NVIDIA: 70 aplicaciones líderes soportan GPU aceleradoras para

Loading

NVIDIA anunció que 70 de las aplicaciones más usadas han agregado soporte para aceleración en GPU en lo que va del año, lo que eleva a más de 200 el número de aplicaciones disponibles para investigadores, ingenieros y diseñadores.

Tres de las más recientes aplicaciones que incluyen aceleración por GPU son:

• ANSYS Fluent: ANSYS Fluentle permite a los ingenieros desarrollar carros y aeronaves más aerodinámicas, que pueden ahorrar millones de dólares en costos de combustible, o mejorar el manejo térmico y confiabilidad de los empaques de circuitos eléctricos integrados. ANSYS Fluentha agregado un solucionador beta con soporte para una sola GPU a sus aplicaciones líderes con NVIDIA CUDA, incluyendo ANSYS Mechanical.

• MSC Nastran: Usada por prácticamente todos los fabricantes de automóviles a nivel mundial, MSC Nastranes una aplicación de simulación mecánica estructural acelerada por GPU que ayuda a optimizar el ruido, vibración y durabilidad (NVH), que son los atributos que con mayor frecuencia se relacionan con la calidad de un vehículo.

• CHARMM: Ampliamente usada por científicos para estudiar procesos biológicos a nivel molecular, la aceleración por GPU de CHARMM permite un estudio más exacto de las proteínas claves que causan enfermedades, al igual que interacción con medicinas candidatos, como forma de desarrollar tratamientos más efectivos.

“El cómputo en GPU gano tracción entre los desarrolladores que podían descargar CUDA para acelerar sus propias aplicaciones de descubrimientos e investigaciones científicas,” comenta Addison Snell, CEO de Intersect360 Research. “Estamos en una época en la que aplicaciones más comerciales son optimizadas por GPU, brindando opciones aceleradas en un amplio rango de soluciones decómputo para negocios e ingeniería.”

Los Procesadores Paralelos más Accesibles

La llegada de GPU aceleradoras paralelas que son fácilmente programables en populares lenguajes de alto nivel o usando compiladores auto-paralelizadores le han dado ímpetu a los desarrolladores de maximizar rendimiento de aplicaciones.

Los aceleradores le dan a los desarrolladores un alto nivel de flexibilidad para tomar ventaja de impresionantes mejoras en rendimiento en sus aplicaciones usando lenguajes familiares como C, C++ y Fortran, o usando directivas del modelo de programación estándar OpenACC.

Simples extensiones a estos lenguajes de programación de alto nivel permiten especificar el paralelismo usando la plataforma de cómputo paralelo NVIDIA CUDA.Hoy en día, la plataforma CUDA es soportada por todas las GPU NVIDIA, resultando en una base instalada de más de 415 millones de GPU CUDA.

Digiqole Ad

Notas Relacionadas

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *