Fecha: 12-13 de octubre de 2016, de 14:00 a 18:30 horas.
Lugar: VLab-INF, Edificio IBC-PUCV piso 2, Av. Brasil 2241, Esquina Av. Francia, Valparaíso, Chile.

Tras una exitosa década siendo utilizadas como aceleradores hardware, las GPUs constituyen hoy en día una atractiva alternativa para la computación de altas prestaciones a bajo coste. En este contexto CUDA es una arquitectura de cálculo paralelo de NVIDIA que aprovecha el potencial de la GPU para proporcionar un incremento extraordinario del rendimiento del sistema.

Programando GPUs con CUDA

El NLHPC junto al Laboratorio de Informática de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso invitan a estudiantes e investigadores con conocimientos básicos de C y paralelismo que quieran iniciarse en la programación GPGPU a este workshop, dentro de la XLII Conferencia Latinoamericana en Informática CLEI 2016, el cuál será dictado por el ponente Manuel Ujaldón, Nvidia CUDA Fellow.

 
Dirigido a estudiantes e investigadores interesados en la aceleración de códigos científicos utilizando procesadores gráficos. Se requieren nociones básicas de lenguaje C. Conocimientos previos de paralelismo ayudan, pero no son críticos para poder seguir el curso.

Para mayor información visita la página de la actividad aquí

Ujaldón, dentro de la conferencia CLEI 2016, además dará la charla plenaria «Supercomputación con aceleradores basados en memoria 3D» el miércoles 12 de 11:30 a 12:30 hrs.
Resumen
Tras una década de espectacular evolución en el campo de la computación de altas prestaciones (HPC), los supercomputadores equipados con GPUs han conquistado los primeros lugares del top500.org y el green500.org, mostrándose como una alternativa de bajo costealtamente competitiva en términos de rendimiento y consumo. Este año, los principales fabricantes han presentado nuevos procesadores many-core que ya incorporan la memoria 3D integrada, como la familia Knights Landing de Xeon Phi en Intel y la nueva generación de GPUs basada en la arquitectura Pascal de Nvidia. A lo largo de esta charla repasaremos los hitos ya alcanzados por los equipos actuales y analizaremos la tecnología de estos nuevos aceleradores para HPC. Mostraremos su potencial en aplicaciones científicas y dedicaremos especial atención a su memoria 3D, desvelando los rasgos más interesantes de la memoria HMC utilizada por Intel y la saga HBM empleada por AMD y Nvidia en las hojas de ruta de sus GPUs para los próximos años.
 

Manuel Ujaldón comenzó su trayectoria investigadora hace más de 20 años, desarrollando su tesis doctoral sobre compiladores de paralelismo de datos para aplicaciones irregulares, período en el que también formó parte de los estándares HPF (High Performance Fortran) y MPI (Message Passing Interface).En 1996 y 1997 continuó con esta labor desde su post-doc en la Universidad de Maryland. Entre 1998 y 2003 escribió una saga de 7 libros sobre la arquitectura del PC y se integró en el equipo directivo de la ETSI Informática de la Universidad de Málaga, logrando una plaza de Profesor Titular en 1999.
En 2003 comenzó a trabajar con GPUs, publicando en 2005 el primer libro en castellano sobre programación de la GPU para propósito general. Desde entonces, ha centrado su investigación en la aceleración de aplicaciones biomédicas e irregulares, áreas en las que ha publicado un centenar de artículoscientíficos.
En 2008 inició su colaboración con Nvidia como Academic Partnership, siendo reconocido en 2011 CUDA Teaching Center y en 2012 CUDA Research Center en la Universidad de Málaga.
En 2012 fue galardonado CUDA Fellow en Nvidia, habiendo intensificado desde entonces su labor como instructor de más de un centenar de charlas y tutoriales ligados a la programación de CUDA en congresos ACM/IEEE y universidades de 20 países.
Manuel mantuvo entre 2004 y 2008 una posición adjunta en Ohio State University (Estados Unidos), y entre 2012 y 2015 otra de Conjoint Senior Lecturer en la Universidad de Newcastle (Australia), ambas simultaneadas con su plaza tenure en la Universidad de Málaga, donde es Catedrático de Universidad en el área de Arquitectura de Computadores.

 
Folleto del CLEI 2016
Para más información por favor diríjase a: info@nlhpc.cl ó info@clei2016.cl