USM realiza curso en lenguaje CUDA para GPU Computing

19 · Agosto · 2011

Dictado por el experto Christopher Cooper busca fomentar el conocimiento de los sansanos en el tema.

Creado en 2006 por la compañía NVIDIA, especializada en tarjetas computacionales, el lenguaje Compute Unified Device Architecture (CUDA) ha ido ganando terreno en el área de HPC, ofreciendo mayor desempeño computacional. Inserto en lo que se denomina Graphics Processing Unit (GPU) Computing, hoy sus tarjetas gráficas han superado con creces esta función y pueden realizar cálculos paralelos con gran rapidez.

Es por eso que el Centro de Innovación Tecnológica en Computación de Alto Desempeño (CTI-HPC) de la Universidad Técnica Federico Santa María ha tomado acciones para fomentar su uso y la expertiz de los estudiantes y académicos del Plantel.

A la implementación de un cluster de avanzada, que permitirá que los interesados puedan practicar el sistema, se suma el curso “GPU Computing”, que entre el 8 de agosto y el 1 de septiembre estará realizando Christopher Cooper, ingeniero civil mecánico de la USM que se ha especializado en el área y actualmente cursa un doctorado en la prestigiosa Universidad de Boston, bajo la tutela de la destacada académica Lorena Barba, también formada en la Universidad.

Abierto también a alumnos de otras universidades, el curso incluso atrajo la presencia de integrantes del proyecto ALMA, quienes vinieron especialmente a Valparaíso durante esta semana.

Numerosas ventajas.

Técnicamente, Cooper explica que “estas tarjetas son máquinas masivamente paralelas. Los llamados cores son algo así como el corazón del procesador, y estamos acostumbrados a que en una CPU se tiene un procesador quad-core; pero estas tarjetas tienen 240, 512 cores, según la última arquitectura, lo que es un avance sustantivo”.

Por esta razón, “para manejar todo este enjambre de cores que tienes, te entrega una capacidad computacional enorme, que alcanzar en CPU es mucho más caro. Y para organizarte, CUDA es un lenguaje que te ayuda mucho. Tienes acceso hacia la memoria de la tarjeta, que funciona diferente a una CPU y además tiene un método muy agradable para organizar el tratamiento de esta tremenda capacidad”.

La USM ya realizó en el verano un curso al respecto, por lo que con este curso se busca profundizar en el tema. “Con este cluster que se acaba de instalar, los estudiantes de Magister o Doctorado que tienen experiencia en el tema, van a poder poner sus aplicaciones en el GPU y tener una capacidad realmente importante. El nivel puede subir aún más, entonces, porque el potencial está”, finaliza.

Cabe destacar que el CCTVal (http://www.cctval.usm.cl/) y el Proyecto GISELA (http://www.gisela-grid.eu/) están financiando las actividades del curso de CUDA.

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Lorena Barba Publicado el 22 de Agosto de 2011 a las 12:31

Informamos que las clases están siendo grabadas y están disponibles libremente desde iTunes U, siguiendo los enlaces publicados en
http://www.bu.edu/pasi/2011/08/07/post-pasi-training-in-chile/

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