NVIDIA anunció que el Ministerio de Educación de China planea ofrecer cursos de programación para la arquitectura NVIDIA® CUDA® en cientos de universidades a nivel nacional comenzando en el segundo semestre de 2012, por lo que habrá aproximadamente 20 mil estudiantes entrenados anualmente en las mejores prácticas CUDA y de programación paralela.
NVIDIA trabajó de cerca con el Centro de Recursos para Cursos de Alta Calidad del Ministerio para desarrollar un nuevo programa de estudios llamado “Cómputo Paralelo Basado en GPU.” Fue diseñado para ayudar a los estudiantes aprender todos los aspectos de la programación paralela en cómputo heterogéneo y basado en GPU, y aplicar éste conocimiento en un amplio rango de disciplinas científicas y de ingeniería.
“En la era de la economía del conocimiento, la educación tecnológica es crítica en construir la competitividad de los estudiantes en un ambiente global,” comenta el Sr. Li Maoguo, Director de División del Buró de Estudios Superiores del Ministerio de Educación de China. “Alentamos a las universidades y a los colegios aprender de las empresas en las industrias sobre sus tecnologías líderes y a cooperar con ellas para producir currículos de excelencia. Esto asistirá al objetivo de la educación superior de brindar talento más capaz para el desarrollo de la sociedad China contemporánea.”
La meta del curso de programación CUDA es ayudar a los estudiantes a desarrollar un respaldo sólido en cómputo paralelo, al igual que diseño y programación de algoritmos para resolver problemas de la vida real. Cubrirá un amplio rango de conceptos de programación paralela, incluyendo configuraciones de hardware con GPU, modelos de programación, modelos de memoria, aceleración de aplicación, algoritmos de datos de alto paralelismo, y análisis de complejidad paralela.
“La práctica de desarrollar planes de estudio entre la CNCRC y NVIDIA atiende a una reforma constante en la educación China, y pone el ejemplo al introducir el cómputo paralelo como disciplina educativa, comenta el Sr. Wang Hongyu, Director del Centro Nacional de Recursos Curriculares de China. “Éste currículo jugara un papel importante en mejorar la habilidad de los estudiantes en el mercado laboral actual tan competitivo. Mientras tanto, éste esfuerzo en conjunto es uno de los proyectos piloto más importantes de la CNCRC cuya visión es desarrollar currículos de excelencia en industrias diversificadas.”
La Universidad de Chang'an, ubicada en Xi’an, está entre las primeras universidades chinas en ofrecer en sus planes de estudio a la programación CUDA como un curso opcional para los estudiantes de ciencias computacionales, ingeniería electrónica o campos relacionados. Se espera que otras instituciones comiencen a ofrecer el curso en primavera del próximo año, entre las que figuran la Universidad Tsinghua, y La Universidad Tecnológica del Sur de China. Es probable que esté ampliamente disponible en universidades a nivel nacional durante el segundo término del 2012.
“Los profesionales en la academia, ingeniería y ciencias están aprovechando cada vez más la GPU para impulsar su investigación y descubrimientos en un amplio rango de campos,” comenta David Luebke, Director de Investigación en NVIDIA. “Esperamos que la adopción de la programación paralela continua creciendo exponencialmente a nivel mundial en los años venideros, y cursos como estos son vitales para la próxima ola de programadores. NVIDIA continuará trabajando con el Centro Nacional de Recursos de Cursos de Alta Calidad para agregar nuevos cursos de cómputo CUDA y en GPU para los educadores chinos en el futuro.”
CUDA es la arquitectura de cómputo paralelo de NVIDIA, que brinda dramáticos incrementos en rendimiento computacional al usar el poder de las GPU. Las GPU NVIDIA CUDA soportan todos los modelos de programación, API, y lenguajes incluyendo CUDA C/C++/Fortran, OpenCL, DirectCompute, y el recién anunciado Microsoft C++ AMP. Más de 470 universidades e instituciones a nivel mundial enseñan programación CUDA en su currículo. Para más información en la tecnología NVIDIA CUDA, visita el sitio en red de CUDA.
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