Las nuevas tarjetas gráficas de escritorio NVIDIA T1000, T600 y T400 ofrecen el rendimiento, las características y la fiabilidad que los clientes empresariales esperan de las soluciones de visualización profesional de NVIDIA en un potente sistema de pequeño formato. Rellena el formulario siguiente para recibir una notificación cuando estén disponibles las últimas adiciones a la familia de GPU NVIDIA RTX™.
RTX Studio da paso a una nueva era de rendimiento creativo con portátiles y ordenadores de sobremesa diseñados específicamente para alimentar las mentes más innovadoras del mundo. Equipadas con las GPU RTX líderes en la industria de NVIDIA, estas máquinas cuentan con pantallas de colores vivos y memoria y almacenamiento de alta velocidad, todas diseñadas con precisión en portátiles con plena capacidad y workstations con niveles de potencia sin precedentes. A su vez, con la compatibilidad con NVIDIA Studio, tu hogar puede convertirse en el estudio creativo de tus sueños. Adobe Creative Cloud ofrece a los artistas especializados en fotografía, diseño gráfico, edición de vídeo y gráficos en movimiento 3D un robusto portfolio de más de 30 aplicaciones y herramientas necesarias para realizar sus visiones creativas.
Optimiza y soporta cualquier carga de trabajo con los nuevos servidores ASUS equipados con los últimos procesadores AMD EPYC™ 7003, desde la densidad de la GPU, la alta densidad de varios nodos hasta los servidores diseñados para IA, HPC, virtualización y análisis de datos. Con un diseño renovado para procesadores de doble o único zócalo y una arquitectura equilibrada con la CPU, te beneficiarás de mayores densidades de núcleos, hilos y memoria que ofrecen mejoras de rendimiento de dos dígitos, por no hablar de la mejora de la conectividad. En pocas palabras, los últimos servidores ASUS EPYC 7003 elevan el rendimiento para satisfacer las demandas de las empresas y los centros de datos modernos.
Inventemos juntos el futuro en GTC de NVIDIA.
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Jensen Huang
DISCURSO DE APERTURA DE LA GTC 2021
Jensen Huang | NVIDIA | Fundador, Presidente y CEO
Este increíble evento de una semana de duración arranca con una conferencia magistral imprescindible el 12 de abril a las 8:30 a.m. PDT llena de emocionantes anuncios y algunas sorpresas. El CEO y fundador de NVIDIA, Jensen Huang, compartirá la visión de la compañía para la computación que escala desde el borde hasta el centro de datos y la nube.
RESERVE LA FECHA
El funcionamiento e interacción de las biomoléculas es fundamental para comprender las enfermedades, desarrollar nuevos fármacos
y la administración de tratamientos médicos.
La microscopía electrónica criogénica (cryo-EM) es un método de obtención de imágenes que permite la observación directa de las proteínas en estado nativo o casi nativo sin tintes ni fijadores, lo que permite a los investigadores estudiar las estructuras celulares, los virus y los complejos proteicos con detalle molecular.
Esta reconstrucción de estructuras tridimensionales y de resolución casi atómica de biomoléculas suele requerir miles de imágenes y una compleja computación, lo que dificulta la obtención de estructuras de alta resolución.
La crioelectrónica puede ayudar a superar este reto. Su éxito dependerá de una mayor adopción, del aumento del tamaño de los datos, de la maduración del mercado y del auge del deep learning.
El alcance y la complejidad de los datos de cryo-EM han aumentado enormemente con los avances en la automatización y la tecnología visual.
Las cámaras con mayor sensibilidad capturan imágenes a velocidades de cuadro más rápidas. Con la mejora de la preparación de las muestras, la automatización de la adquisición de datos y los tiempos de funcionamiento de los instrumentos, los requisitos para el procesamiento de datos y la computación siguen aumentando.
Por ejemplo, en un experimento típico, a menudo se necesitan entre 1.000 y 8.000 imágenes, capturadas a partir de 4 a 8 terabytes (TB) de datos de imágenes sin procesar, para generar mapas de alta resolución de una sola partícula.
En los últimos años, casi todos los pasos de los flujos de trabajo de una sola partícula que requieren un gran esfuerzo informático de trabajo de una sola partícula se han adaptado para aprovechar los procesadores de la GPU, que acortan drásticamente los tiempos de procesamiento. Para seguir el ritmo del aumento del tamaño de los datos, las aplicaciones de crioelectrónica deben optimizarse para las GPU de gama alta.
Tradicionalmente, el procesamiento de los datos de las imágenes criogénicas para descubrir las estructuras de las proteínas y crear
mapas 3D de alta resolución requiere la intervención de expertos, conocimientos estructurales previos y semanas de cálculos en costosos clusters informáticos.
A medida que se generaliza, la crioelectrónica está fomentando la demanda de software comercial, de grado comercial y no experto. Estas soluciones de software implican el uso de algoritmos para automatizar tareas especializadas y que requieren mucho tiempo.
La selección de partículas de proteínas individuales en micrografías de cryo-EM es un paso importante en el análisis de partículas individuales. Es un reto identificar las partículas debido a la baja relación señal-ruido y a las enormes variaciones que se producen en los complejos macromoleculares biológicos.
Aprovechando el aprendizaje sin etiqueta positiva, un pequeño número de ejemplos de proyecciones de proteínas puede entrenar una red neuronal para detectar proteínas de cualquier tamaño o forma. Topaz, una aplicación de código abierto con esta capacidad, detecta muchas más partículas que otros métodos de software sometidos a prueba. Gracias a las GPU de NVIDIA, se reduce drásticamente la cantidad de datos que hay que etiquetar manualmente.
Los métodos de cryo-EM están abriendo oportunidades para explorar la complejidad de las estructuras macromoleculares de formas antes inconcebibles. Desde los sistemas de investigación en fase inicial hasta los grandes centros de datos, las GPU están permitiendo acelerar el flujo de trabajo de principio a fin. Al optimizar las cargas de trabajo clave para la adquisición de datos y la reconstrucción de una sola partícula, las GPU siguen proporcionando vías para lograr avances científicos y sanitarios.
Con el cálculo basado en la GPU y el aprendizaje profundo, los avances en la crioelectrónica aumentarán su fiabilidad y rendimiento y, en última instancia, su adopción y éxito.
Presentamos T-Series Cryo-EM, una estación de trabajo equipada con las últimas GPUs de NVIDIA® RTX™, con procesadores Intel® Xeon® Scalable Processors y la preinstalación de una pila de software orientado a la Microscopía Electrónica.
Las GPUs NVIDIA® permiten a los investigadores de Cryo-EM aprovechar la potencia de las GPUs no sólo para acelerar las tareas de refinamiento y clasificación, sino también para reducir aún más la carga computacional gracias a la elevada densidad de cálculo de las GPUs.
Nuestro objetivo es el de proporcionar al sector de Investigación en Biología una solución de computación intensiva y por consiguiente el facilitar a los investigadores recursos para los procesos de Cryo-EM que son intensivos desde el punto de vista computacional, como la clasificación de imágenes y el refinamiento de alta resolución..
Ofrecemos un superordenador de Dinámica Molecular en formato desktop. Estación de trabajo de dinámica molecular «plug and play» con las últimas GPU NVIDIA® RTX™, preinstaladas con la pila de software de dinámica molecular.
Hoy en día, aplicaciones de simulación de dinámica molecular como AMBER, GROMACS, NAMD y LAMMPS, entre otras, requieren de GPUs potentes. Cuanto más potente sea la estación de trabajo de la GPU, más rápido se ejecutarán las simulaciones más largas en menos tiempo.
W45 Data Science, un sistema que le ofrece el rendimiento que necesita para transformar grandes cantidades de datos en información y crear experiencias de cliente sorprendentes, potenciadas por NVIDIA® para la ciencia de datos. Construida para combinar la potencia de las GPU NVIDIA® RTX™ con el software acelerado de ciencia de datos CUDA-X AI, ofreciendo así una nueva generación de estaciones de trabajo totalmente integradas para la ciencia de datos.
Hoy en día, la ciencia de datos y el aprendizaje automático se han convertido en el segmento informático más grande del mundo. Modestas mejoras en la precisión de los modelos de análisis se convierten en miles de millones en el balance final. Para crear los mejores modelos, los científicos de datos se esfuerzan en entrenar, evaluar, iterar y reentrenar a fin de ofrecer modelos de rendimiento y resultados de alta precisión. Con RAPIDS™, los procesos que tardaban días tardan minutos, lo que facilita y acelera la creación e implementación de modelos de generación de valores.
RAPIDS es un paquete de bibliotecas de software de código abierto e interfaces API para ejecutar canalizaciones de ciencia de datos por completo en las GPU, que puede reducir los tiempos de entrenamiento de días a minutos. Basado en NVIDIA® CUDA-X AI™, RAPIDS conjuga años de desarrollo en gráficos, aprendizaje automático, deep learning, computación de alto rendimiento (HPC) y mucho más.
W45 Data Science, configurada para garantizar el máximo nivel de compatibilidad, capacidad y fiabilidad. Obtenga hasta 96GB de memoria gráfica local ultrarrápida para manejar los conjuntos de datos más grandes y las cargas de trabajo más intensas. Aproveche lo último en tecnología de trazado de rayos para una visualización local de alto rendimiento y configure el acceso remoto para obtener la máxima flexibilidad. Con NVIDIA® RTX™ puede maximizar la productividad, reducir el tiempo de conocimiento y el coste de los proyectos científicos.
W45 Data Science es una estación única para cualquier profesional, una plataforma común para HPC, Inteligencia Artificial, Simulación, Visualización y Análisis en una sola supercomputadora.