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Il ministero dell'istruzione cinese intende inserire corsi di programmazione CUDA nei curricula delle università dell'intero paese

 
 

Questa notizia sottolinea la crescente importanza delle competenze di elaborazione in parallelo basate su GPU per i professionisti del computing e della scienza di domani

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Luciano Ballerano
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PECHINO — GTC ASIA — 14 dicembre 2011 — NVIDIA ha annunciato che il ministero dell'istruzione cinese sta pianificando di inserire corsi di programmazione focalizzati sull'architettura NVIDIA® CUDA® nei curricula di centinaia di università di tutto il paese a partire dal secondo semestre del 2012. Questo significa che il numero di studenti formati ogni anno nelle best practice di CUDA e dell'elaborazione in parallelo potrebbe arrivare a 20.000.

NVIDIA ha collaborato attivamente con il National High-Quality Course Resource Center del ministero per sviluppare il nuovo corso, denominato “Elaborazione in parallelo basata su GPU.” Il corso è stato concepito per aiutare gli studenti a padroneggiare tutti gli aspetti della programmazione in parallelo su sistemi di computing eterogenei e basati su GPU e per applicare poi queste nozioni a una vasta gamma di discipline scientifiche e tecniche.

“Nell'era dell'economia della conoscenza, l'istruzione tecnologica è cruciale per rendere competitivi gli studenti in un contesto globale”, dichiara Li Maoguo, Division Director dell'ufficio dell'istruzione superiore del ministero dell'istruzione cinese. “Incoraggiamo le università e i college a collaborare con le aziende del settore per scoprire quali siano le tecnologie più all'avanguardia e produrre più curricula di eccellenza. Questo si inquadra alla perfezione nelle nuove scelte strategiche per l'istruzione superiore, che si pongono l'obiettivo di migliorare la formazione degli studenti in modo che possano contribuire allo sviluppo della società cinese.” 

L'obiettivo del corso di programmazione CUDA è quello di aiutare gli studenti a sviluppare un solido background di elaborazione in parallelo, oltre alla capacità di ideazione di algoritmi e programmi in grado di risolvere problemi reali. Per questo il corso comprende una vasta gamma di concetti di programmazione in parallelo, fra cui le configurazioni hardware delle GPU, i modelli di programmazione, i modelli di memoria, l'accelerazione delle applicazioni, gli algoritmi paralleli a livello di dati e l'analisi di complessità in parallelo.

“La collaborazione di CNCRC e NVIDIA allo sviluppo di curricula si inquadra nel più ampio contesto del progetto di riforma del sistema di istruzione cinese. Il nuovo corso di studi sull'elaborazione in parallelo è assolutamente paradigmatico”, ha dichiarato Wang Hongyu, Deputy Director del China National Curriculum Resource Center. “Il corso avrà un ruolo di primissimo piano nel miglioramento delle capacità degli studenti nell'attuale mercato del lavoro, difficile e altamente competitivo. Nel frattempo, questo sforzo congiunto è uno dei progetti pilota più importanti di CNCRC. La missione di questo ente è proprio sviluppare curricula di eccellenza in diversi settori chiave.” 

“La GPU, che è già il dispositivo di computing più potente al mondo, sta rivoluzionando il panorama dell'elaborazione”, ha dichiarato Deng Yangdong, professore associato all'Institute of Microelectronics della Tsinghua University. “La sua ampia disponibilità, unita alla facilità di utilizzo del modello di programmazione in parallelo CUDA, ci permette di insegnare agli ingegneri e ricercatori di domani come realizzare una nuova ondata di innovazioni in grado di sfruttare al massimo la potenza dei moderni elaboratori in parallelo.”

La Chang'an University, ubicata a Xi’an, è tra le prime università cinesi a offrire il nuovo corso di programmazione CUDA agli studenti di informatica, ingegneria elettronica e altri corsi di laurea correlati. Fra gli altri istituti che dovrebbero iniziare a offrire il corso nel primo semestre del prossimo anno ci sono la Tsinghua University e la South China University of Technology. Si prevede che il corso sarà reso disponibile in un ampio numero di atenei di tutto il paese a partire dal secondo semestre del 2012.

“I professionisti accademici, tecnici e scientifici sfruttano sempre più spesso il GPU Computing per accelerare la ricerca in numerosi settori”, ha dichiarato David Luebke, Director of Research di NVIDIA. “Nei prossimi anni, prevediamo che l'adozione della programmazione in parallelo continui a crescere esponenzialmente in tutto il mondo. Corsi come questo diventano quindi vitali per la preparazione di una nuova generazione di programmatori. NVIDIA continuerà a collaborare con il National High-Quality Course Resource Center per aggiungere una gamma di nuovi corsi su CUDA e il GPU Computing ai curricula delle università cinesi.”

CUDA è l'architettura di elaborazione in parallelo di NVIDIA che permette netti aumenti delle prestazioni di computing grazie allo sfruttamento della potenza di calcolo delle GPU. Le GPU NVIDIA CUDA supportano tutti i modelli di programmazione, le API e i linguaggi di GPU Computing, fra cui CUDA C/C++/Fortran, OpenCL, DirectCompute e il recentemente annunciato Microsoft C++ AMP. Oltre 470 università e istituzioni di tutto il mondo offrono corsi sul modello di programmazione CUDA nei propri curricula. Per ulteriori informazioni sulla tecnologia NVIDIA CUDA visitare il sito Web CUDA.

Per altre notizie su NVIDIA, informazioni su azienda e prodotti, video/immagini e altre informazioni, visitare la sala stampa di NVIDIA.

Informazioni su NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha mostrato al mondo intero la reale potenza della grafica computerizzata con l’invenzione della GPU, avvenuta nel 1999. Oggi i suoi processori sono la base fondante di una vasta gamma di prodotti, che spaziano dagli smartphone ai supercomputer. I processori mobile di NVIDIA vengono usati nei telefonini, nei tablet e nei sistemi di infotainment per automobili. I giocatori su PC si affidano alle GPU per accedere a mondi virtuali di grande spettacolarità e immersività. I professionisti li usano per creare effetti visivi per i film e per la progettazione di qualsiasi cosa, dai campi da golf sino ai Jumbo Jet. Infine, i ricercatori utilizzano le GPU per espandere le frontiere della scienza grazie a soluzioni di high performance computing. La società è proprietaria di oltre 2.100 brevetti internazionali, fra cui quelli di idee essenziali per il computing moderno. Per ulteriori informazioni, vedere www.nvidia.it.

Alcune affermazioni riportate nel presente comunicato stampa ivi incluse, in via esemplificativa, affermazioni relative a: i vantaggi, l'impatto e le prestazioni dell'architettura NVIDIA CUDA, l'offerta di corsi sull'architettura NVIDIA CUDA da parte di atenei e istituzioni, nonché l'impatto positivo dei brevetti della società sul computing moderno, sono affermazioni soggette a rischi ed incertezze che possono avere esiti effettivi materialmente differenti dalle aspettative. Importanti fattori che possono causare esiti molto diversi da quelli attesi sono: condizioni economiche globali; ricorso a terze parti per la produzione, l’assemblaggio, l'imballaggio e il testing dei prodotti; impatto dello sviluppo o della concorrenza a livello tecnologico; sviluppo di tecnologie più veloci o efficienti; difetti di progettazione, produzione o software; variazioni delle preferenze e richieste dei consumatori; cambiamenti di standard e interfacce del settore; riduzione imprevista delle prestazioni dei nostri prodotti o delle nostre tecnologie quando vengono integrati nei sistemi, nonché altri fattori di volta in volta trattati nei rapporti che NVIDIA inoltra all'ente Securities and Exchange Commission (SEC), ivi compreso il relativo modulo 10-Q per il periodo fiscale terminato il 31 luglio 2011. Copie dei documenti e delle relazioni depositati presso la SEC sono disponibili presso il sito Web di NVIDIA a titolo assolutamente gratuito. Queste previsioni sono soggette a rischi e incertezze e quindi non costituiscono alcuna garanzia di future prestazioni e rendimenti e sono valide soltanto alla data in cui sono state formulate. Inoltre, fatte salve le limitazioni previste dalla legge, NVIDIA disconosce qualsiasi obbligo ad aggiornare tali previsioni in modo da riflettere eventi o circostanze future.

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© 2011 NVIDIA Corporation. Tutti i diritti riservati. NVIDIA, il logo di NVIDIA e CUDA sono marchi e/o marchi registrati di NVIDIA Corporation negli USA e in altri paesi. Tutti gli altri nomi di società e di prodotti possono essere marchi dei rispettivi detentori con i quali sono associati. Caratteristiche, prezzi, disponibilità e specifiche tecniche sono soggetti a modifica senza preavviso.



 
 
 
 
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