Tratando de ampliar el uso de sus módulos de computación de GPU, NVIDIA ha entrado en una asociación con Gaussian, Inc. con el fin de agregar soporte para Tesla a su aplicación de química cuántica.
Los módulos de computación de unidad de procesamiento gráfico (GPU) definitivamente han ganado una gran reputación en el sector de supercomputación gracias a su alta potencia de procesamiento en paralelo.
Desafortunadamente, el hecho es que, al final, son unas aplicaciones de software que deben ser diseñadas con compatibilidad y optimizaciones para este tipo de configuraciones de hardware.
Consciente de este hecho, NVIDIA decidió entrar en una alianza con el propietario de la aplicación de software líder en la química cuántica.
Más específicamente, el fabricante ha cerrado un acuerdo con Gaussian, Inc, que permitirá al software homónimo usar la aceleración de GPU siempre que los módulos NVIDIA Tesla estén presentes.
«Los cálculos usados en Gaussian están limitados principalmente por los recursos informáticos disponibles», dijo el Dr. Michael Frisch, Presidente de Gaussian, Inc.
«Mediante la coordinación del desarrollo de hardware, de las tecnologías de software y herramientas de aplicación entre las tres empresas, la nueva aplicación traerá la velocidad y la rentabilidad de las GPUs a los difíciles problemas y aplicaciones que los clientes de Gaussian necesitan abordar”.
Los costes y el tiempo necesario para la ejecución intensiva de datos y de los complejos cálculos deben ser notablemente reducidos una vez que salga la próxima versión de Gaussian.
IGP también contribuirá al desarrollo del software, como parte de un acuerdo de tres vías con los otros dos.
«Los clientes de NVIDIA usan la aceleración de la GPU para empujar los límites en ciencias de la vida y han solicitado una versión de GPU acelerada de Gaussian», dijo Andrew Cresci, gerente general del grupo de alianzas estratégicas de NVIDIA.
«Añadiendo el soporte de aceleración de Gaussian a las GPUs de NVIDIA permitirá a los ingenieros y químicos computacionales abordar unos importantes problemas científicos de forma más eficiente y rentable que las soluciones competitivas. El posible salto en la productividad es enorme».
Los módulos Tesla prometen ofrecer beneficios también en otras áreas, como por ejemplo en el procesamiento de imágenes y vídeos, biología computacional, simulación de dinámica de fluidos, reconstrucción de imagen, análisis sísmicos etc.