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18
nov.

NVIDIA Corp. galardona a la Universidad Rey Juan Carlos como CUDA Teaching Center

 

NVIDIA CUDA Teaching_CenterNVIDIA, líder mundial en el desarrollo de procesadores gráficos, anuncia la entrada de la Universidad Rey Juan Carlos en sus CUDA Teaching Centers. Esta distinción reconoce el esfuerzo del profesorado de la institución por impartir en sus programas docentes materia íntimamente ligada con la tecnología propietaria NVIDIA CUDA para acelerar soluciones software mediante cómputo paralelo.

En el año 2006, tras el gran impacto mediático desatado por la mejora en el rendimiento de los programas ejecutados en tarjetas gráficas, NVIDIA lanza el interfaz hardware/software CUDA. NVIDIA CUDA facilita la programación de los procesadores gráficos de NVIDIA, comunes en cualquier estación de trabajo no especializada, que termina siendo ampliamente utilizada en entornos de supercomputación o computación científica de altas prestaciones. El cómputo paralelo sobre el hardware de NVIDIA puede ofrecer mejoras en el rendimiento de algoritmos muy notables mediante sencillos cambios en los programas.

El investigador principal por el que se ha otorgado la mención a la Universidad Rey Juan Carlos es el Dr. Antonio Sanz Montemayor, quien comenzó trabajando en el procesamiento acelerado mediante procesadores gráficos en su trabajo de Tesis Doctoral en 2001/02. El Dr. Sanz Montemayor ha participado en el NVIDIA Partnership Program desde el año 2007 y es administrador del blog de Madri+d de Supercomputación de Consumo. Según su opinión, “NVIDIA ha pasado de ser un mero actor en la creación de hardware doméstico para la visualización de gráficos y videojuegos a uno de los principales responsables de la eficiencia energética en grandes estaciones de trabajo y supercomputadores”. Los microprocesadores de NVIDIA ya no están solamente en las tarjetas gráficas domésticas, sino que llegan a constituir el 90% de la capacidad de cómputo de los más grandes supercomputadores del mundo. También están presentes en muchos dispositivos móviles y tabletas, y estarán en buena parte de los vehículos tras los acuerdos que han alcanzado con grandes marcas del sector, como Audi, BMW, Citroen, Lamborghini, Porsche, Rolls Royce, Seat, Tesla, Volkswagen, entre otras.

Este reconocimiento implica una donación de material por parte de NVIDIA para la creación de cursos y talleres de CUDA en la Universidad Rey Juan Carlos. El grupo solicitante, perteneciente a la ETSII-URJC, ofrecerá asesoramiento sobre la tecnología CUDA, tanto a alumnos o como a otros investigadores de la institución. Para solicitar información sobre este asesoramiento, los interesados pueden ponerse en contacto con el investigador responsable del grupo de Computación de Altas Prestaciones y Optimización (CAPO), Antonio Sanz Montemayor, enviando un correo antonio.sanz@urjc.es o en el teléfono 914887190.

NVIDIA Corp.

NVIDIA es una empresa de tecnología, fundada en el año 1993 en Santa Clara (California, EEUU). En 1995 lanza su primer procesador, corazón de la tarjeta aceleradora Diamond Edge 3D, y en 1999 propone por primera vez el nombre GPU (Graphics Processing Units) para el chip GeForce256, capaz de realizar todas las etapas preliminares importantes de la generación de gráficos por computador directamente en hardware. Ese año NVIDIA entra en el NASDAQ y se consolida como uno de los mayores fabricantes de procesadores gráficos del momento junto a la canadiense ATI. En 2001, con la salida de su procesador GeForce3, incorpora por primera vez etapas programables, flexibilizando y facilitando la personalización de efectos gráficos. Estas etapas programables se amplían con la llegada del procesador GeForce4, con el que muchos investigadores se interesan por el extraordinario rendimiento que ofrece incluso para tareas de propósito general y no sólo para generación de gráficos. En ese momento nace el término GPGPU (General-Purpose computation using GPUs) como campo de investigación que utiliza el hardware gráfico para acelerar mediante cómputo paralelo tareas de propósito general (simulación de procesos físicos, procesamiento de imagen médica, álgebra lineal, etc.). A finales del año 2006 NVIDIA propone su tecnología CUDA como una infraestructura hardware/software para facilitar la programación de sus procesadores que termina siendo ampliamente utilizada en entornos de supercomputación o computación de altas prestaciones (HPC, High Performance Computing).

Más información:

NVIDIA

Blog NVIDIA

CUDA Teaching Centers (worldwide)

Weblog Madri+d Supercomputación de Consumo

Por Irene Vega.

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