{"id":123775,"date":"2009-08-27T06:34:00","date_gmt":"2009-08-27T05:34:00","guid":{"rendered":"http:\/\/weblogs.madrimasd.org\/\/supercomputacion_de_consumo\/archive\/2009\/08\/27\/123775.aspx"},"modified":"2012-05-22T12:42:45","modified_gmt":"2012-05-22T11:42:45","slug":"intel-adquiere-rapidmind","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/2009\/08\/27\/123775","title":{"rendered":"Intel adquiere Rapidmind"},"content":{"rendered":"<style type=\"text\/css\"> \t<!-- \t\t@page { margin: 2cm } \t\tP { margin-bottom: 0.21cm } \t--> \t<\/style>\n<p><\/p>\n<div align=\"center\"><img decoding=\"async\" src=\"\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-content\/blogs.dir\/136\/files\/1330\/o_intel-logo.jpg\" width=\"146\" height=\"99\"><\/p>\n<div align=\"justify\"><a href=\"http:\/\/www.rapidmind.com\/\">Rapidmind<\/a>, la empresa creada hace 5 a\u00f1os por el profesor Michael McCool de la Universidad de Waterloo, fue adquirida por <a href=\"http:\/\/www.intel.com\">Intel<\/a> hace una semana. Rapidmind se cre\u00f3 con la vista puesta en la comercializaci\u00f3n del sistema de programaci\u00f3n Sh que consegu\u00eda adaptar y optimizar algoritmos a diferentes plataformas de consumo y  altas prestaciones que surgieron a partir de los aceleradores (procesadores gr\u00e1ficos y variados multiprocesadores). Rapidmind creci\u00f3 r\u00e1pidamente gracias al desarrollo de las arquitecturas multicore para ordenadores personales, que compart\u00edan la misma filosof\u00eda que los aceleradores citados, as\u00ed como a la euforia de algunos desarrolladores y empresas por poder adaptar sus algoritmos a variadas arquitecturas sin la necesidad de recodificar en diferentes entornos. Un mismo c\u00f3digo, con ayuda de las librer\u00edas de Rapidmind, pod\u00eda ser ejecutado en un procesador basado en m\u00faltiples n\u00facleos, en un procesador IBM Cell o en una tarjeta gr\u00e1fica, sin necesidad de conocer detalles \u00edntimos de estas diferentes plataformas. Como dato hist\u00f3rico, <a href=\"http:\/\/news.cnet.com\/Google-acquires-programming-toolmaker-PeakStream\/2100-1007_3-6188935.html\">Google adquiri\u00f3 en 2007 Peakstream Inc.<\/a>, otra empresa con objetivos parecidos a los de Rapidmind.<\/div>\n<\/div>\n<p><!--more--><\/p>\n<style type=\"text\/css\"> \t<!-- \t\t@page { margin: 2cm } \t\tP { margin-bottom: 0.21cm } \t--> \t<\/style>\n<p style=\"margin-bottom: 0cm;\" align=\"justify\">Intel da un paso adelante para unir la tecnolog\u00eda de Rapidmind a la que ya Intel ten\u00eda en desarrollo con su <a href=\"http:\/\/techresearch.intel.com\/articles\/Tera-Scale\/1514.htm\"><i>Intel Ct technology<\/i><\/a>. Este avance se traduce en las inquietudes que Intel demuestra con la visi\u00f3n de un futuro donde el desarrollo de la concurrencia se hace evidente, y donde la simplificaci\u00f3n de la programaci\u00f3n concurrente es la clave del desarrollo software para sus procesadores de manera eficiente. La programaci\u00f3n concurrente (varios procesadores o n\u00facleos de procesamiento trabajando de forma paralela sobre un \u00fanico conjunto de datos) es compleja. No es nada nuevo, al igual que  la programaci\u00f3n orientada a objetos no fue nueva en los a\u00f1os 90, pero fue totalmente asumida por la comunidad de desarrolladores generando una revoluci\u00f3n. La programaci\u00f3n concurrente y el paralelismo han sido campos de aplicaci\u00f3n estudiados desde diferentes perspectivas, pero tradicionalmente desde su componente hardware. En estos momentos, cuando el hardware disponible para el segmento de consumo es necesariamente paralelo para su supervivencia (ver post: <A href=\"http:\/\/weblogs.madrimasd.org\/supercomputacion_de_consumo\/archive\/2008\/10\/03\/102492.aspx\">Paralelismo de Consumo, \u00bffuturo de la computaci\u00f3n?<\/a>), se hace evidente que la comunidad de desarrolladores deba adoptar este modelo de programaci\u00f3n, y es cuando las empresas fabricantes se esfuerzan por ofrecer herramientas que simplifiquen la programaci\u00f3n en sus arquitecturas.<\/p>\n<div align=\"justify\"> <\/div>\n<div align=\"justify\"> <\/div>\n<p style=\"margin-bottom: 0cm;\" align=\"justify\">Otra gran apuesta, en este caso de estandarizaci\u00f3n, por ofrecer un \u00fanico entorno para la programaci\u00f3n sobre sistemas heterog\u00e9neos (aceleradores, multicores, m\u00f3viles, sistemas embebidos,&#8230;) es <a href=\"http:\/\/www.khronos.org\/opencl\/\">OpenCL<\/a>. Algunos fabricantes, como Nvidia y AMD-ATI, ya est\u00e1n empezando a ofrecer librer\u00edas de desarrollo para sus respectivas plataformas. No se debe olvidar que Nvidia lleva ofreciendo su entorno hardware\/software <a href=\"http:\/\/www.nvidia.com\/cuda\">CUDA<\/a> desde el a\u00f1o 2007, y actualmente se ofrece gratuitamente la versi\u00f3n 2.3 de la SDK para la mayor parte de sistemas operativos de consumo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Rapidmind, la empresa creada hace 5 a\u00f1os por el profesor Michael McCool de la Universidad de Waterloo, fue adquirida por Intel hace una semana. Rapidmind se cre\u00f3 con la vista puesta en la comercializaci\u00f3n del sistema de programaci\u00f3n Sh que consegu\u00eda adaptar y optimizar algoritmos a diferentes plataformas de consumo y altas prestaciones que surgieron a partir de los aceleradores (procesadores gr\u00e1ficos y variados multiprocesadores). Rapidmind creci\u00f3 r\u00e1pidamente gracias al desarrollo de las arquitecturas multicore para ordenadores personales, que compart\u00edan la misma filosof\u00eda que los aceleradores citados, as\u00ed como a la euforia de algunos desarrolladores y empresas por poder adaptar\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":112,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"ngg_post_thumbnail":0},"categories":[77],"tags":[3640,3644,17478,17494],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":4}},"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/123775"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/112"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=123775"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/123775\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":131100,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/123775\/revisions\/131100"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=123775"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=123775"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=123775"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}