Aquà tienes la traducción al holandés del texto proporcionado:
<div>
<h2 class="wp-block-heading"><strong>Een vooruitgang die de verwerking van wetenschappelijke gegevens herdefinieert</strong></h2>
<p>Onderzoekers uit China en Rusland hebben een mijlpaal bereikt op het gebied van wetenschappelijke computing door een <strong>nieuw algoritme te ontwikkelen dat de prestaties van NVIDIA GPU's met tot wel 800 keer verhoogt</strong> bij simulatie- en modelleer taken van materialen. Deze vooruitgang, aangedreven door de <strong>MSU-BIT Universiteit van Shenzhen</strong>, vertegenwoordigt een <strong>exponentiële sprong in computer efficiëntie</strong>, waardoor complexe berekeningen in een fractie van de tijd kunnen worden uitgevoerd die tot nu toe nodig was.</p>
<p>Deze ontwikkeling houdt een <strong>paradigma shift</strong> in voor sectoren zoals de lucht- en ruimtevaart, computationele fysica en materiaalkunde, met implicaties die de manier waarop grootschalige wetenschappelijke simulaties worden uitgevoerd, kunnen transformeren.</p>
<h2 class="wp-block-heading"><strong>Wat is peridynamica en waarom is het belangrijk?</strong></h2>
<p>Het algoritme is gebaseerd op de <strong>computational optimalisatie van peridynamica (PD)</strong>, een techniek die wordt gebruikt in <strong>structurele, mechanische en luchtvaarttechnische engineering</strong> om de verspreiding van breuken en schade in materialen te analyseren.</p>
<p>Ondanks zijn nuttigheid heeft peridynamica historically <strong>grote barrières ondervonden op het gebied van het verbruik van computerbronnen</strong>. Tot nu toe vereiste het uitvoeren van deze simulaties <strong><a href="https://revistacloud.com/nvidia-lidera-el-ranking-de-supercomputadoras-mas-eficientes-energeticamente/" data-type="post" data-id="25774">supercomputers</a> met duizenden processoren</strong>, wat de toepasbaarheid ervan beperkte in sectoren waar de verwerkingssnelheid cruciaal is.</p>
<h2 class="wp-block-heading"><strong>800 keer sneller met dezelfde hardware</strong></h2>
<p>Het onderzoeksteam gebruikte de <strong>CUDA-technologie van NVIDIA</strong> om het geheugengebruik en de uitvoering van parallelle berekeningen te optimaliseren, wat leidde tot een <strong>onprecedented prestatieverbetering</strong> in vergelijking met traditionele methoden.</p>
<p>De meest opvallende resultaten zijn:</p>
<ul class="wp-block-list">
<li><strong>Een verhoging van 800 keer</strong> in prestaties vergeleken met conventionele seriële programma's.</li>
<li><strong>100 keer sneller</strong> dan oplossingen die gebaseerd zijn op OpenMP.</li>
<li><strong>Simulaties van miljoenen deeltjes</strong> voltooid in slechts 5 minuten.</li>
<li><strong>Complexe berekeningen met 69,85 miljoen iteraties</strong> uitgevoerd in minder dan 2 minuten.</li>
</ul>
<p>Deze vooruitgang maakt een drastische vermindering van de verwerkingstijd mogelijk, waardoor de weg wordt geopend voor simulaties in <strong>realtime</strong> en het ontwikkelen van <strong>innovatieve materialen, veiligere infrastructuren en geavanceerde toepassingen in de luchtvaart en defensie</strong> vergemakkelijkt.</p>
<h2 class="wp-block-heading"><strong>Hoe beïnvloedt dit het technologische ecosysteem?</strong></h2>
<p>Hoewel het algoritme is ontwikkeld op NVIDIA <strong>hardware</strong>, is het uiteindelijke doel van China en Rusland om het toe te passen op hun eigen architecturen, zoals de <a href="https://revistacloud.com/huawei-prioriza-produccion-gpu-ia-ascend-competencia-nvidia-mercado-chino/" data-type="post" data-id="23549"><strong>Huawei GPU's</strong></a><strong> en andere lokale fabrikanten</strong>. Op deze manier kunnen deze landen <strong>prestaties behalen die vergelijkbaar zijn met die van westerse hardware</strong>, waardoor hun afhankelijkheid van Amerikaanse processors wordt verminderd.</p>
<p>Deze vooruitgang kan ook een keerpunt markeren in de <strong>wereldwijde concurrentie om technologische suprematie</strong>, vooral in een context waar handelsbeperkingen de toegang van China en Rusland tot geavanceerde hardware hebben beperkt.</p>
<p>Bovendien kan de ontwikkeling van algoritmes zoals dit een <strong>verandering in de industrie van wetenschappelijke computing</strong> bevorderen, waarbij het gebruik van <strong>GPU's in plaats van CPU's voor high-performance taken</strong> wordt gestimuleerd.</p>
<h2 class="wp-block-heading"><strong>Een stap verder in de technologische onafhankelijkheid van China en Rusland</strong></h2>
<p>Met deze innovatie zetten China en Rusland een nieuwe stap richting technologische onafhankelijkheid, waarbij ze aantonen dat <strong>software-optimalisatie net zo cruciaal kan zijn als de ontwikkeling van geavanceerde hardware</strong>.</p>
<p>In de komende jaren is het waarschijnlijk dat deze vooruitgangen naar andere gebieden zoals <strong>kunstmatige intelligentie, biomedicine en klimaatsimulatie</strong> zullen worden gebracht, waardoor hun impact op de mondiale wetenschappelijke en technologische gemeenschappen verder wordt versterkt.</p>
<p>Deze vooruitgang herdefinieert niet alleen de prestaties van GPU's in wetenschappelijke computing, maar <strong>kan ook de wereldwijde technologische balans beïnvloeden</strong>, wat nieuwe uitdagingen voor de westerse industrie met zich meebrengt.</p>
<p>via: <a href="https://noticias.ai/china-y-rusia-desarrollan-un-algoritmo-que-multiplica-por-800-el-rendimiento-de-las-gpu-nvidia-en-computacion-cientifica/" target="_blank" rel="noopener">Nieuws Kunstmatige Intelligentie</a></p>
</div>