COMUNICADO DE PRENSA:
SANTA CLARA, California— 22 de diciembre de 2010 — NVIDIA ha agregado 20 nuevas instituciones a la lista de centros de investigación y enseñanza de la tecnología CUDA, lo que pone de manifiesto el continuo crecimiento del GPU Computing en todo el planeta.
Los nuevos centros, situados en EE.UU., Alemania, Francia, Israel, Italia, Líbano y Turquía, buscan la manera de explotar la enorme capacidad de procesamiento paralelo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) para resolver los problemas de cálculo más complejos de la actualidad y abrir paso a una nueva era de descubrimientos científicos.
Los Centros de Investigación de CUDA son instituciones reconocidas que utilizan el procesamiento en la GPU (GPU Computing) para diferentes campos de investigación. Los Centros de Enseñanza de CUDA son aquellos que han incorporado la asignatura de cálculo en la GPU a sus planes de estudio. La lista de nuevos centros incluye:
Centros de Investigación de CUDA:
Centros de Enseñanza de CUDA:
(Los centros donde no se indica el país se sitúan en EE.UU.)
“Recibir el título de Centro de Investigación de CUDA es una magnífica oportunidad para la UNM y estamos deseosos de trabajar con NVIDIA en problemas que aprovechen el superordenador basado en GPU que estamos construyendo”, afirma Pradeep Sen, profesor ayudante de la Universidad de Nuevo México.
Por su parte, Bill Dally, jefe científico de NVIDIA, señala que “Existen más de 350 universidades de todo el mundo que enseñan el lenguaje de programación CUDA y más de 100.000 programadores que están desarrollando aplicaciones para las GPU CUDA. El interés y la adopción del procesamiento en la GPU no hace más que crecer en una amplia variedad de industrias y disciplinas científicas de todo el mundo”.
El programa Centros de Investigación de CUDA promueve la colaboración en instituciones 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, licencias de software, GPU NVIDIA dotadas de arquitectura CUDA™ para el laboratorio de cálculo y descuentos para equipamiento de hardware adicional si es necesario.
Para obtener más información sobre las actividades de investigación de NVIDIA y estos programas, visite las páginas de 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 1600 patentes en todo el mundo, 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 crecimiento del GPU Computing en el planeta, las ventajas de la GPU y el programa de Centros de Investigación de CUDA, y el efecto de las patentes de la compañía en la informática moderna, son estimaciones 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: la situación económica mundial, nuestra dependencia de otras empresas para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar nuestros productos, el desarrollo de una tecnología más rápida o eficiente, el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, los cambios de las interfaces y los estándares del sector, la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías al integrarse 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 para reflejar acontecimientos o circunstancias que puedan producirse en el futuro.
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© 2010 NVIDIA Corporation. Todos los derechos reservados. NVIDIA, el logotipo de NVIDIA y CUDA son marcas comerciales o registradas de NVIDIA Corporation en los Estados Unidos y otros países. Otros nombres de empresas y productos pueden ser marcas comerciales o registradas de sus respectivos propietarios. Cualquier información sobre funciones, precios, disponibilidad y especificaciones es susceptible de cambios sin previo aviso.
Lanzan chip ARM de tres núcleos + GPU para cámaras solamente
El alto poder de procesamiento ya ha alcanzado nuevos horizontes con la llegada de los smartphones y tablets, sin embargo, la compañía Ambarella quiere llevar esto aún más allá presentando el iOne: una plataforma SoC (Systeom On Chip) que incluye dos núcleos ARM Cortex A9 corriendo a 1GHz, sumándose un tercero ARM11 a 533MHz que estará dedicado únicamente a funciones para cámaras, permitiendo iniciarlas en menos de un segundo. Y por si fueera poco, se incluye también una GPU con soporte para OpenGL ES 2.0.
¿El resultado? Según la empresa, este SoC permitirá la fabricación de “Smart Cameras” o cámaras inteligentes, que corran sistema operativo Android pero sean especializadas en tomar videos y fotos, en parte ayudados por el núcleo ARM11 incluido. El dual core ARM Cortex A9 hará de las suyas con Android, mientras que la GPU obviamente será capaz de mover una potente interfaz gráfica, completando así el paquete perfecto para una cámara todo terreno, que podrá conectarse a Internet, hacer streaming (transmisión en vivo), reproducir en calidad 1080p y mucho más.
Pese a desarrollar chips basados en ARM, Ambarella no compite con Samsung ni Qualcomm en el área de los smartphones, y por lo mismo se ha enfocado en este nicho hasta ahora muy poco desarrollado: el de las cámaras inteligentes. Veremos cómo evolucionan estos aparatos en el futuro y si se logra cumplir el sueño que se han propuesto.
Gracias a: http://www.chw.net/2010/12/lanzan-chip-arm-de-tres-nucleos-gpu-para-camaras-solamente/
Feliz Navidad desde Free Libros |  |
| Posted: 23 Dec 2010 04:31 PM PST  Queridos amigos, como cada año queremos desearos desde Free Libros una Feliz Navidad. Esperamos que paséis unas buenas fiestas en compañía de vuestros seres queridos. Nos veremos de nuevo a la vuelta del año para seguir disfrutando juntos de todo el arte. Como siempre, gracias por estar ahí. |
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