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Éxitos de los desarrolladores con las directivas
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CASOS DESTACADOS

Estudio de los orígenes del universo
Panos Labropoulos, Universidad de Groningen y ASTRON
Mejora de la velocidad: 5,6 veces más en 5 días

El principal objeto de mi investigación es calibrar y generar imágenes a partir de los datos obtenidos por agrupaciones de antenas de radiofrecuencia y en particular las de LOFAR (www.lofar.org). Estas agrupaciones pueden contener decenas e incluso cientos de miles de antenas dipolo relativamente simples que captan señales de baja frecuencia procedentes del espacio. Gracias a las directivas y las GPUs, hemos conseguido multiplicar por 6 la velocidad de ejecución del código en 5 días. Esta aceleración es importante porque nos permite procesar esta enorme cantidad de datos (utilizando muchos nodos, cada uno con un par de GPUs) en un tiempo razonable. Nos ahorrará años de trabajo.
University of Groningen and ASTRON
 

Detección de objetos en secuencias de imágenes en tiempo real
Fabricante mundial de sistemas de navegación
Mejora de la velocidad: 5 veces más en 7 días

Mi aplicación detecta objetos de un escenario en secuencias de imágenes utilizando algoritmos de generación de imágenes avanzados. He conseguido multiplicar por 5 la velocidad de ejecución de la aplicación. Con las directivas de PGI es bastante fácil hacerlo, especialmente en comparación con el trabajo de crear subprocesos (hilos) para la CPU o escribir kernels de CUDA manualmente. Lo más importante es no tener que hacer grandes restructuraciones del código existente, porque entraña riesgos para las aplicaciones que están en producción.

Debido al trabajo que realizo, he convencido a mi empresa para que compre sistemas de procesamiento con dos GPUs más.
Global Manufacturer of Navigation Systems
 

Estudio del micromagnetismo con las GPUs
Profesor M. Amin Kayali, Universidad de Houston
Mejora de la velocidad: 20 veces más en menos de 2 días

En micromagnetismo, el cálculo de la interacción magnetoestática de largo alcance (interacción dipolo-dipolo) es muy costoso en términos computacionales y, por tanto, limita nuestra capacidad de estudiar sistemas grandes con detalle y de forma eficaz. He escrito código de micromagnetismo (en Fortran 90) para estudiar las propiedades de sistemas magnéticos de dos y tres dimensiones. Las directivas de PGI me han permitido migrar ese código con facilidad para realizar los cálculos en la GPU, lo que se ha traducido en una aceleración considerable de la ejecución (ahora es 20 veces más rápida).
University Of Houston
 

CONSULTA MÁS CASOS

Simulación de solventes en proteínas
Bharat Medasani, Universidad de Texas en San Antonio
Mejora de la velocidad: 5 veces más en 1 día

Estoy desarrollando un código para incluir los efectos de los solventes en las biomoléculas. El código está desarrollado en Matlab y Fortran. Seguir leyendo
Predicción del comportamiento del fitoplancton a lo largo del tiempo
Profesor Kerry Black, Universidad de Melbourne
Mejora de la velocidad: más de 65 veces en 2 días

En Oceanografía y Biología marina, los procesos se basan en partículas minúsculas tales como las moléculas de agua, el fitoplancton y otros microorganismos. Sin embargo, los ordenadores han sido demasiado lentos para manejar datos a esa microescala. Seguir leyendo
Búsqueda de petróleo en los yacimientos más grandes del mundo
Compañía petrolera internacional
Mejora de la velocidad: 3 veces más en 7 días

Obtener simulaciones de los grandes yacimientos de petróleo del planeta a alta resolución exige el uso de modelos computacionales formados por cientos de millones de celdas. Seguir leyendo
Simulador geoestadístico de campos de petróleo
Profesor Arthur Yuldashev, Universidad Técnica de Aviación de Ufa
Mejora de la velocidad: 7 veces en menos de 4 semanas

Estamos trabajando en un simulador geoestadístico de alto rendimiento destinado a generar modelos geológicos estocásticos condicionados por los datos de perforación para determinar las reservas de los campos petrolíferos. Seguir leyendo
 

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