Economía
La UVA, elegida Centro de Enseñanza CUDA por el líder en computación gráfica NVIDIA
El modelo de programación se incluirá en los cursos de computación del Grado y del Máster de Informática, que dará un valor añadido a los títulos de Ingeniería Informática
La Universidad de Valladolid ha sido nombrada por NVIDIA, líder mundial en computación gráfica, un Centro de Enseñanza CUDA® (CUDA® Teaching Center), y comenzará con sus actividades docentes este mismo semestre. La entidad académica vallisoletana es reconocida de esta forma por su compromiso con el avance en la educación relacionada con la programación paralela, según informa en un comunicado.
Como Centro de Enseñanza CUDA (CUDA Teaching Center) la Universidad de Valladolid tiene acceso a dispositivos GPU de última generación de NVIDIA, así como a recursos y asesoramiento de expertos de NVIDIA en programación paralela, incluyendo seminarios web, una colección de materiales educativos, y acceso al Programa de Entrenamiento CUDA de NVIDIA en la nube.
La Uva explica que el modelo de programación CUDA es un importante elemento de las plataformas de aceleración de cómputo de NVIDIA, líder en el sector de la aceleración de cómputo para análisis de datos y computación científico. Al respecto, señala que CUDA permite a los programadores conseguir "espectaculares incrementos" en la velocidad de cómputo explotando el potencial de los aceleradores GPU (Unidades de procesamiento gráfico, conocidas comúnmente como tarjetas gráficas).
Según Arturo González Escribano, profesor del Departamento de Informática y la Escuela Superior de Ingeniería Informática, experto en el uso de GPUs para computación intensiva y de alto rendimiento, la utilización de los aceleradores GPU introduce un importante valor añadido a los títulos de Ingeniería Informática.
La UVa ofrece un Grado y un Máster en Informática. Ambos títulos incluyen cursos de computación paralela con contenidos sobre arquitecturas de computación acelerada con GPUs. Parte de los cursos está centrada en la programación paralela de propósito general sobre GPUs de NVIDIA, utilizando el modelo de programación paralela CUDA. La formación se complementa con cursos puntuales sobre la tecnología CUDA para alumnos de postgrado, docentes e investigadores.
La temática cubierta en las asignaturas de Computación Paralela en la UVa incluye conceptos generales sobre concurrencia y paralelismo, análisis de complejidad, arquitecturas paralelas, modelos de cómputo, algoritmos paralelos, análisis de rendimiento y metodologías de programación, con ejemplos prácticos utilizando el modelo CUDA.