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Científicos utilizan unidades de procesamientos gráficos para aplicar en biomedicina, exploración espacial, y hasta en la búsqueda de inteligencia extraterrestre.

Demostrando que sus aplicaciones pueden ser utilizadas más allá de la industria del entretenimiento digital, NVIDIA puso al servicio de la investigación científica sus unidades de procesamiento de gráficos (GPUs) GeForce, preparadas con tecnología CUDA, que permite aumentar la velocidad de resolución de problemas computacionales complejos, codificando audio y video, y también software.

La Infraestructura Abierta para el Cómputo de Red (BOINC) de Berkeley, una de las plataformas de cómputo distribuido, recurre a estos sistemas para aprovechar el poder de procesamiento paralelo con resultados que pretenden cambiar el ritmo del descubrimiento científico a través de proyectos como GPUGRID, destinado a computar simulaciones biomoleculares de alto desempeño, ó Einstein@Home, que tiene como objetivo buscar estrellas de neutrones giratorios usando datos de detectores de ondas gravitacionales.

El descubrimiento más reciente vino con el lanzamiento del proyecto que busca inteligencia extraterrestre, llamado SETI@home, que al usar esta tecnología pudo analizar datos en casi una octava parte del tiempo que antes se necesitaba usando CPUs.

“CUDA facilita optimizar los proyectos para las NVIDIA GPUs, y ya la están usando para aplicaciones de todo tipo”, afirmó el David Anderson, científico de Investigación de Laboratorio de Ciencias Espaciales de la Universidad de California en Berkeley y fundador de BOINC.

BOINC es un modelo de cómputo en el cual múltiples computadoras de consumo se unen a través de Internet y combinar su poder para realizar tareas de cómputo muy grandes. Además, ofrece una red distribuida para una amplia variedad de proyectos científicos que trabajan para ayudar a curar enfermedades, estudiar el calentamiento global, descubrir pulsares y realizar otros tipos de investigación científica en PCs caseras.

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