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Pubblicità NVIDIA: le gpu Tesla partecipano alla Moon Mission 2015 Ultime News
Notizia pubblicata in data: 27.03.2012

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NVIDIA annuncia oggi che le GPU NVIDIA Tesla sono utilizzate da un team di scienziati tedeschi che sta partecipando a un concorso mondiale finalizzato a far sbarcare un rover robotizzato sulla Luna entro il 2015.

Concepito per favorire una nuova era nell'esplorazione lunare, il Google Lunar X PRIZE mette in palio il più grande premio della storia a livello internazionale. Un totale di 30 milioni di dollari sarà, infatti, ripartito e assegnato alle prime squadre, che saranno in grado di far atterrare in sicurezza un rover sulla Luna, guidarlo per 500 metri e trasmettere sulla Terra video dettagliati, immagini e dati con la finalità di svolgervi ulteriori studi.

Un team di 100 scienziati tedeschi, ingegneri e sviluppatori ha formato il Part-Time Scientists (PTS), una delle 26 squadre provenienti da tutto il mondo che partecipano al concorso. Per garantirsi le migliori possibilità di successo, il team PTS ha scelto di utilizzare le GPU NVIDIA Tesla in alcuni dei server e delle workstation utilizzate nel centro di controllo della missione, dove il rover Asimov verrà pilotato. Le GPU Tesla accelereranno le applicazioni di calcolo intensivo, come, ad esempio, le simulazioni di navigazione del veicolo, il monitoraggio in tempo reale della posizione del rover, l'elaborazione e la trasmissione di video e immagini ad alta risoluzione.

"Le GPU NVIDIA saranno fondamentali per aiutarci a fare atterrare il rover Asimov in modo sicuro ed elaborare una serie di dettagliate informazioni che ci permetteranno di migliorare la nostra comprensione della superficie lunare", ha dichiarato Robert Böhme, team leader PTS: "Allo stesso tempo dimostreremo le incredibili realizzazioni scientifiche che la tecnologia delle GPU ad alte prestazioni rende possibili."

Il team PTS trarrà benefici dalle GPU Tesla in tutte le fasi della missione. Durante la preparazione e pianificazione, le GPU saranno utilizzate per simulare milioni di differenti scenari. Ciò consentirà al team di migliorare le tecniche di lancio e atterraggio, ad esempio, regolando il momento e la durata degli impulsi del propulsore per le correzioni di rotta, riducendo, quindi, al minimo il margine di errore.

Una volta che Asimov avrà raggiunto la sua destinazione, il team PTS utilizzerà la potenza di calcolo delle GPU Tesla per la navigazione e il controllo del Rover che, attraverso l'invio di immagini stereoscopiche in 3D, produrrà mappe lunari a elevato dettaglio.

L'elaborazione e l'analisi ad alta velocità del grande volume di video prodotti da Asimov - e il successivo invio di nuove istruzioni per la navigazione - sono di fondamentale importanza per il successo della missione. Qualsiasi ritardo potrebbe deviare Asimov dalla giusta traiettoria o, nel peggiore dei casi, aumentare le probabilità di colpire un ostacolo, che potrebbe costringere il team PTS a interrompere la missione.

Con le GPU NVIDIA, PTS prevede di incrementare di 5-10 volte la velocità con cui verranno trattati i numerosi video prodotti dal rover. Solo i sistemi basati su GPU offrono, infatti, a costi contenuti, la potenza di calcolo necessaria a consentire l'elaborazione e la trasmissione in tempo reale di queste informazioni.


[Immagine ad alta risoluzione]

[Immagine ad alta risoluzione]


NVIDIA today announced that NVIDIA Tesla GPUs are being used by a team of German scientists participating in a global competition to land a robotic rover on the moon by 2015.

Developed to foster a new era of lunar exploration, the Google Lunar X PRIZE offers the largest international incentive prize in history. A total of $30 million will be awarded to the first privately funded teams that safely land a rover on the surface of the moon, drive the rover 500 meters over the lunar surface, and transmit detailed video, images and data back to Earth for further study.

A team of 100 German scientists, engineers and developers has formed the Part-Time Scientists (PTS), one of 26 teams from around the world participating in the contest. To help ensure its success, the PTS team has deployed NVIDIA Tesla GPUs in several of the servers and workstations in its mission-control center where the Asimov rover will be operated. Tesla GPUs will accelerate the mission's computationally intensive applications, such as simulating vehicle navigation, monitoring positions of the rover in real time, and processing and transmitting high-resolution video and images.

"NVIDIA GPUs will be instrumental in helping us land the Asimov rover safely and allowing us to calculate a wealth of detailed information to enhance our understanding about the lunar surface," said Robert Böhme, team leader of the PTS team. "At the same time, we will demonstrate the amazing scientific accomplishments that are possible with modern, high-performance GPU technology."

The PTS team will benefit from the Tesla GPUs at all stages of the mission. During preparation and planning, GPUs will be used to simulate millions of different mission scenarios. This will enable the team to improve launch and landing techniques by, for example, adjusting the timing and duration of thruster burns for course corrections, while minimizing the margin of error.

Once Asimov has reached its destination, the PTS team will use the computational power of Tesla GPUs to navigate and monitor the rover's activities and generate highly detailed lunar maps from the transmitted stereoscopic 3D images.

Quickly processing and analyzing the massive volume of video produced by the Asimov -- and sending back new navigational directions -- is critical to the success of the mission. Any delay could divert Asimov from its correct course or, in the worst case, increase the chances of it hitting an obstacle that could force PTS to abort the mission.

With NVIDIA GPUs, PTS expects to achieve a 5-10X speed up in the processing of the massive video feeds produced by the rover. Only GPU-based computing systems have the computational power required to process and deliver this information cost-effectively in real time.





News Source: NVIDIA Press Release
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