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La GPU GeForce realiza simulaciones Folding@home 140 veces más rápido que los procesadores tradicionales.

El programa de cómputo distribuido Folding@home de la Universidad Stanford se ha convertido en una fuerza importante en la búsqueda de curas para enfermedades mortales como el cáncer, la fibrosis y el mal de Parkinson al combinar el poder de cómputo de millones de procesadores para simular el plegamiento de proteínas.

El proyecto Folding@home es el ejemplo más reciente de la creciente lista de aplicaciones no relacionadas con los juegos de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU). Al correr el cliente Folding@home en una GPU GeForce de Nvidia, las simulaciones del plegamiento de proteínas pueden hacerse 140 más rápido que con algunas de las CPUs tradicionales de hoy.

“El impacto de las GPUs GeForce en las simulaciones de plegamiento de proteínas fue inmediato y considerable", aseguró Vijay Pande, profesor asociado de química de la Universidad de Stanford y director del proyecto Folding@home. “Los equipos que están haciendo este proceso con las GPUs GeForce están viendo cómo se eleva exponencialmente su producción. Aplicar ese tipo de poder de procesamiento a Folding@home cambia toda la dinámica del proyecto y podría reducir considerablemente el tiempo que se requiere para realizar nuestra investigación biomédica".

El proyecto Folding@home ha logrado captar una gran cantidad de adeptos quienes compiten en equipos para procesar tantas unidades de dato como sea posible. Sus estadísticas no oficiales son organizadas y desplegadas en ExtremeOverclocking.com. Al equipo de plegamiento interno de Nvidia le tomó sólo semanas adelantarse a 90% de todos los equipos, usando sólo 10 máquinas. Después de ampliar el equipo para incluir más GPUs, el equipo de Nvidia se ha incorporado dentro del 0.1% de los equipos en producción total continua en menos de un mes.