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La Universidad de Tsukuba en Japón Actualiza las GPU de su Súper Computadora para Impulsar Investigación en Astrofísica, Ciencias de la Vida, Otros Campos

 
 
Más de 1,000 GPU NVIDIA Tesla Aceleran Servidores basados en CPU para Brindar Alto Rendimiento por Nodo para Cluster Masivamente Paralelo

Tsukuba, Japón – Marzo 22, 2012 – NVIDIA anunció hoy que la Universidad de Tsukuba en Japón ha equipado su Sistema Paralelo Avanzado Altamente Acelerado para Ciencias Computacionales (HA-PACS por sus siglas en inglés) con miles de GPU NVIDIA para acelerar un amplio rango de campos científicos.

Hospedada en el Centro de Ciencias Computacionales de Tsukuba, el sistema HA-PACS ha sido actualizado con 1,072 GPU NVIDIA® Tesla™ M2090, brindando un rendimiento teórico de 802 teraflops, convirtiéndola en una de las 3 súper computadoras de mayor rendimiento en Japón. Ésta súper computadora recién actualizada permitirá la investigación y descubrimientos en los campos científicos que han estado fuera del alcance, como astrofísica, biofísica y física tradicional de partículas.

Los investigadores en astrofísica usarán las simulaciones aceleradas por GPU para lograr un mejor entendimiento de cómo las estrellas y las galaxias fueron formadas, y para estudiar el paso evolutivo del universo. Esta elusiva información ha estado fuera del alcance de hasta los más avanzados telescopios astronómicos.

En biofísica, los investigadores planean unir técnicas dinámica molecular y mecánica cuántica para analizar la reacción de mecanismos y enzimas y las propiedades dinámicas de los complejos de proteinas de DNA. La aceleración con GPU le permitirá a los invetigadores el conducir simulaciones para escalar lo que previamente era imposible lograr, como la simulación de sistemas más amplios y complejos. Esto brindará un entendimiento científico más profundo del comportamiento biológico de las enfermedades y nuevas ideas de cómo usar medicamentos para impactar a enfermedades específicas.

"El sistema HA-PACS brinda suficiente poder computacional para acelerar investigaciones científicas en áreas como físicas particulares, astrofísica, materiales, clima, ciencias de la vida y otras más," comenta Boku Taisuke, del Centro de Ciencias Computacionales, Graduado de la Escuela de Ingeniería en Sistemas e Información. "Ésta es una excelente herramienta que le brindará a muchos científicos la oportunidad de profundizar sus capacidades de investigación."

Las GPU son aceleradores masivamente paralelos basados en la plataforma de cómputo paralelo NVIDIA CUDA®. Las GPU están diseñadas desde sus cimientos para el cómputo de alto desempeño (HPC, por sus siglas en inglés), las ciencias computacionales y el súper cómputo, brindando hasta 10X mayor rendimiento en un amplio rango de aplicaciones científicas y comerciales.

Para más información sobre las GPU NVIDIA Tesla, visita el sitio en red Tesla. Para aprender más sobre CUDA o descargas de la versión más reciente, visita el sitio en red de CUDA. Para más información en noticias sobre NVIDIA, la compañía e información de productos, videos/imágenes y otra formación, visita la sala de prensa de NVIDIA.

Para más información, contacta a:
George Millington
Relaciones Públicas NVIDIA
408-562-7226
gmillington@nvidia.com

Acerca de NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) impactó al mundo de gráficos generados por computadora al inventar la GPU en 1999. Hoy, sus procesadores son el núcleo de un amplio rango de productos que van desde teléfonos inteligentes hasta súper computadoras. Los procesadores móviles de NVIDIA se usan en teléfonos celulares, tabletas y sistemas de información en autos. Los gamers en PC se basan en la GPU para disfrutar de mundos espectacularmente absorbentes. Los profesionales las usan para crear efectos visuales en filmes y diseñar todo, desde palos de golf hasta jets masivos. Y los investigadores que usan la GPU para investigación sobrepasan los límites de la ciencia con cómputo de alto rendimiento. La compañía tiene más de 2,200 patentes a nivel mundial, incluyendo algunas que cubren ideas esenciales al cómputo moderno. Para más información, visita la.nvidia.com.



 
 
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