COMPUTACIÓN DE ALTO RENDIMIENTO

Acelerar el índice de descubrimientos científicos

La computación de alto rendimiento (HPC) es una de las herramientas más esenciales que impulsa el avance de la ciencia. Al aprovechar el procesamiento paralelo con tecnología de GPU en varios nodos de procesamiento, puede ejecutar programas de aplicaciones avanzados y a gran escala de forma eficiente, fiable y rápida. Esta aceleración ofrece un impulso espectacular en el rendimiento y el ahorro de costes, allanando el camino hacia el descubrimiento científico.

LA INTERSECCIÓN DE HPC E IA

La HPC y la IA están convergiendo para extender el alcance de la ciencia y acelerar el ritmo de la innovación científica. Con la IA, la HPC está abordando problemas previamente irresolubles modelando el mundo mediante el uso de datos experimentales y de simulación. También está ofreciendo resultados en tiempo real con modelos cuya simulación solía llevar días o meses.

Ve cómo los científicos están utilizando esta poderosa combinación para avanzar en una amplia gama de campos.

SC19 HABLA SOBRE LA DEMANDA

Escucha cómo las principales aplicaciones de la industria y las tecnologías de vanguardia están transformando la HPC.
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AVANCES CIENTÍFICOS

Ver la gravedad en tiempo real con el aprendizaje profundo

Ver la gravedad en tiempo real con el aprendizaje profundo

El observatorio de interferometría láser de ondas gravitacionales (LIGO, Laser Interferometer Gravitational-wave Observatory) detecta millones de ondas gravitacionales a millones de años luz de distancia  en tiempo real con las GPU NVIDIA.

Quantum Breakthrough

Una revolución cuántica de IA

La Universidad de Florida y la Universidad de Carolina del Norte usaron el aprendizaje profundo para desarrollar un motor de red neuronal que produce rápidas simulaciones mecánicas cuánticas de gran precisión a un coste muy bajo.

Vigilar las constantes vitales de la Tierra con IA

Vigilar las constantes vitales de la Tierra con IA

Para tomarle mejor el pulso a la salud de la Tierra, la NASA desarrolló DeepSat, una plataforma de aprendizaje profundo para la clasificación y la segmentación de imágenes por satélite con la tecnología de GPU NVIDIA.

Fusion Energy

Acelerar el camino de la energía de fusión con el aprendizaje profundo

Investigadores del reactor experimental de fusión nuclear más grande del mundo están trabajando para construir el primer sistema de fusión que produce energía neta.

Oak ridge national laboratory

Una herramienta de planificación del siglo XXI construida sobre la IA

Los científicos del Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) utilizaron la IA con GPU para crear una imagen más completa de los residentes de la Tierra para predecir los requisitos futuros de recursos.

Clemson University

Simplificación de la implementación de aplicaciones HPC con NGC

Los administradores HPC de Clemson University admiten contenedores optimizados por GPU para ayudar a los científicos a acelerar sus investigaciones.

CONECTAR CON LOS LÍDERES DE HPC

La Cumbre HPC de GTC 2020 reúne a líderes de HPC, profesionales de TI, investigadores y desarrolladores para avanzar en el estado de la técnica de HPC. Explora contenido de diferentes comunidades de HPC, interactúa con expertos y aprende sobre nuevas tendencias e innovaciones.

Descubre el rendimiento de las aplicaciones HPC

RECURSOS

HYPERION Research: Ya está aquí la era de la exaexcala

HYPERION Research: Ya está aquí la era de la exaexcala

La era exascala ha comenzado. Observa el amplio esfuerzo que NVIDIA y sus socios han realizado para desarrollar el ecosistema de hardware y software necesario para permitir un rendimiento de exaescala del mundo real.

Descripción general técnica de análisis de carga de trabajo de aplicaciones HPC

Descripción general técnica de análisis de carga de trabajo de aplicaciones HPC

La HPC es un pilar fundamental de la ciencia moderna. La mejora de la productividad y el aumento del número de iteraciones de simulaciones científicas pueden afectar de forma considerable a la cantidad y calidad de los avances científicos.

Informe técnico de la intersección de HPC y del aprendizaje automático

Informe técnico de la intersección de HPC y del aprendizaje automático

Los científicos han comenzado a utilizar modelos predictivos de aprendizaje automático (ML) entrenados por los conjuntos de datos producidos a partir del análisis tradicional y la observación directa. Los primeros resultados indican que la combinación de ML y simulación tradicional puede mejorar la precisión, acelerar el tiempo de solución y reducir significativamente los costes.

 

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