La multinacional de procesadores gráficos de ordenador NVIDIA ha seleccionado a la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla como centro de enseñanza (“teaching center”) para su sistema CUDA de computación paralela, por su compromiso en el avance del estado de la educación en hardware de alto rendimiento y programación paralela usando esta novedosa arquitectura. La UPO es una de las cinco universidades españolas -junto a Alicante, Autónoma de Madrid, Málaga y la Politécnica de Madrid- que ofrecen formación en este campo emergente.
NVIDIA ha donado a la UPO varias unidades avanzadas de procesamiento gráfico (GPUs) para el equipamiento de un laboratorio de la Escuela Politécnica Superior (EPS). Este equipamiento se empleará en la docencia de las asignaturas del grado en Ingeniería Informática en Sistemas de Información. Asimismo, se facilita a los estudiantes de la EPS el acceso a diferentes recursos y materiales específicos en la web de NVIDIA. Los profesores que coordinan este programa de formación son Luis Merino y Manuel Béjar, pertenecientes al Área de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad Pablo de Olavide.
CUDA es una arquitectura de cálculo paralelo de NVIDIA que aprovecha la gran potencia de los múltiples núcleos de computación presentes en las GPUs de los ordenadores actuales para proporcionar un incremento extraordinario del rendimiento del sistema. Los sistemas informáticos pasan de esta forma a realizar “coprocesamiento” repartido entre la CPU y la GPU, aumentando considerablemente la potencia de cálculo. Si bien es cierto que la práctica de computación paralela ya se venía utilizando en las costosas arquitecturas de clúster, este nuevo enfoque permitirá acercar la computación paralela a más usuarios potenciales por su menor costo de implementación.
Según informa NVDIA, en la actualidad están en funcionamiento más de 128 millones de GPUs aptas para CUDA, que están permitiendo que miles de desarrolladores, científicos e investigadores encuentren innumerables aplicaciones prácticas para esta tecnología en campos como el procesamiento de vídeo, la astrofísica, la biología y la química computacional, la simulación de mecánica de fluidos, la interferencia electromagnética, la reconstrucción de imágenes de TC, el análisis sísmico o el trazado de rayos entre otras.
