Ordenador de 5.300 $ reta a Supercomputador de 4,6 millones

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Los recientes avances en la computación de propósito general con GPU están empezando a tomar forma con aplicaciones de supercomputación. Unos investigadores belgas han montado un ordenador relativamente simple con un enfoque hacia la potencia de proceso gráfico que bate a un supercomputador de varios millones de dólares en la aplicación que tenían como objetivo.

El PC de escritorio, llamado Fastra, fue construido con un enfoque en el desarrollo de nuevos métodos computacionales para la tomografía.

La tomografía es una técnica utilizada en los escáneres médicos para crear imágenes tridimensionales de los órganos internos de los pacientes, sobre la base de un gran número fotografías de rayos X adquiridas a lo largo de una serie de ángulos. Como estas imágenes en 3D pueden ser bastante grandes, las avanzadas técnicas de reconstrucción puede requerir a veces semanas de tiempo de cálculo en un PC. Por ende, los superordenadores son normalmente necesarios para tramitar las imágenes de la tomografía computarizada (CT).

El grupo de investigación Vision Lab de la Universidad de Amberes ha optado por una solución diferente y construyó un PC que integra cuatro tarjetas gráficas GeForce 9800 GX2 (con un total de ocho núcleos GPU) que ejecuta software optimizado para CuDa para aplicaciones de tomografía. Las especificaciones incluyen una placa base MSI K9A2 Platinum, AMD CPU 9850, memoria 4 x 2 GB DDR2 Corsair TWINX PC6400, disco duro Samsung Spinpoint F1 750 GB, fuente de alimentación Thermaltake Toughpower Modular 1500W , así como cuatro tarjetas de MSI 9800GX2. Los investigadores dicen que el coste del sistema es inferior a 4.000 euros.

Aunque dicho PC esté por encima de la media de cualquier ordenador de sobremesa en el aspecto gráfico, 12.608 puntos en 3DMark06, es en el procesado mediante CuDa donde realmente guarda una buena baza. Comparado con el superordenador CalcUA de 512 procesadores y adquirido en 2005, Fastra se mostró superior: la proyección de las imágenes de los cortes tomó 23.4 segundos en el supercomputador y 35.1 segundos en el PC. La reconstrucción de los cortes fue mostrada tras 67.4 seconds en el supercomputador y tan sólo 52.2 en el PC. El equipo de Vision Lab cree posible una reconstrucción en tiempo real y para ello están montando un clúster de sistemas multiGPU como Fastra.

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TGDaily

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