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Università e istituti di ricerca di tutto il mondo passano all’elaborazione in parallelo via GPU

 
 

Oltre 400 istituzioni usano CUDA per effettuare ricerche in ambito biologico, informatico, medico, meteorologico, farmaceutico e fisico

Product PR
Luciano Ballerano
PR Manager Italia
NVIDIA
lballerano@nvidia.it

FOR IMMEDIATE RELEASE:

SANTA CLARA, California — 11 maggio 2011 — NVIDIA ha annunciato l'aggiunta di 35 nuovi CUDA Research Center e CUDA Teaching Center in ben 14 paesi, mettendo così in evidenza la costante crescita del GPU Computing in tutto il mondo.

Più di 400 università offrono già corsi sull’elaborazione in parallelo via GPU (unità di elaborazione grafica) basata sull’architettura NVIDIA® CUDA® e forniscono alle decine di migliaia di allievi che si laureano ogni anno le competenze e l’esperienza necessarie a sfruttare al massimo l’eccezionale potenza di elaborazione in parallelo delle GPU. I 35 nuovi centri vanno ad affiancare l’ampio numero di istituzioni che usano già le GPU per rispondere ai problemi di elaborazione più pressanti e impegnativi e si pongono all’avanguardia della ricerca scientifica in molteplici campi.

I CUDA Research Center sono istituzioni riconosciute che sostengono e utilizzano il GPU Computing in molteplici campi di ricerca. Sono all’avanguardia in alcuni dei campi di ricerca scientifica più innovativi e importanti del mondo. Fra gli esempi di operazioni correlate a CUDA che si svolgono nei nuovi centri possiamo citare:

  • University of Pennsylvania/Children’s Hospital of Philadelphia (USA) – accelerazione via GPU dell’analisi dei dati di farmacocinetica (l’effetto dell’organismo sui nuovi farmaci) e farmacodinamica (l’effetto dei farmaci sull’organismo) per consentire una rapida determinazione dell’efficacia e della sicurezza dei nuovi farmaci, riducendo nettamente tempo e costo dello sviluppo farmacologico.
  • Pacific Northwest National Laboratory (USA) – quale parte della Extreme Scale Initiative, l’accelerazione via GPU di STOMP (http://stomp.pnnl.gov), un simulatore di trasporto subsuperficiale, che può contribuire a migliorare la pubblica sicurezza prevedendo il flusso di contaminanti nelle falde acquifere sotterranee, ma anche l’accelerazione via GPU di NWChem (http://www.nwchem.org), uno strumento di chimica computazionale che risponde a domande cruciali in merito a processi quali la fotosintesi, le funzioni proteiche e la combustione.
  • Technische Universität Dresden (Germania) – l’algoritmo Particle-in-Cell (PIC) (http://en.wikipedia.org/wiki/Particle-in-cell) basato sull'architettura NVIDIA CUDA estende enormemente l’ambito e la precisione della simulazione del plasma per stimolare il trattamento dei tumori con fasci ionizzati a puntamento laser e creare nuove fonti di radiazioni per la ricerca sui materiali.

Gli altri nuovi CUDA Research Center includono:

  • ETH Zurich (Svizzera)
  • Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod (Russia)
  • Technische Universität Braunschweig (Germania)
  • Technische Universität Darmstadt (Germania)
  • Universidade Federal Fluminense (Brasile)
  • University of Arkansas (USA)
  • University of Pittsburgh (USA)
  • University of Sheffield (Regno Unito)
  • Virginia Tech (USA)

I CUDA Teaching Center hanno integrato le tecniche di GPU Computing nel proprio curriculum principale di programmazione computerizzata. I nuovi includono:

  • Brunel University (Regno Unito)
  • Carnegie Mellon University Silicon Valley (USA)
  • Conservatoire National des Arts et Metiers (Francia)
  • Facultad de Ingeniería, Universidad de la República (Uruguay)
  • Florida State University (USA)
  • Grinnell College (USA)
  • Kazimierz Wielki University (Polonia)
  • MS Ramaiah Institute of Technology (India)
  • New Mexico Institute of Mining and Technology (USA)
  • Norwegian University of Science and Technology (Norvegia)
  • Purdue University (USA)
  • Universidad de Málaga (Spagna)
  • Universidade Anhembi Morumbi (Brasile)
  • Universidade Federal de São Paulo (Brasile)
  • Università di Catania (Italia)
  • University of Akron (USA)
  • University of Alabama (USA)
  • University of Arizona (USA)
  • University of Arkansas (USA)
  • University of Moratuwa (Sri Lanka)
  • University of Rochester (USA)
  • University of Wisconsin - Madison (USA)
  • Wake Forest University (USA)

Il CUDA Research Center Program stimola la collaborazione all'interno di istituzioni che stanno espandendo le frontiere dell'elaborazione in parallelo. Tra i benefici ci sono eventi esclusivi con i principali ricercatori ed accademici, un rappresentante tecnico NVIDIA dedicato e l'accesso a sessioni di formazione specializzate sia online sia dal vivo.

Il CUDA Teaching Center Program è il primo in assoluto del suo genere dedicato a università e college da un fornitore di hardware. Il programma presenta numerosi vantaggi, fra cui spicca la donazione di kit di insegnamento consistenti in libri di testo, licenze software e GPU compatibili con l’architettura per i computer dei laboratori per gli studenti, oltre a sconti accademici per l’ulteriore hardware eventualmente necessario.

Per ulteriori informazioni sulle attività di ricerca di NVIDIA e su questi programmi, visitare il sito NVResearch site.

Informazioni su NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha fatto capire al mondo intero la reale potenza della grafica computerizzata quando ha inventato l'unità di elaborazione grafica (GPU) nel 1999. Da allora, ha costantemente definito nuovi standard per il visual computing con nuove soluzioni di grafica interattiva mozzafiato rese disponibili su tablet, lettori multimediali portatili, notebook e workstation. L'esperienza NVIDIA a livello di GPU programmabili ha portato a progressi decisivi a livello di elaborazione parallela che rendono meno costosi e più accessibili i sistemi di supercomputer. La società è proprietaria di oltre 1,800 brevetti internazionali, fra cui quelli di progetti e intuizioni essenziali per il computing moderno. Per ulteriori informazioni, vedere www.nvidia.it.

Alcune affermazioni riportate nel presente comunicato stampa ivi incluse, in via esemplificativa, affermazioni relative a: i vantaggi, le caratteristiche, l’impatto e le potenzialità dell'architettura NVIDIA CUDA e delle GPU NVIDIA, l'impatto e i vantaggi del The CUDA Research Center Program, nonché l'impatto e i vantaggi dei brevetti dell'azienda sul computing sono affermazioni soggette a rischi ed incertezze che possono avere esiti effettivi materialmente differenti dalle aspettative. Fattori importanti che possono generare risultati effettivi materialmente diversi includono: condizioni economiche globali; ricorso a terze parti per la produzione, l’assemblaggio, l'imballaggio e il testing dei prodotti; impatto dello sviluppo o della concorrenza a livello tecnologico; sviluppo di nuovi prodotti e tecnologie o di miglioramenti ai nostri prodotti e tecnologie esistenti, accettazione da parte del mercato dei nostri prodotti o di quelli dei nostri partner, difetti di progettazione, produzione o software; variazioni delle preferenze e richieste dei consumatori; cambiamenti di standard e interfacce del settore; riduzione imprevista delle prestazioni dei nostri prodotti o delle nostre tecnologie quando vengono integrati nei sistemi, nonché altri fattori di volta in volta trattati nei rapporti che NVIDIA inoltra all'ente Securities and Exchange Commission (SEC), ivi compreso il relativo modulo 10-K per il periodo fiscale terminato il 30 Gennaio 2011. La copia dei rapporti inviati a SEC vengono pubblicati nel nostro sito Web e sono disponibili gratuitamente presso NVIDIA. Tali affermazioni non sono garanzia delle future prestazioni del prodotto e sono valide solo alla data di pubblicazione. Pertanto, salvo espressamente richiesto dalla legge, NVIDIA declina qualsiasi responsabilità relativamente all'aggiornamento delle suddette affermazioni in base a eventi o circostanze future.

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© 2011 NVIDIA Corporation. Tutti i diritti riservati. NVIDIA, il logo NVIDIA e CUDA sono marchi e/o marchi registrati di NVIDIA Corporation negli Stati Uniti e/o in altri paesi. Tutti gli altri nomi di società e di prodotti possono essere marchi dei rispettivi detentori con i quali sono associati. Caratteristiche, prezzi, disponibilità e specifiche sono tutti fattori soggetti a modifica senza preavviso.



 
 
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