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Un nuevo e innovador acelerador de hardware diseñado para ofrecer rendimiento, optimización y eficiencia en cargas de trabajo estocásticas y basadas en la aleatoriedad.

La nueva unidad de procesamiento aleatorio (RPU) de Quside acelera y mejora la eficiencia de cargas de trabajo estocásticas.

La spin-off del ICFO, Quside Technologies SL., ha anunciado recientemente la primera generación de su Unidad de Procesamiento Aleatorio (RPU), un dispositivo basado en generadores de números aleatorios cuánticos (QRNG) de alta velocidad y calidad que permite acelerar y mejorar la eficiencia de cargas de trabajo estocásticas en procesos de simulación, optimización y predicción por computador.

Muchas de las cargas de trabajo de simulación, optimización y predicción más relevantes se basan en procesos estocásticos. Éstos, a su vez, requieren una fuente cada vez mayor de números aleatorios de alta calidad y velocidad y tareas de procesamiento asociadas.

Los enfoques actuales que utilizan la generación de “pseudoaleatoriedad” en entornos de alto rendimiento suelen conllevar un importante consumo de energía e ineficiencias de rendimiento, además de introducir potencialmente artefactos y codependencias en los resultados estadísticos. Como señala José Martínez, científico principal de Quside, «Las subrutinas de generación de números pseudoaleatorios pueden suponer hasta el 50% de los recursos informáticos totales para cargas de trabajo estocásticas”.

Con el anuncio de la nueva RPU, basada en QRNGs de alta velocidad y calidad, Quside ofrece a sus clientes una fuente de aleatoriedad que permite descargar las tareas de generación y procesamiento de aleatoriedad de la CPU, acelerando así sus cargas de trabajo aleatorias y ahorrando en consumo de energía y en tiempo de ejecución. En concreto, el dispositivo permite obtener un rendimiento hasta 10 veces superior con un coste energético hasta 20 veces menor.

Además, el producto puede desplegarse e integrarse fácilmente en una amplia gama de cálculos aleatorios utilizando C++, y también está disponible la integración de imágenes de máquinas virtuales.

Como explica Carlos Abellán, CEO de Quside, «Llevamos varios meses trabajando con clientes y usuarios de la industria y el mundo académico para optimizar el valor de este nuevo producto. Estamos encantados de anunciar la disponibilidad de este nuevo producto y de trabajar con los clientes para acelerar sus cargas de trabajo aleatorias».