Las GPU NVIDIA aceleran el análisis y búsqueda de grandes datos

Las principales compañías para aplicaciones móviles y empresariales están usando las GPU para acelerar el.

logo de nvidiaLas principales compañías para aplicaciones móviles y empresariales están usando las GPU para acelerar el análisis y búsqueda de grandes datos tanto para aplicaciones comerciales como de consumo, anunció hoy NVIDIA.

Shazam, Salesforce.com y Cortexica están al frente de las compañías expandiendo el uso de las GPU más allá de su rol tradicional procesando sets de datos masivos y complejos algoritmos para aplicaciones de ciencia e ingeniería basadas en cómputo de alto desempeño.

Se apoyan en las GPU aceleradoras NVIDIA Tesla para áreas tan diversas como búsqueda de audio, análisis de grandes datos y reconocimiento de imágenes.

“Las GPU aceleradoras brindan un gran valor a las aplicaciones con mucho cómputo de dato” comenta Sumit Gupta, gerente general de negocios de cómputo acelerado con Tesla en NVIDIA. “Un creciente número de aplicaciones que brindar servicios móviles y medios sociales tienen ambos. Y eso está empujando a los proveedores a buscar a las GPU aceleradoras para que puedan escalar su infraestructura para cubrir la creciente demanda.”

¿Cuál es esa Tonada?

Shazam – una de las principales cinco aplicaciones musicales en la Apple App Store y tienda Google Play– usa GPU aceleradoras para buscar e identificar rápidamente de su base de datos de 27 millones de pistas. Usando un teléfono móvil o tableta, los más de 300 millones de usuarios capturan una pequeña parte de la música, que después es igualada con una huella acústica.

NVIDIA GPUs Tackle Big-Data Analytics and Search on Growing Number of Leading Applications Page 2

Con más de 10 millones de búsquedas de canciones al día, 2 millones de nuevos usuarios uniéndose cada semana y su base de datos que ha crecido al doble en el último año, Shazam está creciendo rápidamente. Al acelerar el proceso de búsqueda e iguala, las GPU Tesla le permiten a Shazam mantener una infraestructura de servidores de bajo costo que escala con el dramático crecimiento de la compañía.

“Las GPU nos permiten manejar nuestras tremendas necesidades de procesamiento con sustanciales ahorros en el costo, brindando el doble de rendimiento por dólar comparado con un sistema basado en CPU,” comenta Jason Titus, jefe de tecnología en Shazam Entertainment. “Estamos agregando millones de videos y pistas de audio en lenguajes foráneos a nuestros servicios existentes, y las GPU aceleradoras nos dan la solución para lograr un crecimiento escalable.”

Análisis en Tiempo Real en Twitter

Salesforce.com usa las GPU aceleradoras para ayudar a grandes marcas internacionales, incluyendo Cisco, Dell y Gatorade, a monitorear y analizar más de 500 millones de tweets diarios por marca, producto, y asuntos de soporte y servicio.

Las GPU NVIDIA CUDA le permiten a Salesforce.com brindar una perspectiva casi 10 minutos más rápido comparado con un sistema basado en CPU. Además, las GPU brindan suficiente espacio de crecimiento para que la compañía escale con el exponencial crecimiento de Twitter y la creciente demanda de medios sociales avanzados de clientes empresariales.

Velo, Búscalo

La aplicación móvil de Cortexica le simplifica a los consumidores encontrar los artículos que quieren. Los consumidores pueden fotografiar una camisa o artículos similares usando sus teléfonos o tabletas, y la app busca a través de una base de datos en línea de artículos para encontrar inmediatamente los productos para su compra en tiendas en línea.

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Con las GPU aceleradoras, Cortexica puede correr complejos algoritmos de reconocimiento visual de objetos y en un modesto hardware para servidor es capaz de manejar las búsquedas en tiempo real contra una base de datos de millones de imágenes.

“Las GPU son fundamentales para nuestro éxito,” comenta Iain McCready, jefe ejecutivo en Cortexica. “Las GPU aceleradoras corren nuestros algoritmos bioinspirados 30 veces más rápido que las CPU, lo que da a nuestros usuarios la mejor y más rápida experiencia de consumo.”

Más información sobre las GPU NVIDIA Tesla está disponibles en el sitio web de la GPU Tesla. Para conocer más sobre el modelo de programación paralela CUDA o la descarga de la más reciente versión de C/C++, visita el sitio web de CUDA.

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Autor: Antonio Paredes - Fecha: 26/03/2013

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