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GPU Computing marca el comienzo

Hola, ¿qué tal colega?. Te habla Simón Sánchez y en esta ocasión vamos a hablar sobre GPU Computing marca el comienzo

En el futuro, 2010 podría ser conocido como el año de la GPU, o al menos su gran debut. China se robó la gloria TOP500 al utilizar la enorme potencia de procesamiento paralelo del chip gráfico. Y aunque los EE. UU. No pueden presumir de supercomputadoras basadas en GPU en el top 10, la informática GPGPU está teniendo una gran influencia en la ciencia y la investigación de EE. UU.

En un artículo sobre Computación científica, Rob Farber examina la creciente popularidad de la computación con GPU. Como investigador principal del Pacific Northwest National Laboratory, Farber tiene un buen punto de vista para ver cómo la evolución de la tecnología informática afecta la ciencia en el campo. Farber sostiene que la tecnología de múltiples subprocesos y GPGPU está cambiando la dinámica de la computación científica, abriendo nuevas oportunidades en la academia, el desarrollo de productos y la investigación de HPC. En particular, la informática GPGPU hizo posible hacer más ciencia con recursos menos costosos o menos costosos.

Farber dice:

Los procesadores gráficos se han convertido en dispositivos computacionales genéricos en el momento exacto para ser considerados en esta reorganización de toda la industria para utilizar el paralelismo de subprocesos múltiples. Para decirlo de manera muy concreta, cualquier adolescente (o esfuerzo de investigación) desde Beijing, China, hasta Nueva Delhi, India puede comprar un procesador de gráficos con capacidad para teraflop y comenzar a desarrollar y probar aplicaciones paralelas masivamente.

Si bien no es ningún secreto que el hardware multinúcleo requiere aplicaciones que puedan aprovechar esa potencia, el hecho es que el hardware tiene una clara ventaja con el software que lucha por ponerse al día. Para que esta desconexión continúe siendo un problema importante para el avance científico, Farber distribuye este consejo de advertencia:

Las aplicaciones heredadas y los esfuerzos de investigación que no invierten en software de subprocesos múltiples no se beneficiarán de los procesadores multinúcleo modernos, porque el software de un solo subproceso y de escasa escalabilidad no podrá utilizar núcleos de procesador adicionales. Como resultado, el rendimiento informático alcanzará o se acercará a los niveles actuales, poniendo los proyectos que dependen de estas aplicaciones heredadas en riesgo de estancamiento y pérdida de competitividad.

Sin embargo, Farber predice que HPC experimentará enormes avances a medida que la próxima generación de desarrolladores de software aborde los desafíos asociados con la programación masivamente paralela. El software multinúcleo es la clave que desbloqueará todo el potencial del hardware multinúcleo. Hardware que ya está aquí. Farber señala que los principales proveedores de HPC han desarrollado o están desarrollando sistemas híbridos que aprovechan la naturaleza paralela de las GPU. Muchos, si no la mayoría, de los centros de supercomputación están evaluando arquitectos híbridos CPU-GPU, incluidos Tokyo Tech, Oak Ridge National Laboratory (ORNL), National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) y PNNL.

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