Nueva colaboración con Cornell para explorar el cálculo GPU usando MATLAB

Madrid, Spain - (19 jul 2011)

El CAC de la Cornell University (Cornell University Center for Advanced Computing) ha anunciado hoy que está realizando pruebas del rendimiento de GPUs de propósito general con aplicaciones de MATLAB en una nueva colaboración de investigación con NVIDIA, Dell y MathWorks.

Esta investigación explorará las funciones de cálculo GPU para la manipulación de datos en GPUs de NVIDIA utilizando aplicaciones de MATLAB. En concreto, Cornell se centrará en el uso de múltiples GPUs en el escritorio a través de Parallel Computing Toolbox de MathWorks y en un clúster de GPU a través de MATLAB Distributed Computing Server.

Cornell está llevando a cabo esta investigación en servidores Dell C6100 con el chasis de expansión PCIe C410x, que admite conexiones de servidor a GPUs Tesla M2070 de NVIDIA.

“El lanzamiento de esta función GPU con ocho nodos (cada uno con ocho núcleos de CPU) y ocho GPUs Tesla M2070 de NVIDIA (cada una con 448 núcleos de CUDA) es extremadamente valioso, en especial para los investigadores que necesitan procesar grandes bloques de datos en paralelo”, afirmó David Lifka, director del CAC de la Cornell University.

Por ejemplo, los investigadores del Weill Cornell Medical Center, el University of Michigan Health System y el Rutgers Laboratory for Computational Imaging and Bioinformatics están utilizando actualmente las GPUs de NVIDIA y MATLAB para acelerar y mejorar el diagnóstico de células cancerígenas mediante la coincidencia de plantillas. Haciendo uso de las funciones GPU que incorpora MATLAB, los investigadores vieron multiplicada por 14,7 la velocidad de procesamiento de código (de 86,9 segundos a 5,9 segundos). Es, sin duda, una mejora significativa para los patólogos que desean procesar un número elevado de imágenes a gran escala a diario. En comparación, el código de MATLAB que se ejecuta en GPUs se procesó a una velocidad 4,8 veces superior a la del código que se implementó en C++ sin GPUs. Y, puesto que MATLAB está optimizado para el uso con GPUs, los usuarios pueden aprovechar la potencia de cálculo de las GPUs sin tener que aprender otro lenguaje de programación ni verse obligados a salir del entorno de MATLAB.

En otro proyecto, Theo Damoulas, un investigador asociado al Institute for Computational Sustainability (ISC) creado por la National Science Foundation estadounidense y dirigido por la Profesora Carla Gomes, vio multiplicada por 12 la velocidad en el cálculo de DTW (del inglés Dynamic Time Warping, salto de tiempo dinámico) utilizando una combinación de las funciones GPU que incorpora MATLAB y el código CUDA. El DTW es la parte más exigente del código, desde el punto de vista computacional, y utiliza técnicas de análisis de señales y aprendizaje automático para identificar de forma automática las especies de pájaros a partir de sus cantos de vuelo. La clasificación automática de los cantos de vuelo es mucho más rápida, y posiblemente más precisa, que la clasificación manual, así como el primer paso para crear redes a gran escala de estaciones de grabación capaces de proporcionar un conocimiento detallado de los patrones de migración de cada especie.

Este proyecto es representativo de la investigación que realiza el ISC, cuyo objetivo es ofrecer soluciones que busquen un equilibrio entre las necesidades medioambientales, económicas y sociales para hacer posible un futuro sostenible llevando el pensamiento computacional a la investigación de la sostenibilidad. El ISC es una empresa conjunta en la que participan científicos de la Cornell University, el Bowdoin College, el Conservation Fund, la Howard University, la Oregon State University y el Pacific Northwest National Laboratory.

“Mientras en Cornell continúan las pruebas de rendimiento de GPU y procesos de producción, el CAC desarrollará las lecciones aprendidas y las prácticas recomendadas para utilizar el código de MATLAB con el fin de mejorar la experiencia general de los investigadores con el cálculo GPU de MATLAB”, apuntó Lifka.

Anteriormente, bajo el patrocinio de la National Science Foundation y en asociación con la Purdue University, Cornell desplegó un recurso experimental de MATLAB con 512 núcleos para que la comunidad científica pudiera acceder a recursos nacionales de máximo nivel. Se realizaron más de 550.000 trabajos basados en este recurso experimental, el cual facilitó la investigación, el aprendizaje de estudiantes y aplicaciones de tipo científico.

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