Las empresas financieras se adhieren a la informática con GPU - Calendae | Informática, Electrónica, CMS, Ciberseguridad

Las empresas financieras se adhieren a la informática con GPU

Hola de nuevo. Soy Simón Sánchez y hoy te voy a hablar sobre Las empresas financieras se adhieren a la informática con GPU

El escritor de Forbes, Tom Groenfeldt, profundizó en el mundo de la computación GPU en su último blog de tecnología financiera. Al hablar con el consultor de tecnología GPU Andrew Sheppard, Groenfeldt señaló que en el sector financiero, el uso de la computación GPU se está convirtiendo en un diferenciador competitivo. Con grandes cantidades de datos para procesar y un incentivo monetario convincente para hacerlo, cada vez más empresas financieras se están aferrando a la GPU como un acelerador computacional.

Según Sheppard, uno de los principales habilitadores de la tecnología han sido las herramientas de desarrollo más tradicionales para la programación de GPU. En particular, la colaboración entre NVIDIA y Microsoft ha facilitado a los desarrolladores el acceso a la tecnología. De hecho, según David Rich, director de marketing de Microsoft, más del 80% de las descargas de CUDA son para Windows.

Si bien la programación en CUDA tiene sus desafíos, envolverla en un entorno de programación cómodo hace toda la diferencia. En este caso, eso significa el complemento Parallel Nsight de NVIDIA para Visual Studio, que es el tipo de plataforma necesaria para dibujar tipos que no son HPC. Además, ahora hay más de 400 universidades que enseñan CUDA como desarrolladores de computación GPU.

Sin embargo, no se trata solo de hacer que la computación GPU sea más accesible para los desarrolladores. Desde el punto de vista de Sheppard, una nueva tecnología tiene que ser 10 veces más barata o 10 veces mejor para conseguir algo de tracción. Si bien los aumentos de velocidad de la aceleración de la GPU varían según el código, en el espacio financiero, ha habido algunos resultados impresionantes. Groenfeldt escribe:

Un proveedor de gestión de riesgos informó que los procesadores de GPU tenían velocidades de aplicación centrales 100x. Los competidores se verán obligados a cambiar a GPU para mantenerse al día, dijo Rich. Bloomberg usó 48 GPU para una aplicación de precios de bonos y redujo los costos de $ 4 millones a $ 144,000 y los costos de energía de $ 1,2 millones a $ 31,000.

Este tipo de resultados son ciertamente alentadores para la gente de NVIDIA y ayudan a justificar el esfuerzo que el fabricante de GPU ha puesto en la tecnología en los últimos años. La compañía ha evolucionado agresivamente su plataforma GPU a una plataforma informática más genérica, agregando características como soporte de punto flotante IEEE, memoria ECC y otras características intuitivas.

La inversión parece estar dando sus frutos. En general, el negocio de computación GPU de NVIDIA pasó de cero hace tres años a más de $ 100 millones en ingresos este año.

Deberías compartir en en tu Twitter y Facebook para que tus amigos opinen

??? ? ? ???

Comparte