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Conclusión de la jornada técnica sobre la GPU

Hola de nuevo. Te escribe Simón Sánchez y en esta ocasión hablaremos sobre Conclusión de la jornada técnica sobre la GPU

Si hay algo que sacar de la Conferencia de Tecnología de GPU NVIDIA (GTC) de esta semana, es que la computación con GPU ha crecido. Después de haber estado en el evento del año pasado, es sorprendente ver cuántos investigadores académicos y empresas se están tomando en serio la tecnología en 2010. La sala de exposiciones era dos veces más grande que el GTC en 2009, suficiente para albergar a los aproximadamente 100 proveedores que manejan la tecnología. sus bienes GPGPU. Como dijo el CEO de NVIDIA, Jen-Hsun Huang, durante una sesión de chat en la chimenea el jueves por la mañana, «Este es el año en que las aplicaciones desarrolladas en GPU Computing entran en producción».

En el evento de este año hubo tanta actividad centrada en la informática técnica que a veces se sintió como una versión sin CPU de la Conferencia de Supercomputación de noviembre. Esto también se reflejó en la lista de expositores, que incluía partidarios de HPC como IBM, HP, SGI, Dell, Appro, Supermicro, Microsoft, The Portland Group, Platform Computing, Mellanox, T-Platforms y al menos una docena más.

Las áreas de aplicación como la exploración sísmica, el modelado meteorológico, la visión por computadora y las imágenes médicas se están aferrando rápidamente a esta tecnología. Un poco atrás están dominios como el modelado biomolecular, que parece estar maduro para la GPU. El discurso del miércoles del Dr. Klaus Schulten, químico computacional de la Universidad de Illinois, Urbana-Champaign, destacó algunos de los primeros beneficios en esta área.

Schulten y su equipo de UI han comenzado a aplicar la aceleración de GPU a una serie de simulaciones moleculares. En su trabajo, Schulten utiliza la tecnología GPGPU para desarrollar el concepto de un «microscopio computacional» diseñado para el examen a nanoescala de biomoléculas y células. Este microscopio virtual consta de algoritmos básicos de química y física, software NAMD (que pronto ofrecerá un puerto GPU) y hardware de supercomputación.

Una aplicación de la que habló Schulten fue modelar el medicamento contra la gripe Tamiflu para determinar cómo el virus H1N1 («gripe porcina») desarrolló resistencia. También está utilizando la tecnología para estudiar fenómenos como las infecciones por virus, cómo se sintetizan las proteínas, el mecanismo de la fotosíntesis, la epigenética y la química cuántica. Parte del trabajo se realiza en estaciones de trabajo GPU, pero los modelos más grandes utilizan la supercomputadora Lincoln de NCSA, un clúster heterogéneo creado a partir de servidores Dell PowerEdge y servidores Tesla S1070. La aceleración de las aplicaciones varió, la mejor de las cuales fue la aplicación de la química cuántica. En ese caso, una simulación que tomó un día con una CPU solo tomó un minuto en la plataforma GPU.

Ha habido un par de sesiones sobre aplicaciones militares de la computación GPU, que parece ser un área lucrativa para esta tecnología. Una presentación, organizada por EM Photonics, ilustró cómo se utiliza la tecnología GPGPU para acelerar las aplicaciones de procesamiento intensivo en este dominio. Por ejemplo, una aplicación avanzada de procesamiento de imágenes pudo mejorar fotografías de larga distancia que estaban borrosas por la distorsión atmosférica. La aceleración de la GPU hizo posible realizar esta mejora digital en tiempo real, abriendo nuevas aplicaciones para operaciones de guerra y seguridad. Otras aplicaciones incluyen simulaciones electromagnéticas y CFD, este último utilizado para simular aterrizajes de aviones en portaaviones. Dependiendo del escenario militar, la plataforma GPU podría ser una máquina de escritorio, un sistema integrado o un clúster.

Otras aplicaciones de procesamiento de GPU que han tenido cierta exposición en GTC este año son la inteligencia empresarial, el procesamiento de eventos complejos y el reconocimiento de voz, tres áreas que hasta ahora no se habrían asociado con los procesadores gráficos. Y, por supuesto, hubo una gran cantidad de aplicaciones de investigación esotéricas, por ejemplo, Uso de GPU para interfaces cerebro-computadora en tiempo real, algo que sería útil en GTC esta semana, dada la sobrecarga de sesiones, carteles, exhibiciones y horas. fiesta.

Este también parece ser un gran año para el soporte de GPGPU ISV en HPC. Durante el evento, ANSYS anunció que incorporaría la aceleración de GPU en su popular solución de análisis y modelado de ingeniería, ANSYS Mechanical. Ese producto está programado para su lanzamiento a finales de este año. Y aunque SIMULIA y Livermore Software Technology Corp. (LSTC) no hicieron anuncios formales esta semana, dos presentaciones de GTC el jueves sugieren que también lanzarán soporte GPGPU para sus productos estrella (Abaqus FEA y LS-Dyna, respectivamente) en el interior. del en los próximos meses.

Si bien GTC se trataba de múltiples desarrolladores y aplicaciones, hubo algunas sesiones que destacaron algunas de las supercomputadoras GPU más grandes que se están distribuyendo o en proceso de distribución. En la última categoría está TSUBAME 2.0, el súper petaflop 2.4 de Tokyo Tech, que se llenará hasta los topes con 4.244 GPU Tesla M2050. En la presentación del martes de Satoshi Matsuoka, destacó algunas de las aplicaciones de vanguardia que se ejecutarán en la nueva máquina. Esto incluye ASUCA, el código de pronóstico del tiempo de próxima generación de Japón que se transfirió completamente a la GPU (y, según se informa, tardó un año en hacerlo). El resultado es que tendrán una aplicación de modelado meteorológico que es más rápida que el tiempo real y se ejecuta a resoluciones de 0,5 km. Según Matsuoka, TSUBAME 2.0 está instalado y sometido a pruebas de resistencia y se anunciará oficialmente a principios de octubre, así que espere más cobertura.

Si 2.4 petaflop supers no te impresionan, solo tendrás que esperar un poco. Gracias a una breve mirada a la hoja de ruta de NVIDIA el martes, se espera que la próxima generación de GPU de NVIDIA, Kepler, llegue en 2011. Como señaló Jen-Hsun Huang, “la computación con GPU apenas ha comenzado. No es nada comparado con lo que tendrás en un par de años «.

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