay)
  • Universidad Estatal de Florida
  • Grinnell College
  • Universidad Kazimierz Wielki (Polonia)
  • Instituto tecnológico MS Ramaiah (India)
  • New Mexico Institute of Mining and Technology
  • Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (Noruega)
  • Universidad de Purdue
  • Universidad de Málaga (España)
  • Universidad Anhembi Morumbi (Brasil)
  • Universidad Federal de São Paulo (Brasil)
  • Universidad de Catania (Italia)
  • Universidad de Akron
  • Universidad de Alabama
  • Universidad de Arizona
  • Universidad de Arkansas
  • Universidad de Moratuwa (Sri Lanka)
  • Universidad de Rochester
  • Universidad de Wisconsin - Madison
  • Wake Forest University

El programa Centros de Investigación de CUDA promueve la colaboración en instituciones que estén ampliando las fronteras en el campo de la computación paralela. Una de sus muchas ventajas es la de participar en eventos exclusivos con investigadores y académicos de primer orden, la comunicación directa con los técnicos de NVIDIA designados y acceso a cursos de formación especializados en formato web y presencial.

El programa Centros de Enseñanza de CUDA es el primero de esta naturaleza que un fabricante de hardware ofrece a universidades y centros de enseñanza. Reporta numerosas ventajas, entre ellas, la donación de material de enseñanza compuesto por libros de texto, licencias de software, GPU con arquitectura CUDA para el laboratorio de cálculo y descuentos para equipamiento de hardware adicional si es necesario.

Para obtener más información sobre las actividades de investigación de NVIDIA y estos programas, visite el sitio NVResearch.

NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ:NVDA) mostró al mundo el potencial del chip gráfico con la invención de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) en 1999. Desde entonces, no ha dejado de establecer nuevos estándares en el ámbito de la visualización computacional con asombrosas soluciones gráficas interactivas disponibles en dispositivos que abarcan desde tabletas gráficas y reproductores multimedia a PC portátiles o estaciones de trabajo. La experiencia de NVIDIA en el mercado de las GPU programables ha dado lugar a extraordinarios hitos en el campo del procesamiento paralelo que han transformado la supercomputación en algo asequible y accesible para todos. La compañía es propietaria de más de 1800 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 características, la capacidad y las repercusiones de la arquitectura NVIDIA CUDA y las GPU NVIDIA, las ventajas y los efectos del programa de centros de investigación de CUDA, así como los efectos de las patentes de la compañía en la informática moderna, 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: nuestra dependencia de otras empresas para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar nuestros productos, la situación económica mundial, el desarrollo de nuevos productos o tecnologías, o la mejora de nuestros productos y tecnologías, la aceptación de nuestros productos 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 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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