Durante la GPU Technology Conference (GTC), MathWorks anunció el soporte para unidades de procesamiento gráfico (GPU) de NVIDIA en aplicaciones de MATLAB que usen Parallel Computing Toolbox o MATLAB Distributed Computing Server. Este soporte permite a ingenieros y científicos aumentar la velocidad de muchos de sus cálculos de MATLAB sin tener que realizar programación de bajo nivel.

Ahora los ingenieros y los científicos pueden aprovechar las GPU compatibles con CUDA de NVIDIA, incluidas las recientes GPU de la serie Tesla 20 basadas en la arquitectura Fermi, desde el propio MATLAB. Los usuarios de Parallel Computing Toolbox pueden acceder a la biblioteca CUDA de NVIDIA sin tener que aprender programación CUDA ni modificar de forma significativa sus aplicaciones.

“La facilidad de uso de MATLAB permite a la comunidad de ingenieros y científicos adoptar rápidamente las GPU para el cálculo técnico”, comentó Silvina Grad-Freilich, directora de marketing de cálculo paralelo de MathWorks. “El soporte inicial de MathWorks para las GPU compatibles con CUDA de NVIDIA permite a los usuarios de MATLAB aprovechar las GPU con el fin de aumentar notablemente la velocidad de sus aplicaciones. Parallel Computing Toolbox permite que los ingenieros y los científicos que usan MATLAB accedan a todos los recursos de cálculo disponibles, desde varios núcleos y GPUs en equipos de escritorio locales hasta clusters y grids, con un esfuerzo mínimo de programación”, añadió Grad-Freilich.

Diseñadas originalmente para la renderización de gráficos en el sector de los videojuegos, muy exigente en imágenes, las GPU han evolucionado en los últimos años hasta convertirse en unidades con una finalidad más general. Los investigadores pueden programarlas para que ejecuten los cálculos y los sofisticados efectos gráficos necesarios para el análisis de datos,  la visualización de datos y aplicaciones como el modelado financiero o biológico.

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