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| La Tecnología NVIDIA CUDA Acelera Considerablemente La Investigación Científica Las Aplicaciones de Cómputo Distribuido Utilizan GPUs de NVIDIA para la Investigación Biomédica, la Exploración Espacial y la Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre
SANTA CLARA, CA—5 DE ENERO DE 2009— Lo que una vez se pensó como una tecnología sólo para juegos de computadora, las unidades de procesamiento de gráficos (GPUs) NVIDIA® GeForce® con la tecnología CUDA™ ahora se están utilizando para el cómputo científico. La Infraestructura Abierta para el Cómputo de Red (BOINC) de Berkeley, una de las plataformas de cómputo distribuido líderes en el mundo, está utilizando la tecnología CUDA para aprovechar el poder de procesamiento paralelo de NVIDIA GPUs con resultados sorprendentes que podrían cambiar el ritmo del descubrimiento científico a través de proyectos como GPUGRID y Einstein@Home. El descubrimiento más reciente vino con el lanzamiento de un cliente optimizado que le permitirá a SETI@home analizar datos de SETI (Investigación para la Inteligencia Extraterrestre) en casi una octava parte del tiempo que antes se necesitaba usando CPUs . “La tecnología NVIDIA CUDA abre el poder de procesamiento para la investigación científica que antes no estaba disponible y era inaccesible para que los investigadores”, afirmó el Dr. David Anderson, Científico de Investigación de Laboratorio de Ciencias Espaciales de la Universidad de California en Berkeley y fundador de BOINC. “La tecnología CUDA le facilita a los científicos e investigadores optimizar los proyectos de BOINC para las NVIDIA GPUs y ya la están usando para aplicaciones de dinámica molecular, predicción de estructuras de proteínas, modelado del clima y el tiempo, imágenes médicas y muchas otras áreas”. BOINC es un modelo único de súper cómputo en el cual múltiples computadoras de consumo se unen a través de Internet y su poder de cómputo combinado se utiliza para realizar tareas de cómputo muy grandes. BOINC ofrece la red de cómputo distribuida para una amplia variedad de proyectos científicos que trabajan para ayudar a curar enfermedades, estudiar el calentamiento global, descubrir pulsares y realizar otros tipos de investigación científica en PCs caseras. SETI@Home GPUGRID “Las simulaciones moleculares realizadas por nuestro proyecto de cómputo voluntario son algunos de los tipos más comunes realizados por los científicos, pero también son algunos de los más demandantes y normalmente requieren una súper computadora”, afirmó el Dr. Gianni De Fabritiis, investigador de la Unidad de Investigación en Informática Biomédica del Instituto Municipal de Investigación Médica y la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona. “Ejecutar GPUGRID sobre GPUs NVIDIA innova el cómputo voluntario al entregar aplicaciones de clase de súper cómputo sobre una infraestructura accesible que impactará enormemente la forma en que se realiza la investigación biomédica”. Einstein@Home “Esperamos que el uso de GPUs en Einstein@Home incrementará enormemente el rendimiento de nuestro cómputo”, señaló Bruce Allen, director del Instituto Max Plank de Física Gravitacional y Líder de Einstein@Home de la Colaboración Científica LIGO. “Esto permitiría búsquedas más profundas y sensibles de fuentes de ondas gravitacionales”. “El procesamiento paralelo es clave para permitir el cómputo visual, ya sea en casa, la oficina o un laboratorio de investigación, y la GPU acelerada con CUDA es el motor detrás de esta tendencia. El cómputo distribuido es una aplicación ideal para el procesamiento paralelo, así que no sorprende que estas aplicaciones están aprovechando el poder de cómputo sin precedente de la GPU”, aseguró Michael Steele, Gerente General de Soluciones de Cómputo Visual de NVIDIA. “Las GPUs NVIDIA está transformando la manera de trabajar, jugar, vivir y descubrir”. Para descargar el cliente NVIDIA SETI@home visite //setiathome.berkeley.edu/cuda.php. Para más información sobre BOINC visite //boinc.berkeley.edu/. Para más información sobre Einstein@Home visite //einstein.phys.uwm.edu. Para más información sobre GPUGRID visite //www.gpugrid.net/. Acerca de NVIDIANVIDIA (Nasdaq: NVDA) es el líder mundial en tecnologías de cómputo visual y el inventor de la GPU, un procesador de alto desempeño que genera gráficos interactivos sorprendentes en estaciones de trabajo, computadoras personales, consolas de juegos y dispositivos móviles. NVIDIA atiende al mercado de entretenimiento y consumo con sus productos gráficos GeForce, el mercado de diseño profesional y visualización con sus productos gráficos Quadro®, y el mercado de cómputo de alto desempeño con sus soluciones de cómputo Tesla™. Las oficinas corporativas de NVIDIA se ubican en Santa Clara, California y cuenta con oficinas en Asia, Europa, y las Américas. Para más información, visite //la.nvidia.com. #### Copyright © 2009 NVIDIA Corporation. Todos los derechos reservados. NVIDIA, el logo de NVIDIA, Tesla, CUDA, GeForce, y Quadro son marcas comerciales y/o marcas registradas de NVIDIA Corporation en Estados Unidos y otros países. Otros nombres de compañías o productos pueden ser marcas registradas de sus respectivas compañías con las que estén asociadas. Nota para editores: Si está interesado en consultar información adicional sobre NVIDIA, favor de visitar la sala de prensa en el sitio: //www.nvidia.com/page/press_room.html.
Contacto para prensa iBased on a consistent and reproducible SETI@home workload. Time-to-compute is measured and lower time is better. NVIDIA® GeForce® GTX 280-based system processes workload on the NVIDIA GPU and is based on an NVIDIA nForce® 780i SLI™-based motherboard, NVIDIA GTX 280 GPU, Intel Core2 Duo E8200 CPU, 2GB DDR2 DRAM and processes the workload in 317 seconds. Dual core CPU-based system processes the entire workload on CPU and is based on an NVIDIA nForce 780i-based motherboard, NVIDIA 9500GT GPU, Intel Core2 Duo E8200 CPU (2.66 GHz), 2GB DDR2 DRAM and processes the workload in 2,447 seconds. iiBased on a consistent and reproducible SETI@home workload. Time-to-compute is measured and lower time is better. NVIDIA® GeForce® GTX 280-based system processes workload on the NVIDIA GPU and is based on an NVIDIA nForce® 780i SLI™-based motherboard, NVIDIA GTX 280 GPU, Intel Core2 Duo E8200 CPU, 2GB DDR2 DRAM and processes the workload in 317 seconds. “Consumer multicore CPU-based system” processes the entire workload on CPU and is based on an ATI Radeon HD4650 GPU, Intel x58-based motherboard, Intel Core i7 965 (3.2GHz), 2GB DDR2 DRAM and processes the workload in 716 seconds. “Average dual core CPU-based system” processes the entire workload on CPU and is based on an NVIDIA nForce 780i-based motherboard, NVIDIA 9500GT GPU, Intel Core2 Duo E8200 CPU (2.66 GHz), 2GB DDR2 DRAM and processes the workload in 2,447 seconds. |