Computación GPU en economía: aplicaciones y ventajas
Tabla de Contenidos
- Introducción
- Desarrollos en Hardware y Software
- Tarjetas Gráficas (GPU)
- ¿Qué son las tarjetas gráficas?
- Desarrollo de las tarjetas gráficas
- Uso de las tarjetas gráficas en la industria del gaming
- Tesla c2075: Una Tarjeta de GPU Científica
- Especificaciones de la Tesla c2075
- Uso de las tarjetas Tesla en la comunidad académica
- Diferencias entre CPU y GPU
- Velocidad de reloj
- Uso de transistores para operaciones aritméticas
- Memoria y capacidad
- Escalabilidad en Computación GPU
- Escalabilidad dentro de una tarjeta gráfica
- Escalabilidad entre múltiples tarjetas gráficas
- Comparación con Otras Herramientas de Computación Paralela
- MATLAB Parallel Computing Toolbox
- CUDA Link y OpenCL Link en Mathematica
- Otras bibliotecas y herramientas de terceros
- Ejemplo de Implementación en CUDA C
- Modelo de Heterogeneous Beliefs
- Resolución de ecuaciones no lineales con CUDA
- Paralelización del problema con Thrust
- Conclusiones
- Recursos Adicionales
Artículo: Aplicaciones de la Computación Paralela en GPU en Economía
📌 Introducción
En los últimos años, el campo de la economía ha visto un aumento en la aplicación de tecnologías de computación paralela, específicamente en el uso de tarjetas gráficas (GPU). Estas tarjetas, originalmente diseñadas para la industria de los videojuegos, han demostrado ser extremadamente útiles para abordar problemas computacionales complejos en economía. En este artículo, exploraremos las diversas aplicaciones de la computación paralela en GPU en el campo de la economía y discutiremos las diferencias entre las GPU y las CPU, así como la escalabilidad y las herramientas disponibles para la implementación de programas en GPU.
📌 Desarrollos en Hardware y Software
En los últimos años, ha habido importantes avances en el hardware y el software que han facilitado la computación paralela en economía. La mayor parte de estos avances se han centrado en el desarrollo de tarjetas gráficas de alto rendimiento, conocidas como GPU, que ofrecen un gran número de procesadores para realizar operaciones en paralelo. Además, los fabricantes de tarjetas gráficas han creado herramientas especializadas, como CUDA y OpenCL, que facilitan el acceso a las GPU y su programación por parte de los científicos e investigadores.
📌 Tarjetas Gráficas (GPU)
🔹 ¿Qué son las tarjetas gráficas?
Las tarjetas gráficas o GPU son dispositivos diseñados originalmente para la industria de los videojuegos. Estas tarjetas contienen cientos o incluso miles de procesadores, también conocidos como núcleos, que se utilizan para realizar operaciones en paralelo. A diferencia de las CPU, las GPU están optimizadas para realizar operaciones aritméticas en punto flotante de manera eficiente.
🔹 Desarrollo de las tarjetas gráficas
El desarrollo de las tarjetas gráficas se debe principalmente a la industria de los videojuegos, que requería cada vez más potencia de procesamiento para renderizar gráficos complejos en tiempo real. A lo largo de las últimas décadas, las tarjetas gráficas han evolucionado considerablemente, pasando de tener unos pocos núcleos a contar con miles de ellos en las tarjetas más avanzadas. Además, las tarjetas gráficas han mejorado en términos de rendimiento y eficiencia energética, lo que las hace ideales para la computación paralela.
🔹 Uso de las tarjetas gráficas en la industria del gaming
La industria del gaming ha sido uno de los principales impulsores del desarrollo de las tarjetas gráficas. Los juegos de ordenador y las aplicaciones de animación digital requieren un intenso procesamiento gráfico y una representación en paralelo de millones de píxeles. Esto se logra realizando operaciones simples de punto flotante en paralelo. Esta capacidad de procesamiento masivo también resulta útil para resolver problemas científicos y económicos, que a menudo se reducen a operaciones aritméticas similares.
📌 Tesla c2075: Una Tarjeta de GPU Científica
🔹 Especificaciones de la Tesla c2075
Una de las tarjetas gráficas más utilizadas en tareas científicas es la Tesla c2075 de NVIDIA. Esta tarjeta cuenta con 448 procesadores, agrupados en 14 multiprocesadores, lo que permite realizar cálculos en paralelo a gran escala. Además, la Tesla c2075 está diseñada específicamente para operaciones científicas, con Alta precisión de cálculo y una amplia capacidad de memoria.
🔹 Uso de las tarjetas Tesla en la comunidad académica
NVIDIA, el principal fabricante de tarjetas gráficas, ha desarrollado programas destinados a facilitar el acceso de la comunidad académica a estas tarjetas. A través de su programa de subvenciones académicas, los investigadores pueden solicitar tarjetas Tesla de forma gratuita para utilizarlas en sus investigaciones. Esto ha permitido que un número cada vez mayor de economistas y científicos sociales se beneficien de la potencia de procesamiento de las tarjetas gráficas en sus estudios.
📌 Diferencias entre CPU y GPU
Una de las principales diferencias entre las CPU y las GPU radica en su arquitectura y su capacidad de procesamiento. Mientras que las CPU están diseñadas para realizar una amplia variedad de tareas de manera eficiente, las GPU están optimizadas para realizar un gran número de operaciones aritméticas en paralelo. Esto las hace ideales para problemas que requieren un alto nivel de intensidad aritmética, como muchos de los que se encuentran en el campo de la economía.
🔹 Velocidad de reloj
Las CPU suelen tener una velocidad de reloj más alta en comparación con las GPU. Sin embargo, las GPU compensan esta diferencia con un mayor número de núcleos de procesamiento, lo que les permite realizar operaciones en paralelo a gran escala.
🔹 Uso de transistores para operaciones aritméticas
Las GPU dedican una mayor proporción de sus transistores a operaciones aritméticas en comparación con las CPU, que suelen destinar más transistores al control y la memoria caché. Esta particularidad hace que las GPU sean especialmente efectivas en tareas que requieren un alto nivel de intensidad aritmética.
🔹 Memoria y capacidad
Las GPU suelen tener una cantidad de memoria fija, que no puede expandirse ni reducirse. Por otro lado, las CPU suelen tener una mayor capacidad de memoria, lo que les permite trabajar con conjuntos de datos más grandes. Esta diferencia puede ser relevante en la elección de la mejor herramienta para realizar una determinada tarea.
📌 Escalabilidad en Computación GPU
La escalabilidad es otro aspecto importante de la computación paralela en GPU. Por un lado, las GPU permiten la escalabilidad dentro de una misma tarjeta, ya que su arquitectura se encarga de distribuir las tareas de manera automática entre los diferentes núcleos de procesamiento. Por otro lado, también es posible lograr la escalabilidad entre múltiples tarjetas gráficas, utilizando protocolos de mensajería como MPI.
📌 Comparación con Otras Herramientas de Computación Paralela
Existen diversas herramientas y bibliotecas que facilitan la implementación de la computación paralela en economía. Algunas de las opciones disponibles incluyen el Parallel Computing Toolbox de MATLAB, CUDA Link y OpenCL Link en Mathematica, y diversas bibliotecas de terceros. Cada una de estas herramientas tiene sus propias características y ventajas, por lo que es importante evaluar cuál es la más adecuada para cada caso particular.
📌 Ejemplo de Implementación en CUDA C
Para ilustrar las aplicaciones de la computación paralela en GPU en economía, vamos a presentar un ejemplo de implementación utilizando el lenguaje CUDA C. En este caso, vamos a resolver un problema de creencias heterogéneas en el que analizamos el impacto de estas creencias en la volatilidad de los activos y el volumen de negociación.
📌 Conclusiones
En resumen, la computación paralela en GPU ofrece un conjunto de herramientas poderosas para abordar problemas computacionales complejos en el campo de la economía. A través de las tarjetas gráficas, es posible realizar cálculos en paralelo a gran escala, lo que permite acelerar significativamente el tiempo de ejecución de los programas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todos los problemas son adecuados para la computación en GPU, y es necesario evaluar cada caso particular antes de decidir utilizar esta tecnología.
📚 Recursos Adicionales
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