Esta iniciativa educativa extenderá el ecosistema de desarrolladores de CUDA más allá de las 350 universidades que lo componen en la actualidad
Más información:
Sebastien Januario
Product Public Relations Coordinator
Portugal / Spain
Tel: +33 (0) 1 55 63 16 51
Sjanuario@nvidia.com
COMUNICADO DE PRENSA:
ISC 2010—HAMBURGO—1 de junio de 2010—El ecosistema creado en torno a la arquitectura de procesamiento paralelo NVIDIA® CUDA™ experimentará un fuerte impulso con el establecimiento de nuevos programas cuyo objetivo es seguir avanzando en el terreno del cálculo de propósito general en las unidades de procesamiento gráfico (GPGPU).
Con miles de artículos de investigación publicados hasta la fecha y más de 350 universidades que imparten CUDA (la cifra se triplicó el año pasado), estos nuevos programas ampliarán la enseñanza y el uso de las GPU.
Los nuevos programas incluyen:
•Programa de Certificación en CUDA – Este programa nace de la necesidad de encontrar ingenieros cualificados en el campo de las GPGPU y es el primero en certificar los conocimientos y la experiencia de los candidatos en programación paralela masiva para la GPU.
•Centros de Investigación de CUDA – Este programa reconoce a las instituciones que utilizan el cálculo en la GPU (GPU Computing) para proyectos de investigación en diferentes disciplinas.
•Centros de Enseñanza de CUDA –Este programa reconoce formalmente a las instituciones que han incorporado la asignatura de cálculo en la GPU (GPU Computing) a sus planes de estudio.
Asimismo, NVIDIA inaugurará un nuevo portal en Internet denominado NVResearch que ofrecerá información sobre los proyectos de investigación apoyados por NVIDIA en todo el mundo, así como datos sobre todos los programas académicos y de investigación dirigidos por el grupo.
Según explica Sanford Russell, director general del área de CUDA y GPU Computing de NVIDIA, “Existen ya más de 350 universidades en todo el planeta donde se imparte el modelo de programación CUDA como asignatura y más de 100.000 programadores que desarrollan activamente aplicaciones que hacen uso de la GPU. Estos nuevos programas servirán de aliciente para seguir trabajando en esta línea y desarrollar colaboraciones que impulsen la adopción de la GPGPU en una amplia variedad de industrias”.
El programa de Certificación en CUDA responde a la demanda de programadores especializados en programación paralela. Para obtener la acreditación de Ingeniero Certificado en NVIDIA CUDA, los candidatos deberán demostrar amplios conocimientos prácticos de la arquitectura y el modelo de programación CUDA, capacidad para aplicar las construcciones de CUDA a estructuras algorítmicas comunes y una profunda comprensión de las técnicas de optimización necesarias para sacar el máximo rendimiento al código basado en CUDA C.
El programa Centros de Investigación de CUDA reconoce y promueve la colaboración con grupos de investigación y universidades que estén ampliando las fronteras en el campo de la computación paralela masiva. Una de sus muchas ventajas es la de participar en eventos exclusivos con investigadores y académicos de primer orden, la comunicación directa con los técnicos de NVIDIA designados y acceso a cursos de formación especializados en formato web y presencial.
El programa Centros de Enseñanza de CUDA es el primero de esta naturaleza que un fabricante de hardware ofrece a universidades y centros de enseñanza. Reporta numerosas ventajas, entre ellas la donación de material de enseñanza compuesto por libros de texto, licencia de software, GPU con tecnología CUDA para el laboratorio de cálculo y descuentos para equipamiento de hardware adicional, si es necesario.
“CSIRO fue uno de los primeros centros de supercomputación en combinar las GPU y las CPU, con lo que consiguió ejecutar las aplicaciones 200 veces más rápido”, cuenta el Dr. John Taylor, jefe de la plataforma de Ciencias computacionales y simulación de CSIRO, tras lo cual afirma: “Nos sentimos honrados de recibir la designación de Centro de Investigación de CUDA y esperamos continuar aprovechando la potencia del cluster de GPU de CSIRO. Con él, nuestro centro de cálculo podrá abordar los retos computacionales más importantes de la ciencia a escala mundial de una forma competitiva y asequible”.
Los programas Centros de Investigación de CUDA y Centros de Enseñanza de CUDA tendrán alcance mundial, con instituciones acreditadas en Asia, Europa y Norteamérica. La lista de instituciones ya designadas como Centros de Investigación de CUDA incluye la Universidad John Hopkins (EE.UU.), la Universidad de Nanyang (Singapur), la Universidad técnica de Ostrava (República Checa), CSIRO (Australia) y SINTEF (Noruega). Las instituciones académicas seleccionadas como Centros de Enseñanza de CUDA incluyen la Universidad McMaster (Canadá), la Universidad Estatal de Nueva York, Potsdam (EE.UU.), la Universidad Estatal Politécnica de California, San Luis Obispo (EE.UU.), ITESM (México), la Universidad Técnica Checa (República Checa) y la Universidad de Qingdao (China).
Estos nuevos programas se suman al actual programa de Centros de Excelencia CUDA, una red de elite formada por diez instituciones destacadas por sus esfuerzos para hacer avanzar el cálculo paralelo en la GPU. Está formada por los siguientes centros: Universidad Nacional de Taiwán, la Academia China de las Ciencias y las universidades de Cambridge, Harvard, Tsinghua, Illinois (Urbana-Champaign), Maryland, Tennessee y Utah.
Para obtener más información sobre estos nuevos programas y las actividades de NVIDIA en el campo de la investigación, visite el sitio NVResearch.
NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) mostró al mundo el potencial del chip gráfico con la invención de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) en 1999. Desde entonces, no ha dejado de establecer nuevos estándares en el ámbito de la visualización computacional con asombrosas soluciones gráficas interactivas disponibles en dispositivos que abarcan desde tabletas gráficas y reproductores multimedia a PC portátiles o estaciones de trabajo. La experiencia de NVIDIA en el mercado de las GPU programables ha dado lugar a extraordinarios hitos en el campo del procesamiento paralelo que han transformado la supercomputación en algo asequible y accesible para todos. La compañía es propietaria de más de 1100 patentes en EE.UU., algunas de las cuales proporcionan diseños y conceptos esenciales para la informática actual. Para obtener más información, visite www.nvidia.es.
Algunas afirmaciones hechas en esta nota de prensa, incluidas (aunque no de forma exclusiva) las que se refieren a: el objetivo, las ventajas y el impacto de los nuevos programas de NVIDIA CUDA son expectativas de futuro sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían materializarse de forma distinta a lo esperado. Entre los factores que podrían provocar unos resultados distintos a los esperados se incluyen: el desarrollo de una tecnología más rápida o eficiente, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, la adopción de otros estándares o de los productos de la competencia por parte de los clientes, los cambios en los estándares y las interfaces del sector, la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías cuando se integren en los sistemas y otros factores publicados de forma regular por NVIDIA en informes que se hallan en poder de la comisión del mercado de valores de Estados Unidos (Securities and Exchange Commission). Las copias de tales informes están disponibles en las páginas web de NVIDIA y pueden consultarse sin coste alguno. Las afirmaciones aquí realizadas no garantizan resultados futuros y sólo tienen vigencia a fecha de hoy. Salvo que la ley disponga lo contrario, NVIDIA no tiene obligación alguna de actualizarlas pa
Más información:
Sebastien Januario
Product Public Relations Coordinator
Portugal / Spain
Tel: +33 (0) 1 55 63 16 51
Sjanuario@nvidia.com
COMUNICADO DE PRENSA:
ISC 2010—HAMBURGO—1 de junio de 2010—El ecosistema creado en torno a la arquitectura de procesamiento paralelo NVIDIA® CUDA™ experimentará un fuerte impulso con el establecimiento de nuevos programas cuyo objetivo es seguir avanzando en el terreno del cálculo de propósito general en las unidades de procesamiento gráfico (GPGPU).
Con miles de artículos de investigación publicados hasta la fecha y más de 350 universidades que imparten CUDA (la cifra se triplicó el año pasado), estos nuevos programas ampliarán la enseñanza y el uso de las GPU.
Los nuevos programas incluyen:
•Programa de Certificación en CUDA – Este programa nace de la necesidad de encontrar ingenieros cualificados en el campo de las GPGPU y es el primero en certificar los conocimientos y la experiencia de los candidatos en programación paralela masiva para la GPU.
•Centros de Investigación de CUDA – Este programa reconoce a las instituciones que utilizan el cálculo en la GPU (GPU Computing) para proyectos de investigación en diferentes disciplinas.
•Centros de Enseñanza de CUDA –Este programa reconoce formalmente a las instituciones que han incorporado la asignatura de cálculo en la GPU (GPU Computing) a sus planes de estudio.
Asimismo, NVIDIA inaugurará un nuevo portal en Internet denominado NVResearch que ofrecerá información sobre los proyectos de investigación apoyados por NVIDIA en todo el mundo, así como datos sobre todos los programas académicos y de investigación dirigidos por el grupo.
Según explica Sanford Russell, director general del área de CUDA y GPU Computing de NVIDIA, “Existen ya más de 350 universidades en todo el planeta donde se imparte el modelo de programación CUDA como asignatura y más de 100.000 programadores que desarrollan activamente aplicaciones que hacen uso de la GPU. Estos nuevos programas servirán de aliciente para seguir trabajando en esta línea y desarrollar colaboraciones que impulsen la adopción de la GPGPU en una amplia variedad de industrias”.
El programa de Certificación en CUDA responde a la demanda de programadores especializados en programación paralela. Para obtener la acreditación de Ingeniero Certificado en NVIDIA CUDA, los candidatos deberán demostrar amplios conocimientos prácticos de la arquitectura y el modelo de programación CUDA, capacidad para aplicar las construcciones de CUDA a estructuras algorítmicas comunes y una profunda comprensión de las técnicas de optimización necesarias para sacar el máximo rendimiento al código basado en CUDA C.
El programa Centros de Investigación de CUDA reconoce y promueve la colaboración con grupos de investigación y universidades que estén ampliando las fronteras en el campo de la computación paralela masiva. Una de sus muchas ventajas es la de participar en eventos exclusivos con investigadores y académicos de primer orden, la comunicación directa con los técnicos de NVIDIA designados y acceso a cursos de formación especializados en formato web y presencial.
El programa Centros de Enseñanza de CUDA es el primero de esta naturaleza que un fabricante de hardware ofrece a universidades y centros de enseñanza. Reporta numerosas ventajas, entre ellas la donación de material de enseñanza compuesto por libros de texto, licencia de software, GPU con tecnología CUDA para el laboratorio de cálculo y descuentos para equipamiento de hardware adicional, si es necesario.
“CSIRO fue uno de los primeros centros de supercomputación en combinar las GPU y las CPU, con lo que consiguió ejecutar las aplicaciones 200 veces más rápido”, cuenta el Dr. John Taylor, jefe de la plataforma de Ciencias computacionales y simulación de CSIRO, tras lo cual afirma: “Nos sentimos honrados de recibir la designación de Centro de Investigación de CUDA y esperamos continuar aprovechando la potencia del cluster de GPU de CSIRO. Con él, nuestro centro de cálculo podrá abordar los retos computacionales más importantes de la ciencia a escala mundial de una forma competitiva y asequible”.
Los programas Centros de Investigación de CUDA y Centros de Enseñanza de CUDA tendrán alcance mundial, con instituciones acreditadas en Asia, Europa y Norteamérica. La lista de instituciones ya designadas como Centros de Investigación de CUDA incluye la Universidad John Hopkins (EE.UU.), la Universidad de Nanyang (Singapur), la Universidad técnica de Ostrava (República Checa), CSIRO (Australia) y SINTEF (Noruega). Las instituciones académicas seleccionadas como Centros de Enseñanza de CUDA incluyen la Universidad McMaster (Canadá), la Universidad Estatal de Nueva York, Potsdam (EE.UU.), la Universidad Estatal Politécnica de California, San Luis Obispo (EE.UU.), ITESM (México), la Universidad Técnica Checa (República Checa) y la Universidad de Qingdao (China).
Estos nuevos programas se suman al actual programa de Centros de Excelencia CUDA, una red de elite formada por diez instituciones destacadas por sus esfuerzos para hacer avanzar el cálculo paralelo en la GPU. Está formada por los siguientes centros: Universidad Nacional de Taiwán, la Academia China de las Ciencias y las universidades de Cambridge, Harvard, Tsinghua, Illinois (Urbana-Champaign), Maryland, Tennessee y Utah.
Para obtener más información sobre estos nuevos programas y las actividades de NVIDIA en el campo de la investigación, visite el sitio NVResearch.
NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) mostró al mundo el potencial del chip gráfico con la invención de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) en 1999. Desde entonces, no ha dejado de establecer nuevos estándares en el ámbito de la visualización computacional con asombrosas soluciones gráficas interactivas disponibles en dispositivos que abarcan desde tabletas gráficas y reproductores multimedia a PC portátiles o estaciones de trabajo. La experiencia de NVIDIA en el mercado de las GPU programables ha dado lugar a extraordinarios hitos en el campo del procesamiento paralelo que han transformado la supercomputación en algo asequible y accesible para todos. La compañía es propietaria de más de 1100 patentes en EE.UU., algunas de las cuales proporcionan diseños y conceptos esenciales para la informática actual. Para obtener más información, visite www.nvidia.es.
Algunas afirmaciones hechas en esta nota de prensa, incluidas (aunque no de forma exclusiva) las que se refieren a: el objetivo, las ventajas y el impacto de los nuevos programas de NVIDIA CUDA son expectativas de futuro sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían materializarse de forma distinta a lo esperado. Entre los factores que podrían provocar unos resultados distintos a los esperados se incluyen: el desarrollo de una tecnología más rápida o eficiente, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, la adopción de otros estándares o de los productos de la competencia por parte de los clientes, los cambios en los estándares y las interfaces del sector, la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías cuando se integren en los sistemas y otros factores publicados de forma regular por NVIDIA en informes que se hallan en poder de la comisión del mercado de valores de Estados Unidos (Securities and Exchange Commission). Las copias de tales informes están disponibles en las páginas web de NVIDIA y pueden consultarse sin coste alguno. Las afirmaciones aquí realizadas no garantizan resultados futuros y sólo tienen vigencia a fecha de hoy. Salvo que la ley disponga lo contrario, NVIDIA no tiene obligación alguna de actualizarlas pa
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