{"id":131255,"date":"2014-11-20T09:53:55","date_gmt":"2014-11-20T08:53:55","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/?p=131255"},"modified":"2014-11-20T13:03:12","modified_gmt":"2014-11-20T12:03:12","slug":"semana-grande-de-la-supercomputacion-top500-y-premios-nvidia-a-centros-educativos-y-de-investigacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/2014\/11\/20\/131255","title":{"rendered":"Semana Grande de la Supercomputaci\u00f3n: Top500 y premios NVIDIA a centros educativos y de investigaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Adelant\u00e1bamos en el \u00faltimo post de las previsiones de supercomputaci\u00f3<\/a>n que Noviembre ten\u00eda una de las fiestas bianuales de la supercomputaci\u00f3n, la del Top500<\/a>. As\u00ed ha sido, pero a\u00fan hay m\u00e1s: se han anunciado los nuevos NVIDIA CUDA Teaching\/Research Centers con 3 incorporaciones nacionales, la Universidad de Valladolid, la Universidad de Sevilla y la Universidad Rey Juan Carlos.<\/p>\n

Celebr\u00e1ndose la Supercomputing Conference 2014<\/a> en Nueva Orleans, EEUU, se anunci\u00f3 el pasado martes el ranking de noviembre del Top500. Por cuarta vez consecutiva, Tianhe-2 mantuvo el liderazgo<\/a> (2 a\u00f1os completos, con las 4 actualizaciones correspondientes de las que hemos dado cuenta por estas l\u00edneas). Estados Unidos baj\u00f3 en 2 instalaciones de su lista en el Top500 (llegando a 231 instalaciones y siendo l\u00edder en n\u00famero de supercomputadores del ranking, casi la mitad de todos) y las europeas subieron en 14 hasta 130. A finales de la semana pasada se anunciaba a bombo y platillo la ayuda econ\u00f3mica que NVIDIA<\/a> e IBM<\/a> recibir\u00edan para hacer posible en el plazo de 3 a\u00f1os dos supercomputadores de entre 2-10 veces m\u00e1s potente que el actual #1. Para ello, se valdr\u00edan de procesadores PowerPC9 y aceleradores NVIDIA Tesla k80<\/a> de futura generaci\u00f3n, basados en la familia Volta, nombre dedicado al f\u00edsico italiano Alessandro Volta, inventor de la bater\u00eda, por la extremada eficiencia energ\u00e9tica de dicha familia. IBM ya tiene grand\u00edsima experiencia en el dise\u00f1o de estos supercomputadores, no tanto NVIDIA a pesar de que su tecnolog\u00eda CUDA est\u00e9 presente en 2 de las 10 instalaciones m\u00e1s potentes del citado ranking.<\/p>\n

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NVIDIA tambi\u00e9n anunci\u00f3 sus nuevos CUDA Teaching Centers<\/a> (CTC) y CUDA Research Centers (CRC), galardones a los centros que mantienen en sus planes docentes o investigaciones multidisciplinares materia ligada con la tecnolog\u00eda NVIDIA CUDA. Nos complace anunciar que entre sus nuevos CTCs \u00a0tenemos a la Universidad de Valladolid y a la madrile\u00f1a Universidad Rey Juan Carlos<\/a> (la que acoge nuestro d\u00eda a d\u00eda), por nuestro af\u00e1n de atraer nueva tecnolog\u00eda a las aulas de las titulaciones de la Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica. As\u00ed, Madrid tiene 3 centros (UAM, UPM y URJC) de los 10 de toda Espa\u00f1a. Este galard\u00f3n conlleva una donaci\u00f3n de material de \u00faltima generaci\u00f3n para su uso en las clases y talleres de las titulaciones que as\u00ed lo requieran o seminarios a la comunidad cient\u00edfica del centro, cuyos investigadores implicados se comprometen a impartir. Tambi\u00e9n es importante citar la entrada de la Universidad de Sevilla<\/a> como CRC haciendo 6 centros espa\u00f1oles.<\/p>\n

NVIDIA CUDA<\/a> es una tecnolog\u00eda de c\u00f3mputo paralelo que aprovecha la gran potencia de c\u00e1lculo de las tarjetas gr\u00e1ficas (en realidad de su procesador, GPU, de unidad de procesamiento gr\u00e1fico) para acelerar la ejecuci\u00f3n de aplicaciones cient\u00edficas. Surge como forma de simplificar la programaci\u00f3n de estos procesadores especiales, al igual que existen lenguajes de programaci\u00f3n (C, Pascal, Fortran, Java,…) para los tradicionales procesadores centrales (CPUs, de unidades de procesamiento centrales), en los que siempre se han ejecutado las aplicaciones. En determinados casos, en los que la gran independencia de los datos a procesar y la cantidad de ellos son enormes, la potencia de las GPUs puede superar con creces a la de la CPU, adem\u00e1s de ser energ\u00e9ticamente m\u00e1s eficientes por estrategias de dise\u00f1o. NVIDIA CUDA surgi\u00f3 en 2007 gracias al incre\u00edble \u00e9xito que tuvieron los primeros programas que, haciendo uso de la potencia del procesador gr\u00e1fico, mejoraban el rendimiento y se volv\u00edan m\u00e1s r\u00e1pidos. Algunas de las nociones para entender este \u00e9xito lo pusimos por este blog hace unos a\u00f1os<\/a>. Actualmente, esta tecnolog\u00eda est\u00e1 soportada por toda la gama de procesadores gr\u00e1ficos de NVIDIA, desde sus tarjetas gr\u00e1ficas m\u00e1s dom\u00e9sticas de apenas unas decenas de euros, hasta sus aceleradores de supercomputaci\u00f3n m\u00e1s potentes de varios miles.<\/p>\n

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