Computación de alto rendimiento

Una ley sobrecargada

La computación por GPU está definiendo una nueva ley sobrecargada para reemplazar a la ley de Moore. Empieza por un procesador en paralelo de la GPU de alta especialización y sigue hasta el diseño del sistema, software, algoritmos y aplicaciones optimizadas. Cada servidor acelerado por GPU sustituye a decenas de servidores de CPU estándar, lo que supone una mejora considerable en el rendimiento de las aplicaciones y una reducción de costes.

Una ley sobrecargada
Acelerar el índice de descubrimientos científicos

Acelerar el índice de descubrimientos científicos

El modelo de programación de NVIDIA® CUDA® es la plataforma elegida por los desarrolladores de aplicaciones de alto rendimiento por ser compatible con más de 550 aplicaciones aceleradas por GPU, entre ellas las 15 mejores aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC). Desde previsiones meteorológicas y ciencia de materiales, hasta simulaciones de túneles de viento y genómica, la computación acelerada por GPU de NVIDIA es el pilar de las áreas de descubrimiento HPC más prometedoras.

Más información:

> Aplicaciones GPU Guías de inicio rápido

> NVIDIA GPU Cloud Contenedores de aplicaciones HPC

Facilitando la tecnología para los superordenadores más rápidos del mundo

Facilitando la tecnología para los superordenadores más rápidos del mundo

La computación por GPU es el camino más accesible y de uso energético eficiente hacia la alta computación y los centros de datos. En la actualidad, los superordenadores más rápidos estadounidenses y europeos, así como los sistemas más avanzados, se han creado con tecnología de NVIDIA.

En Estados Unidos, el Laboratorio nacional de Oak Ridge ha presentado a Summit, el superordenador más inteligente y potente del mundo, con más de 200 petaflops para HPC y 3 exaops para IA. Summit fusiona los cálculos HPC e IA con más de 27 000 GPU NVIDIA Volta Tensor Core para acelerar los descubrimientos científicos. Y, en Japón, AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI) se activará en 2018 como el superordenador más potente del país y una plataforma de innovación mundial para la IA.

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Plataforma unificada para HPC e IA

La intersección entre IA y HPC está extendiendo el alcance de la ciencia y acelerando el ritmo de la innovación científica como nunca antes. La IA está ayudando a abordar problemas que anteriormente no se podían solucionar al modelar el mundo con datos experimentales y de simulación. También ayuda a ofrecer resultados en tiempo real con modelos cuya simulación tardaba días o meses en completarse.

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Informe técnico de la intersección entre HPC y aprendizaje automático
Intersect360: compatibilidad de las aplicaciones HPC con GPU Computing
Descarga información general técnica sobre la carga de trabajo de las aplicaciones
Descargar noticia destacada de tecnología - Hyperion Research: Ya está aquí la era de la exaescala

Casos de éxito de usuarios de HPC e IA

Se espera que la combinación de IA y algoritmos de deep learning con HPC impacte profundamente en cada aspecto de la vida humana. A continuación, se muestran algunos ejemplos actuales:

NCSA Gravity Group

NCSA Gravity Group

En 2017, el Observatorio de ondas gravitatorias por interferometría láser (LIGO) recibió el Premio Nobel de Física por detectar ondas gravitacionales a millones de años luz de distancia en tiempo real.

UFL y UNC

UFL y UNC

La Universidad de Florida (UFL) y la Universidad de Carolina del Norte (UNC) desarrollaron el motor de red neuronal ANAKIN-ME para generar simulaciones de mecánica cuántica rápidas computacionalmente con una gran precisión y un coste muy bajo.

Energía de fusión en ITER

Universidad de Princeton: energía de fusión en ITER

La Universidad de Princeton está aprovechando la potencia computacional de las GPU para predecir las alteraciones en un reactor de fusión tokamak en ITER, un experimento internacional que pretende demostrar la viabilidad de la fusión como fuente de renovable de energía limpia.

Laboratorio nacional de Oak Ridge

Laboratorio nacional de Oak Ridge

La IA equipada con GPU NVIDIA acelera la asignación y el análisis de la distribución de la población en todo el mundo, lo que permite una planificación, entrega de bienes y servicios más eficientes, además de un mejor uso la escasez de recursos.

NASA Ames

NASA Ames

Para controlar mejor el estado de la Tierra, la NASA ha desarrollado DeepSat, un marco de deep learning para la clasificación y segmentación de las imágenes por satélite.

Programabilidad simplificada

Las GPU son el centro de la aceleración HPC y, ahora, resulta más sencillo que nunca programarlas gracias a bibliotecas enormes, OpenACC controlado por directivas y un potente modelo de programación CUDA.

ACELERA LOS CENTROS DE DATOS.

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