NVIDIA amplía el ecosistema de desarrollo basado en CUDA con nuevos centros de investigación y enseñanza de CUDA en EE.UU. Canadá y Europa

 
 

Los nuevos centros, reconocidos por su dominio en el campo del GPU Computing, se suman a una lista de más de 350 universidades y centros de enseñanza que ofrecen cursos o investigaciones centrados en CUDA

Más información:
Sebastien Januario
Product Public Relations Coordinator
Portugal / Spain
Tel: +33 (0) 1 55 63 16 51
Sjanuario@nvidia.com

COMUNICADO DE PRENSA:

SANTA CLARA, California —22 de septiembre de 2010 — NVIDIA acaba de comunicar la adición de nuevos centros de investigación y enseñanza a la lista de instituciones dedicadas a aprovechar la enorme capacidad de cálculo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) para resolver los retos computacionales más complejos de la actualidad.

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 instituciones que han incorporado la asignatura de cálculo en la GPU a sus planes de estudio. Los nuevos centros son:

Centros de Investigación de CUDA:

  • Barcelona Supercomputing Center, UPC (España)
  • Universidad Clemson
  • HP Labs
  • Hospital General de Massachusetts - Universidad de Noreste
  • Universidad Tecnológica de Swinburne (Australia)
  • Universidad de California en Los Ángeles - UCLA
  • Universidad de Varsovia (Polonia)
Centros de Enseñanza de CUDA:
  • Universidad Americana de Beirut (Líbano)
  • Universidad de Agricultura y Mecánica de Florida
  • Hood College
  • Universidad McMaster (Canadá)
  • Universidad de California en Los Ángeles - UCLA
  • Universidad de Minnesota
  • Universidad de Carolina del Norte en Charlotte

El programa de Centros de Investigación de CUDA se puso en marcha en junio de 2010 con el objetivo de reconocer y promover 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 Dr. Ren Wu, científico senior de HP, afirma: “HP Labs lleva a cabo investigaciones científicas de gran calado para resolver los retos y las oportunidades más importantes a los que se enfrentarán nuestros clientes y la sociedad en la próxima década. La arquitectura CUDA representa el siguiente salto evolutivo de la alta computación y HP Labs ha trabajado con NVIDIA durante mucho tiempo para asegurarse de que los productos de cálculo de HP aprovechasen las últimas tecnologías y prácticas introducidas en el campo del procesamiento en la GPU. En HP Labs nos sentimos orgullosos de recibir el reconocimiento de NVIDIA por nuestra labor de innovación en computación paralela y las ventajas que está brindando a nuestros clientes”.

El programa Centros de Enseñanza de CUDA, iniciado también en junio de 2010, es el primero de esta naturaleza que un fabricante de hardware ofrece a instituciones académicas y universidades. Reporta numerosas ventajas, entre ellas la donación de material de enseñanza compuesto por libros de texto, licencias de software, GPU compatibles con CUDA™ para el laboratorio de cálculo y descuentos para equipamiento de hardware adicional si es necesario.

Para Sanford Russell, director general del área de CUDA y GPU Computing en NVIDIA, “La incorporación de estos nuevos programas educativos subraya el tremendo interés de la comunidad científica por aprovechar la potencia de las GPU para resolver los retos computacionales más acuciantes del presente. Existen más de 350 universidades en todo el mundo que imparten el modelo de programación en CUDA en sus asignaturas y más de 100.000 programadores que están utilizando la GPU para el desarrollo de sus aplicaciones. Con la introducción de estos nuevos programas, esperamos ver crecer la expectación y la adopción del procesamiento en la GPU en una amplia variedad de industrias en todo el mundo”.

La lista de Centros de Investigación de CUDA existentes en la actualidad incluye: la Universidad John Hopkins (EE.UU.), la Universidad de Nanyang (Singapur), la Universidad Técnica de Ostrava (República Checa), CSIRO (Australia), ICHEC (Irlanda) y SINTEF (Noruega). Las instituciones académicas ya designadas como Centros de Enseñanza de CUDA incluyen la Universidad Estatal de Nueva York, Potsdam (EE.UU.), la Universidad Estatal Politécnica de California, San Luis Obispo (EE.UU.), el 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 once instituciones destacadas por sus esfuerzos para hacer avanzar el cálculo paralelo en la GPU. Está formada por los siguientes centros: la Universidad Nacional de Taiwán, la Academia China de las Ciencias, el Instituto Tecnológico de Georgia, el Instituto Tecnológico de Tokio y las universidades de Cambridge, Harvard, Tsinghua, Illinois (Urbana-Champaign), Maryland, Tennessee y Utah.

Para obtener más información sobre las actividades de investigación de NVIDIA y estos programas, visite las páginas de NVResearch.

Etiquetas/palabras clave:
NVIDIA, GTC, GPU, supercomputación, cálculo paralelo, CUDA, GPGPU, alta computación, OpenCL, DirectCompute, GPU Computing, cálculo en la GPU, visualización computarizada, desarrolladores, biociencia, hidrocarburos, gas y petróleo, medicina, cálculo financiero

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 http://www.nvidia.es.

Algunas afirmaciones hechas en esta nota de prensa, incluidas (aunque no de forma exclusiva) las que se refieren a: las ventajas de los Centros de Investigación de CUDA y los Centros de Enseñanza de CUDA, la adopción del procesamiento en la GPU, el dominio en tecnologías de visualización computacional y procesamiento paralelo, así como 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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