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La Universitat Politècnica de València (UPV) se ha integrado en la Fundación OpenPower, entidad promovida por la multinacional informática IBM y que tiene como objetivo principal impulsar sistemas libres de servidores para centros de supercomputación y procesado de datos, así como desarrollar servidores, redes o software de código abierto, siempre alrededor de la arquitectura de procesador POWER diseñada por IBM.

Dentro de la asociación figuran, en la actualidad, numerosas empresas líderes a nivel mundial como Google, Samsung, Mellanox o Nvidia, entre otras muchas.

Potencia la visibilidad de la investigación llevada a cabo en los laboratorios de la UPV

Federico Silla, investigador del Grupo de Arquitecturas Paralelas (GAP-UPV), indica que "la inclusión de nuestra universidad en esta Fundación permitirá potenciar la visibilidad de la investigación que llevamos a cabo en nuestros laboratorios entre grandes empresas de todo el mundo, y facilitará, a su vez, el intercambio de ideas y proyectos".

Además, formar parte de OpenPower permite anticipar la evolución del mercado y conocer con antelación los principales desafíos e intereses de las empresas líderes de los sectores de las telecomunicaciones y la informática. "Estar en la Fundación", añade Silla, "ayuda a saber hacia dónde orientar tu investigación y tu producto para responder a lo que requiere el mercado".

Tecnología rCUDA

En este sentido, uno de los grandes beneficios de la incorporación de la UPV a la OpenPower Foundation será la difusión entre sus miembros de rCUDA, una tecnología desarrollada desde el GAP-UPV que permite reducir costes en clusters de altas prestaciones.

Según explica Silla, rCUDA ayuda a optimizar el rendimiento de los centros de datos y de computación de altas prestaciones que utilizan GPU para sacar más rendimiento a sus aplicaciones, reduciendo el tiempo de ejecución: "rCUDA consiste en una capa software que permite que un programa que se está ejecutando en uno de los computadores del cluster use, a través de la red, los aceleradores gráficos instalados en el mismo, independientemente del computador concreto al que estén conectados, con el fin de acelerar operaciones complejas de cálculo. Con rCUDA es posible que los centenares o miles de nodos que conforman un cluster de altas prestaciones compartan los aceleradores gráficos instalados en él, consiguiendo aumentar notablemente su eficiencia".

Noticia UPV TV
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