| UNA HISTORIA DE ÉXITO EN EFICIENCIA ENERGÉTICA |
A principios de este año, la supercomputadora instalada por la organización CSIRO de la Agencia Nacional de Ciencias de Australia (www.csiro.au) se actualizó con un cluster de GPUs NVIDIA Tesla, con lo que pasó a ocupar el puesto 145 en la lista de los 500 superordenadores más rápidos del mundo (Top 500) y nada menos que el puesto número 12 de la lista de superordenadores más ecológicos (Green 500), ambas listas publicadas este mes. El ranking Green 500 está cobrando cada vez más importancia en el ámbito de la investigación científica debido al interés de las organizaciones más importantes de este campo por maximizar su eficiencia energética a la vez que aumentan su capacidad de cálculo. El uso de las GPUs es fundamental en este objetivo, ya que proporcionan mayor potencia computacional con menos unidades, lo que se traduce en menos consumo, menos necesidades de espacio y menos costes.
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| ARTÍCULO DE DELL: Expanding the Boundaries of GPU Computing |
Dell ha publicado un nuevo artículo titulado "Expanding the Boundaries of GPU Computing" (Se extienden las fronteras del GPU Computing) donde analiza el caso del Centro Nacional para Aplicaciones de Supercomputación (NCSA) de la Universidad de Illinois. En él se describe el sistema Lincoln, un cluster de 47 TFLOPS basado en equipos Dell configurados con GPUs NVIDIA Tesla para procesamiento paralelo. John Towns, del NCSA, afirma que han visto "aplicaciones que alcanzan un rendimiento por GPU equivalente al que proporcionan entre 30 y 40 núcleos de CPU y, en algunos casos, hasta más de 200 núcleos de CPU…." - Lee toda la información sobre el caso.
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| Modelos moleculares acelerados en la GPU: el artículo con mayor número de descargas |
Esta semana, el artículo más descargado del Journal of Molecular Graphics and Modeling es el titulado "GPU-Accelerated Molecular Modeling Coming of Age" (El modelado molecular acelerado en la GPU llega a la madurez) de John Stone, David Hardy, Ivan Ufimtsev y Klaus Schulten (ponente destacado de la GTC 2010). Conclusiones importantes del artículo:
 | Las GPUs se han convertido en potentes aceleradores de las aplicaciones de generación de modelos moleculares. |
| Las GPUs proporcionan mejor relación precio/rendimiento que las técnicas de cálculo tradicionales. |
| Los clusters de GPUs ocupan menos espacio, consumen menos energía y precisan menos ventilación que los clusters tradicionales. |
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| Código de elementos finitos de IMPETUS Afea para la GPU |
La empresa noruega IMPETUS Afea ha presentado Afea Solver, una herramienta de solución de problemas no lineales mediante elementos finitos explícitos. El nuevo código acelerado en la GPU puede predecir deformaciones de estructuras expuestas a condiciones de carga extrema. El análisis mediante elementos finitos es ampliamente utilizado en aeronáutica, biomedicina y automoción.
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| Software de valoración de derivados acelerado en la GPU de SciComp |
SciComp ha mejorado su software de valoración de derivados. Según afirma Curt Randall de SciComp, "Los problemas matemáticos asociados a la valoración de derivados están hechos para la GPU. Las GPUs tienen un coste muy inferior al de una infraestructura grid, y reducen drásticamente el consumo de energía y las necesidades de espacio".
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| Cálculo paralelo en el escritorio con MATLAB |
Esta semana MathWorks ha celebrado un seminario web sobre el uso de Parallel Computing Toolbox para acelerar las aplicaciones MATLAB en equipos dotados de GPUs. La sesión fue impartida por Eric Johnson de MathWorks.
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