NVIDIA anunció que 70 de las aplicaciones de software corporativo más usadas han agregado soporte para aceleración en GPU en lo que va del año, lo que lleva 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 Fluent le 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 Fluent ha 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 Nastran es 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 para 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 de cómputo para negocios e ingeniería.”
Una lista parcial de otras aplicaciones aceleradas por GPU disponibles o en desarrollo incluyen:
- Ingeniería Asistida por Computadora: Abaqus/Standard, Agilent ADS & EMPro , ANSYS Mechanical, CST MWS, MSC Nastran, Marc, OpenFOAM, RADIOSS™
- Defensa e Inteligencia: DigitalGlobe Advanced Ortho Series, Exelis (ITT) ENVI, Incogna GIS, Intergraph Motion Video Analyst, MotionDSP Ikena ISR, PCI GEomatics GXL
- Medios y Entretenimiento: Adobe CS6, Autodesk 3ds Max & Maya, Blackmagic DaVinci Resolve, Chaos V-Ray RT, Elemental Server, Telestream Vantage
- Investigación Petrolera: Acceleware AxRTM, ffA SVI Pro, Headwave Suite, Paradigm Echos RTM, Schlumberger Visage, WesternGeco Omega2 RTM
- Cómputo Científico: AMBER, CHARMM, Chroma, FastROCS, GAMESS, GROMACS, GTC, WL-LSMS, MATLAB, MILC, NAMD, QUDA, VASP, VMD
- Pronóstico de Tiempo: COSMO, GEOS-5, HOMME, HYCOM, WRF, NEMO, NIM
Una lista completa se encuentra en www.nvidia.com/teslaapps.
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 para 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.
Conoce más sobre el cómputo acelerado y aplicaciones de software soportadas en el local de NVIDIA 2217 en SC12, Nov. 12-15.
Fuente: Comunicado de Prensa
