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NVIDIA Maximus para los chips gráficos profesionales Kepler

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NVIDIA ha presentado en el SIGGRAPH 2012 la segunda generación de su plataforma de estaciones de trabajo, NVIDIA Maximus, para la última arquitectura de GPUs de la compañía, nombre en clave ‘Kepler’, presente en sus series de consumo y profesionales.

Maximus, introducida en noviembre de 2011, proporciona a los usuarios de estaciones de trabajo la posibilidad de realizar operaciones complejas de análisis y visualización en una misma máquina y de forma simultánea.

Las estaciones de trabajo de sobremesa NVIDIA Maximus de segunda generación serán ofertadas en modelos con la GPU NVIDIA Quadro K5000 (PVP recomendado 2249 dólares) y la nueva GPU NVIDIA Tesla K20 (PVP recomendado 3199 dólares) con disponibilidad en diciembre de 2012.

La tarjeta gráfica NVIDIA Quadro K5000 también saldrá al mercado como GPU de sobremesa independiente para workstation a principios de octubre de 2012.

Una gráfica profesional con núcleo GK104 GL, 1536 procesadores stream, 128 unidades de texturas, 32 unidades raster e interfaz de memoria de 256-bits. Está equipada con 4 Gbytes de memoria GDDR5 operando a 5,4 GHz para un rendimiento en precisión simple de 2,1 TFLOPS.

Soporta librerías DirectX 11.1, OpenGL 4.3, OpenCL 1.2, stereoscopic-3D, modos multi-monitor, PhysX y otras tecnologías como Quadro Sync, Quadro Mosaic, Quadro digital video pipeline, Nvidia GPUDirect y otras. Serán las máximas competidoras de las nuevas gráficas profesionales FirePro de AMD también presentadas en el SIGGRAPH 2012.

[expand]SIGGRAPH 2012 – LOS ÁNGELES – 7 de agosto de 2012 -NVIDIA acaba de presentar la segunda generación de su revolucionaria plataforma de estaciones de trabajo, NVIDIA® Maximus™, dotada de tecnología Kepler™, la arquitectura de GPU más rápida y eficiente del mercado.

La plataforma Maximus, introducida en noviembre de 2011, proporciona a los usuarios de estaciones de trabajo la posibilidad de realizar operaciones complejas de análisis y visualización en una misma máquina y de forma simultánea. La reciente introducción de la arquitectura Kepler en la plataforma brinda niveles incomparables de rendimiento en campos tan diversos como la producción industrial, la creación de efectos visuales o la prospección petrolífera.

En su momento, Maximus representó toda una revolución por su capacidad para manejar simultáneamente gráficos interactivos y las operaciones de alta carga computacional necesarias para simularlos o renderizarlos, lo que dio como resultado una extraordinaria aceleración de los flujos de trabajo. En esta segunda generación de la plataforma, las tareas de cálculo se asignan a la nueva GPU NVIDIA Tesla® K20, que acelera enormemente la computación y deja a la nueva GPU NVIDIA Quadro K5000 libre para procesar los gráficos. La tecnología Maximus asigna el trabajo de visualización y simulación o renderizado al procesador adecuado de forma automática y transparente.

Su capacidad de procesamiento paralelo ha permitido al Centro de diseño avanzado de Mercedes-Benz en California “Ser 10 veces más creativos”. Así lo afirma el diseñador Alan Barrington, que luego añade: “Con el entorno NVIDIA Maximus, podemos retocar y perfeccionar nuestros diseños hasta el último minuto. Nos permite ser eficientes y multitarea. Ya no tenemos que conformarnos con menos o renunciar a la creatividad”.

NVIDIA Maximus: aceleración de los gráficos y el cálculo

La segunda generación de Maximus está basada en la arquitectura Kepler y mejora la capacidad de visualización y cálculo de la plataforma.

Entre las principales ventajas de la GPU NVIDIA Quadro K5000 se incluyen:

· Texturas desvinculadas, lo que permite a los usuarios hacer referencias a más de 1 millón de texturas residentes en la memoria y, al mismo tiempo, reducir la carga de trabajo en la CPU.

· Tecnologías de antialiasing FXAA/TXAA similares a las utilizadas en el cine que proporcionan una calidad de imagen excepcional.

· Aumento de la memoria de vídeo a 4 GB y bus PCIe-3 de última generación que duplica la velocidad de transmisión de datos con respecto al bus PCIe-2.

· Mecanismo de visualización completamente nuevo capaz de manejar hasta cuatro pantallas simultáneamente desde una sola K5000.

· Compatibilidad con pantallas Display Port 1.2 con resoluciones de hasta 3840 x 2160 a 60 Hz.

Éstas son las principales ventajas de la GPU NVIDIA Tesla K20:

· Multiprocesador de streaming SMX que multiplica por 3 el rendimiento por vatio1.

· Paralelismo dinámico y tecnología Hyper-Q, que simplifican la programación de código paralelo y aceleran drásticamente el rendimiento.

Transformación de los flujos de trabajo en numerosas industrias, desde el diseño aeronáutico al análisis sísmico

He aquí algunos ejemplos de cómo Maximus está transformando la forma de trabajar en diversos sectores industriales:

· En el ámbito de la producción y el diseño industrial, las estaciones de trabajo basadas en Maximus permiten diseñar sin necesidad de limitar el tamaño de las piezas, el número de los componentes o la calidad y resolución de las imágenes. Los diseñadores pueden utilizar las leyes de la física, la iluminación y los materiales del mundo real en el diseño interactivo y visualizar las imágenes con calidad fotográfica.

Según Peter Stevenson, máximo ejecutivo de RTT USA, Inc., “RTT DeltaGen ofrece funciones personalizadas de trazado de rayos a alta velocidad, renderizado y escalabilidad, renderizado de capas automatizado, y visualización y análisis de dinámica de fluidos computacional. La plataforma Maximus de segunda generación es una tecnología notable y pensada para el futuro que aumentará la productividad de nuestros clientes gracias a la posibilidad de realizar diseños y simulaciones interactivos, lo que acelerará el tiempo de visualización e interpretación de los datos de ingeniería y, por tanto, les permitirá tomar las decisiones de diseño aún más rápido”.

· En la industria audiovisual, Maximus brinda a los creadores de contenidos digitales más libertad y flexibilidad creativa. Los profesionales del montaje y la animación en el sector cinematográfico pueden modificar sus proyectos más difíciles al instante, crear simulaciones y efectos visuales interactivos complejos y trabajar con texturas 3D en tiempo real sin tener que limitar el número de texturas.

Chaos Group suministra soluciones de renderizado avanzadas para las industrias del cine, los efectos visuales, el entretenimiento, los medios de comunicación y el diseño. V-Ray RT es un potente motor de renderizado de trazado de rayos interactivo optimizado para la arquitectura NVIDIA CUDA® que cambia la forma en que los especialistas en visualización y artistas gráficos abordan la iluminación y el sombreado de las imágenes.

Lon Grohs, vicepresidente de Desarrollo del negocio de Chaos Group, explica las ventajas de usar esta herramienta con Maximus: “Trabajamos constantemente para crear las herramientas que mejor se adaptan a los flujos de trabajo de nuestros clientes. Nuestro módulo V-Ray basado en CUDA para Maya es uno de los últimos productos que hemos desarrollado para responder a las necesidades de los estudios de cine y producción de efectos especiales del mundo y, gracias al sistema Maximus basado en Kepler, los artistas pasarán menos tiempo esperando y más tiempo creando”.

a52, un estudio de efectos visuales situado en California que cuenta con algunos de los artistas con más talento de la industria, ha creado numerosos efectos de gran espectacularidad integrando a la perfección imágenes 2D y generadas por ordenador.

Su director técnico de efectos visuales, Chris Janney, afirma: “Ahora tenemos la oportunidad de producir más iteraciones de color e iluminación para obtener antes los resultados que buscamos. Esta mayor velocidad nos permite entregar las escenas mucho antes para la aprobación del cliente. No dudaría en recomendar una configuración con Maximus, especialmente para artistas que trabajen con V-Ray RT. El ahorro de tiempo es importante, pero también proporciona un flujo de trabajo más eficaz para el proceso creativo, ya que evita las largas pausas de renderizado. Es ahí donde el sistema Maximus ayuda de verdad a nuestro proceso de desarrollo”.

· En el terreno de la geofísica y la sismología, las estaciones con tecnología Maximus proporcionan datos más precisos y rápidos sobre la localización de yacimientos de gas y petróleo en todo el mundo.

Paradigm es un proveedor mundial de soluciones de análisis y gestión de datos destinadas a la industria de la minería y los hidrocarburos. El software Paradigm permite a las empresas localizar nuevos yacimientos de gas y petróleo, crear modelos digitales dinámicos de la superficie terrestre y optimizar la producción en los yacimientos nuevos y existentes.

La versión 2011.1, un paquete completo de aplicaciones de prospección, desarrollo y producción, acelera el procesamiento de los atributos de las trazas sísmicas gracias al uso de la tecnología NVIDIA Maximus.

“El uso de Paradigm con la tecnología Maximus es una implementación innovadora que permite a quienes interpretan los datos sísmicos calcular los atributos de las trazas sísmicas desde su escritorio de forma interactiva y en un tiempo considerablemente menor”, señala Laura Evins, responsable de producto en el área de atributos sísmicos de Paradigm. “Esto -continúa Evins- proporciona enormes ventajas a nuestros clientes de la industria del petróleo, ya que ahora pueden extraer con más rapidez las características estructurales o de los sistemas deposicionales a partir de los datos sísmicos. Creemos que la segunda generación de Maximus acortará en mayor medida los tiempos de búsqueda de nuevas reservas de hidrocarburos, lo que hará que la combinación de ambas tecnologías sea aún más rentable”.

Precio y disponibilidad

Las estaciones de trabajo de sobremesa NVIDIA Maximus de segunda generación, dotadas de la GPU NVIDIA Quadro K5000 (PVP recomendado 2249 $) y la nueva GPU NVIDIA Tesla K20 (PVP recomendado 3199 $), se pondrán a la venta en diciembre de 2012. La tarjeta NVIDIA Quadro K5000 saldrá al mercado como GPU de sobremesa independiente a principios de octubre de 2012.

Certificaciones y apoyo de los fabricantes de software

Grandes fabricantes de software, como Adobe, ANSYS, Autodesk, Bunkspeed, Dassault Systèmes, MathWorks y Paradigm, certifican y respaldan el uso de sus aplicaciones en estaciones de trabajo basadas en NVIDIA Maximus.

Apoyo de los fabricantes de estaciones de trabajo

Los principales fabricantes de estaciones de trabajo del mundo, incluidos HP, Dell, Lenovo y Fujitsu, así como integradores de sistemas como BOXX Technologies y Supermicro ofrecerán sistemas NVIDIA Maximus de segunda generación.

· La plataforma Maximus se introducirá en diversos modelos de estaciones de trabajo HP Z, lo que incluye la HP Z420, la Z620 y el modelo más potente de la gama, la Z820.

Jeff Wood, vicepresidente de Marketing Internacional del área de soluciones comerciales de HP, habla así de Maximus: “Los clientes de HP están a la vanguardia de sus respectivos sectores industriales y aprovechan la innovación tecnológica para producir el nuevo gran éxito del cine, buscar energías alternativas o conseguir avances médicos que de otra manera serían imposibles de obtener. Esta nueva generación de la tecnología Maximus proporcionará la potencia y capacidad de cálculo que necesitan los flujos de trabajo modernos, con la consiguiente mejora de la productividad y el retorno de la inversión para nuestros clientes”.

· Las nuevas estaciones Dell Precision T3600, T5600 y T7600 en formato torre y la estación R5500 para rack, todas ellas basadas en la plataforma Maximus, estarán disponibles en todo el mundo a principios del próximo año.

Efrain Rovira, director ejecutivo del área de estaciones de trabajo Dell Precision, afirma: “Las estaciones Dell Precision con tecnología NVIDIA Maximus de segunda generación prometen a diseñadores y creativos convertir en realidad el sueño de realizar diseños a la velocidad del pensamiento. La rápida arquitectura Kepler de NVIDIA combinada con la potencia de nuestras estaciones de trabajo proporciona un rendimiento sin precedentes en operaciones de simulación y diseño visual”.

· Las estaciones de trabajo Lenovo ThinkStation S30, D30 y C30 también se comercializarán en todo el mundo.

Rob Herman, director de producto y soluciones verticales de la unidad de negocio de ThinkStation, también habla de las ventajas de Maximus: “Las aplicaciones de diseño de misión crítica y los flujos de trabajo de simulación se aceleran como nunca con la tecnología NVIDIA Maximus. Con las estaciones ThinkStation de última generación basadas en la plataforma Maximus, los usuarios tendrán aún más capacidad de procesamiento paralelo para mejorar enormemente su productividad, creatividad y velocidad de entrada en el mercado. Nuestros clientes pueden esperar un mejora drástica de la potencia de cálculo y visualización que les permitirá conseguir sus resultados más rápido que nunca”.

· Las nuevas estaciones de trabajo de sobremesa Fujitsu CELSIUS M720 y R920 con tecnología Maximus se comercializarán en Europa, Oriente Medio y África, India y Japón.

“Gracias al uso de la tecnología Maximus de última generación en nuestras estaciones CELSIUS de sobremesa, podremos seguir suministrando la tecnología más innovadora para acelerar flujos de trabajo modernos que utilizan aplicaciones de modelado 3D, animación, visualización en tiempo real, análisis y simulación de alto rendimiento. Estos nuevos sistemas proporcionan las altas prestaciones que necesitan los profesionales”, señala Dieter Heiss, vicepresidente del Workplace Systems Product Development Group de Fujitsu Technology Solutions.[/expand]

Editor de la publicación on-line líder en audiencia dentro de las soluciones TI para profesionales. Al día de todas las tecnologías que pueden marcar tendencia en la industria.

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Tesla quiere llegar a las masas con un coche eléctrico de 25.000 dólares

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La compañía de Elon Musk no pasa por su mejor momento. Ha sido un año duro y el CEO de Tesla no ha tenido reparos a la hora de asumirlo, una actitud que no le ha hecho ningún bien y que parece haber intentado “contrarrestar” hablando de un supuesto coche eléctrico “económico” que podrían lanzar dentro de tres años.

Hablar de Tesla y asociar la idea de coches eléctricos económicos es complicado, de ahí las comillas. Elon Musk ha comentado que el precio de ese coche sería de unos 25.000 dólares, una cifra que no está al alcance de todo el mundo, pero que resulta más accesible que los 35.000 dólares que pide la compañía por un Model 3 en su configuración más básica.

El objetivo de Tesla siempre ha sido popularizar los coches eléctricos según Elon Musk, una tarea complicada por toda la tecnología necesaria para producir este tipo de vehículos y por el alto coste de algunos componentes fundamentales, entre los que destacan especialmente las baterías. Esto es fácil de entender y explica la evolución que ha ido completando la compañía durante los últimos meses, ¿pero por qué necesita “con urgencia” Tesla un coche eléctrico para las masas?

La respuesta es muy sencilla, porque tiene que alcanzar la rentabilidad. Aunque no lo parezca el camino hacia la rentabilidad se le ha puesto muy cuesta arriba a Tesla. El Model 3 fue la gran promesa de la firma para alcanzar dicho objetivo de forma definitiva, pero los problemas productivos le han impedido alcanzar el volumen necesario para alcanzar dicha meta, y no parece que la situación vaya a cambiar a corto plazo.

Tesla debería alcanzar la rentabilidad antes del plazo de tres años que han fijado para la llegada de ese coche para las masas, pero éste podría jugar un papel fundamental a la hora de apuntalar los ingresos y de mantenerla en la senda de la rentabilidad.

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ReMix, la IA del MIT que puede localizar chips en el cuerpo

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MIT IA Microchips Medicina

Investigadores del Laboratorio de IA de Informática del MIT (CSAIL), en colaboración con investigadores del Hospital General de Massachusetts, están desarrollando nuevos métodos para el uso de señales de radio inalámbricas para detectar sensores dentro del cuerpo humano.

Este sistema, ReMix, podría usarse para encontrar implantes de microchips ingeribles e implantables, una técnica que esperan pueda aplicarse para la obtención imágenes médicas, para administrar medicamentos a partes específicas del cuerpo, o incluso para rastrear el movimiento de tumores.

La profesora del MIT que dirigió el estudio, Dina Katabi, ya utilizó previamente señales inalámbricas para rastrear el movimiento humano, o medir la respiración o el ritmo cardíaco de una persona a través de las paredes. Por su parte, el trabajo de CSAIL consiste en la exploración de las posibles aplicaciones de las ondas de radio con dispositivos implantables.

Y es que las pruebas iniciales de ReMix se han centrado en la colocación de uno de estos microchips dentro de un tumor falso, colocado en diversas formas de tejido animal e incluso en tejido sintético humano (también denominado tejido fantasma).

A día de hoy esta IA es capaz de detectar la ubicación de un microchip con una precisión de 1,4 centímetros, aunque según declara Katabi, la inteligencia artificial debe ser todavía más precisa, reduciéndose su precisión a milímetros, antes de poder ser considerada para ser usada en un entorno clínico real.

IA Medicina

Si ReMix crece en precisión, también podría ayudar en la terapia de protones para el tratamiento del cáncer. Dado que el método de tratamiento requiere el uso de grandes cantidades de radiación, se requiere determinar con precisión la ubicación exacta de las células cancerosas invasivas.

Así pues, se espera que esta semana se haga púbico un estudio con mayores detalles sobre sus progresos y hallazgos, durante las conferencias internacionales SIGCOMM que se celebrarán en Budapest.

Las nuevas tecnologías y la IA establecen nuevos límites para la medicina

Sin embargo, no se trata del primer hito tecnológico en este campo. Hace unos meses nuestros compañeros de MuyComputer ya nos adelantaron el éxito en la primera impresión 3D de una córnea humana.

También durante junio, los investigadores del MIT anunciaron la creación del sistema InVivo Networking (IVN), un sistema inalámbrico para alimentar dispositivos implantados en el cuerpo humano. El mismo mes los investigadores de Caltech debutaron con su sensor para implantado en el ojo humano, capaz de ofrecer datos sobre la presión ocular, un posible indicador del glaucoma, una de las principales causas de ceguera.

Por último, hace apenas una semana, la IA DeepMind de Google, junto con oftalmólogos e investigadores del Moorfields Eye Hospital y el University College de Londres, publicaron un documento afirmando que su IA ya es capaz de recomendar tratamientos para más de 50 enfermedades oculares, bajo una tasa de precisión del 94%.

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Google utiliza Inteligencia Artificial en los sistemas de refrigeración de sus centros de datos

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Google utiliza Inteligencia Artificial en los sistemas de refrigeración de sus centros de datos

Para poder tener en funcionamiento todos sus sistemas y servicios, Google necesita una ingente cantidad de servidores, almacenados en varias decenas de centros de datos repartidos por todo el mundo. Como sucede con este tipo de instalaciones, los centros de datos de Google necesitan sistemas de refrigeración para reducir la temperatura de sus máquinas. Sus responsables decidieron hace un tiempo comenzar a probar si la Inteligencia Artificial podía mejorar la eficacia de estos sistemas de refrigerado. Y a juzgar por lo que ha publicado la compañía en el blog de DeepMind, han tenido éxito. Tanto, que en la actualidad es un sistema de Inteligencia Artificial el que controla estos sistemas, y no los humanos.

Hace ya dos años que Google empezó a utilizar Inteligencia Artificial para refrigerar sus centros de datos. En un principio, ofrecía a los controladores de estos sistemas diversas recomendaciones sobre la mejora de la eficiencia energética mientras se mantenían las temperaturas adecuadas para que los miles de servidores albergados en ellos funcionasen correctamente. Y ahora es esta Inteligencia Artificial la que se encarga de todo.

La idea que hay detrás del sistema encargado de la optimización de la refrigeración de los sistemas de Google es bastante sencilla. Tal como afirman desde DeepMind, “incluso las mejoras más pequeñas pueden proporcionar unos ahorros significativos de energía, al mismo tiempo que logran reducir las emisiones de CO2 para ayudar a luchar contra el cambio climático“. Poco después de su puesta en marcha, los operadores de los centros de datos destacaron que el sistema estaba desvelando diversas técnicas mejoradas.

Pero para poner en marcha estas recomendaciones se requería mucho tiempo y esfuerzo. Es entonces cuando Google comenzó a explorar la posibilidad de poner en marcha un sistema automatizado en las instalaciones, que es el que utiliza en la actualidad. En este momento, este sistema de Inteligencia Artificial se encarga de poner en marcha diversas actuaciones de manera autónoma. Eso sí, siempre hay operadores presentes, encargados de supervisar todo lo que hace el sistema y, si es necesario, de tomar su control.

El sistema toma una fotografía de la refrigeración cada cinco minutos. Esta información se envía a las redes neuronales de DeepMind. Es entonces cuando la Inteligencia Artificial las analiza y decide qué acciones deben llevarse a cabo para mantener la temperatura con el mínimo consumo de energía. Estas acciones pasan entonces por varios controles de seguridad, y si los superan, se ponen en marcha.

Según aseguran desde Google, el sistema ya lleva varios meses en funcionamiento, y ha conseguido un ahorro de energía cercano al 30%. Además, sigue desvelando nuevas técnicas encaminadas a cumplir los objetivos de ahorro de energía de los de Mountain View.

En Google ya están pensando en utilizar un sistema como este en otras áreas, no sólo en centros de refrigeración. Según apuntan desde el blog donde confirman el uso de esta tecnología en sus sistemas de refrigerado, “a largo plazo, creemos que hay potencial para aplicar este tecnología a otros escenarios industriales, y ayudar así a enfrentarse al cambio climático a una escala todavía mayor“.

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