La UPV presenta los avances en Supercomputación a partir de Tarjetas Gráficas
El profesor Quintana es un experto en programación paralela y en el desarrollo de aplicaciones específicas sobre GPUs. Participa en el Partnership Program de la empresa NVIDIA y ha publicado numerosos artículos relacionados con la programación de este tipo de máquinas y su utilización en distintos campos de la Ingeniería. Además participa en varios proyectos de investigación en temas relacionados con la programación paralela y colabora de forma específica en temas relacionados con la programación de GPUs y sus aplicaciones, con investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia, a través del proyecto “Computación de Altas Prestaciones sobre Arquitecturas Actuales en Problemas de Procesado Múltiple de Señal” (PROMETEO 2009/013) en el marco del Programa PROMETEO para Grupos de Investigación de Excelencia de la Generalitat Valenciana, liderado por investigadores de la UPV.
En esta charla, el profesor Quintana repasará las claves que nos han llevado a esta situación, el interés que está despertando la programación paralela en forma de iniciativas, productos, herramientas,.etc,. por parte de universidades y empresas, y su aplicación en problemas reales de ingeniería.
Esta conferencia está organizada por el Master en Computación Paralela y Distribuida de la UPV. Este Master, con una larga tradición primero como programa de doctorado y actualmente en el formato de Master Oficial, goza desde sus inicios de la Mención de Calidad otorgada por el Ministerio de Educación, y cuenta con financiación de este Ministerio para invitar a profesores expertos.
El Master en Computación Paralela y Distribuida imparte a sus alumnos conocimientos y habilidades propios de esta disciplina que permiten el manejo de las Unidades Gráficas de Proceso y de los procesadores multicore en temas específicos relacionados con la Computación de Altas Prestaciones. Actualmente muchos problemas científicos y de ingeniería que requieren una gran capacidad de cómputo se están resolviendo con el uso de estas tarjetas gráficas y/o procesadores multinúcleo cuyas prestaciones pueden llegar a equipararse a las de computadores mucho más costosos
Desde unos pocos años atrás, la mayor parte de los fabricantes de hardware han aceptado que la única alternativa que tienen para seguir aumentando las prestaciones de sus productos es el desarrollo de arquitecturas paralelas. Así, estamos asistiendo a emocionantes carreras entre compañías como Intel y AMD por incorporar más núcleos (cores) en sus procesadores, mientras que otras como IBM o NVIDIA optan por el desarrollo de aceleradores específicos como los procesadores Cell B.E. en la PlayStation 3 o las tarjetas gráficas G200.
Ambos tipos de plataformas paralelas de computación, procesadores multinúcleo de propósito general y aceleradores hardware, presentan un alto rendimiento y un coste económico asequible, justificado por la enorme demanda de estos productos en el mercado de consumo de computadores personales y de procesamiento gráfico (videojuegos). Las previsiones de futuro apuntan a que el número de núcleos en un chip se duplicará con cada nueva generación de procesadores, por lo que es de esperar que estos dos tipos de arquitecturas se constituyan en breve como las plataformas predominantes de resolución de problemas con alta complejidad computacional.
En respuesta a la evolución del hardware de los computadores actuales, el desarrollo de bibliotecas para resolver aplicaciones científicas e industriales sobre procesadores multicore y GPUs está aglutinando los esfuerzos de un número cada vez mayor de científicos en centros de investigación y desarrolladores en empresas. Los desarrolladores de software deben tener en cuenta que la programación/computación paralela no es una curiosidad sino que una gran parte de los programadores tendrá que reciclarse en ella.
