Académico USM incursiona en el uso de GPUs a través de software que combina Python y CUDA

23 · octubre · 2015

Para su investigación en biosensores, el académico del Departamento de Ingeniería Mecánica, Dr. Christopher Cooper, se ha dedicado a resolver cálculos científicos complejos utilizando GPUs, a través de un software capaz de combinar los lenguajes CUDA y Python.

IMG_8120Debido a su confiabilidad en la obtención de resultados precisos al resolver cálculos científicos, la computación acelerada mediante GPUs (Graphics Processing Units) es una alternativa cada vez más utilizada en aplicaciones no relacionadas con el área gráfica, sirviendo como herramienta para el desarrollo de las ciencias e ingeniería.

En este campo ha incursionado el Dr. Christopher Cooper, académico del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad Santa María, quien recientemente ha empleado este instrumento en una investigación en el área de biosensores, cuyos resultados publicó en el paper titulado “Probing protein orientation near charged nanosurfaces for simulation-assisted biosensor design”, aceptado en The Journal of Chemical Physics.

Su trabajo de dos años consistió en el uso de biosensores, es decir, nanopartículas metálicas que, cargadas de anticuerpos específicos, pueden ser usadas para detectar ciertas sustancias en el organismo. “Lo que estudiamos fue buscar las condiciones para que exista la mayor probabilidad de que los anticuerpos se orienten favorablemente sobre el sensor, para así maximizar la adherencia de las moléculas en cuestión, y detectar efectivamente su presencia”, explicó el académico.

Para su investigación, el Dr. Cooper recurrió a combinar la accesibilidad del lenguaje Python con la rapidez de CUDA (Compute Unified Device Architecture), plataforma de computación paralela y modelo de programación desarrollada por la compañía NVIDIA que permite el uso de GPUs para propósito general.

“Python es un lenguaje fácil y amigable, CUDA no lo es. Para alguien que está más interesado en química y biofísica, y que no le interesa la computación, usar un lenguaje difícil hace más complicada su investigación. Entonces, lo que hicimos fue llevar sólo los cálculos computacionalmente más intensos a la GPU”, manifestó el académico.

Para esto, el Dr. Cooper usó un software llamado PyCUDA, el cual permite “tomar el código CUDA y llamarlo desde Python en las partes computacionalmente más intensas, y cuando termina, volver a Python”. De esta forma, se logra que todo el código se vea como Python, pero integrando cálculos complicados en CUDA.

“Las tarjetas gráficas son rápidas, pero para cierto tipo de algoritmos. Tuvimos la suerte de que el algoritmo que estábamos utilizando se mapea muy bien en la arquitectura de la GPU, y por eso corre mucho más rápido en al GPU que en la CPU”, afirmó el especialista.

Ciencia abierta y reproducible

Los resultados de la investigación del Dr. Cooper, tanto su paper como el código utilizado, están disponibles de forma libre y gratuita, siguiendo la práctica conocida como “ciencia abierta y reproducible”. Ésta característica hizo que el trabajo de ingeniero fuera destacado en el segmento CUDA Spotlight, de NVIDIA, blog especializado ampliamente conocido y visitado por expertos en el área de computación científica con GPUs.

“Hacemos un esfuerzo potente en hacer ciencia abierta y reproducible”, sostuvo el Dr. Cooper, quien se ha unido a esta práctica impulsada por su colega y ex sansana, la Dra. Lorena Barba, que dirigió su tesis doctoral. “Las publicaciones están disponibles gratuitamente y el código utilizado es abierto y está disponible online, de forma que los interesados pueden descargarlo y replicarlo por sí mismos. Sentimos que es necesario hacer esto, por la ciencia”, finalizó el académico.

Para conocer el trabajo del Dr. Christopher Cooper en mayor detalle, es posible leer su entrevista en CUDA Spotlight en el siguiente enlace http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/open-reproducible-computational-chemistry-python-cuda/

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