Seminario de nVidia sobre Tesla GPU y CUDA

El pasado 30 de marzo de 2009 tuve la suerte de poder asistir en la Facultad de Ciencias de la Universidad de Salamanca al seminario “A Revolution In High Performance Computing, Tesla GPU” impartido por el arquitecto de soluciones de NVIDIA Timothy Lanfear.

Sé que ha pasado bastante tiempo desde entonces pero, por falta de tiempo y porque estaba esperando a que Tim me enviase la presentación, no he podido redactar esta entrada hasta ahora.

La exposición versó principalmente sobre los procesadores Tesla y más concretamente sobre el C1060. La nueva línea Tesla, que se suma a las otras dos famílias de productos de NVIDIA ya existentes (GeForge y Quadro), está destinada a grandes cálculos computacionales que puedan operar en paralelo, pues cada una de las tarjetas C1060 dispone de 240 núcleos que pueden operar en paralelo. Pudiéndose usar conjuntamente hasta 4 tarjetas en un mismo ordenador “personal” alcanzando los 4 Teraflops de capacidad de cálculo. Esta gama de tarjetas está especialmente pensada para investigaciones científicas y se alejan de las otras 2 gamas anteriores. Tanto es así que ni siquiera disponen de conexión alguna a un monitor puesto que no se tratan de tarjetas gráficas. NVIDIA crea con estas tarjetas lo que ellos mismos denominan como superordenadores personales, ordenadores con el formato de un PC “estándar” y con una gran capacidad de cálculo computacional en paralelo. Estos superordenadores personales pueden competir en capacidad de cálculo con otras arquitecturas computacionales mucho más voluminosas, de mayor consumo eléctrico y más caras. En una prueba realizada por la universidad de Antwerp (Belgica) sobre reconstrucción de tomografía digital, el tiempo empleado por un superordenador con cuatro tarjetas Tesla C1060 fue inferior (59.9 seg.) al empleado por un superordenador Sun CalcUA (67.4 seg). Seguramente los resultados no serán iguales en otros caso pero estamos hablando de un ordenador (el Tesla) de unos 10.000$ frente a otro (el CalcUA) de 5 millones de dolares.

La programación de aplicaciones que se ejecutan en esta nueva familia de procesadores de NVIDIA se realiza mediante CUDA. CUDA es un entorno basado en el lenguaje C que permite a los programadores escribir software para resolver problemas computacionales complejos en menos tiempo aprovechando la gran capacidad de procesamiento paralelo de las GPU multinúcleo. NVIDIA proporciona de manera gratuita las herramientas y ejemplos necesarios para desarrollar estas aplicaciones. Una gran ventaja de esta tecnología es que, aunque desarrollemos una aplicación para ejecutarla en superordenadores Tesla, CUDA está implementada en todas las familias de NVIDIA, por lo que, si disponemos de una tarjeta NVIDIA GeForce 8x o superior ya podemos desarrollar y ejecutar aplicaciones CUDA.

El seminario fué muy interesante, aunque puede que para algunos lo mejor fuese el vino español que se ofreció a continuación 😉

Enlaces:

Presentación de Tim Lanfear en PDF

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1 Comment
  1. Tera says:

    Thanks.