La importancia de los procesadores gráficos en la simulación

[ecarisio]

Cada vez más, la simulación por computador se está consolidando como el tercer pilar de la investigación científica, junto a teoría y experimentación. La simulación por ordenador abre la puerta a líneas de investigación y desarrollo que, bien por razones técnicas o bien por causas económicas, habían sido descartadas en el pasado.

Investigadores y empresas de prácticamente cualquier ámbito se ven directamente beneficiadas por las simulaciones: desde ciencias médicas hasta tecnologías de la información, pasando por el desarrollo de materiales avanzados, investigación en nuevas fuentes de energía, predicción meteorológica, o incluso mercados financieros. Sin embargo, muchas de estas simulaciones requieren capacidades de cálculo inexistentes o difícilmente accesibles hasta fechas recientes.

Afortunadamente, los recursos necesarios para llevar a cabo este tipo de costos as simulaciones, en el pasado únicamente accesibles a grandes corporaciones o grupos de investigación, se han trasladado hacia equipamiento que podemos encontrar incluso en los escritorios de la mayoría de hogares. Hoy en día, es posible acceder a hardware con capacidades de cálculo que hace unos años sólo podían obtenerse en grandes centros de proceso de datos, desde equipos de sobremesa. Una de las principales razones tras este cambio de tendencia es la popularización de los procesadores gráficos (GPUs).

En el año 2008, Nvidia revolucionó el panorama de la computación de altas prestaciones (HPC), introduciendo el paradigma de programación CUDA que, junto a sus tarjetas Tesla, marcaron un antes y un después en la adopción de la programación paralela no sólo en los grandes centros de proceso de datos, sino en los PCs de empresas y particulares. Seis años después, el uso de GPUs en general, y de CUDA en particular, se ha convertido en un estándar de facto en aplicaciones con altos requisitos de procesamiento de datos.

De hecho, en la última lista Top500, que aglutina los 500 supercomputadores más potentes del mundo, la utilización de aceleradores basados en CUDA o en tecnologías similares se ha convertido en la tendencia dominante. La capacidad de cálculo de este tipo de plataformas, junto con su elevada eficiencia energética, las ha transformado en las arquitecturas más populares a la hora de acelerar cálculos.

Es por ello que el estudio y uso de técnicas de programación masivamente paralela, necesarias para la programación eficiente de procesadores gráficos, se ha convertido en un pilar fundamental dentro del ámbito de la computación de altas prestaciones.

Sólo dominando el trasfondo teórico y práctico de estas técnicas, junto con los entornos de programación paralela ampliamente utilizados hoy en día (CUDA, OpenCL, OpenMP, etc.) será posible aprovechar al máximo las capacidades de este tipo de hardware enfocadas a la computación de altas prestaciones en general, y a la aceleración de simulaciones en particular.

Firmado por: Francisco Igual Peña profesor del Master en Computación Gráfica y Simulación de U-tad.

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[LaUrA-28]

Los procesadores gráficos (GPUs) son fundamentales en la simulación moderna porque permiten realizar cálculos masivamente paralelos a velocidades antes imposibles. Esto ha democratizado la computación de altas prestaciones (HPC), haciendo accesible en un escritorio capacidades que antes requerían un supercomputador. Su alta eficiencia energética y potencia los ha convertido en el estándar para acelerar simulaciones en campos como la investigación médica, el desarrollo de materiales, la meteorología o los efectos visuales.

Para programar estas GPUs, los entornos y herramientas actuales más importantes son CUDA de Nvidia, que sigue siendo líder en el sector, y OpenCL, que es de código abierto y funciona en hardware de diferentes fabricantes. Para sistemas con CPUs y GPUs, OpenMP ofrece directivas pragma muy eficientes para paralelizar código. En el ámbito científico, plataformas como NVIDIA Omniverse permiten crear y simular entornos virtuales colaborativos en tiempo real.

La clave está en dominar la programación paralela para explotar al máximo el hardware. Se recomienda aprender CUDA por su amplia adopción en HPC y simulación, complementándolo con OpenMP para tareas de CPU. Para desarrollo actual, es esencial usar las últimas versiones de estos entornos y tarjetas gráficas de la serie NVIDIA RTX A o GeForce RTX 40, o las AMD Radeon Pro e Instinct, que ofrecen un rendimiento excepcional para simulación.