A Universidade Federal Fluminense (UFF) acaba de se tornar o primeiro centro de referência em pesquisa e desenvolvimento da tecnologia CUDA* (Compute Unified Device Architecture) no Brasil e na América Latina. A instituição foi reconhecida pela NVIDIA, criadora da arquitetura de computação paralela, como um CUDA Research Center. Com isso, a UFF se junta a um seleto grupo de 20 instituições acadêmicas no mundo que já desenvolvem projetos científicos utilizando como base esta linguagem de programação.
Com a chancela, os pesquisadores e alunos da UFF passam a receber todo o apoio e suporte técnico da NVIDIA, além de outros benefícios como descontos na aquisição de equipamentos, inclusão da universidade no programa de concessão de lançamentos da linha Tesla (que equipam supercomputadores), atualização de software, treinamentos online, além da participação da entidade no encontro mundial do CUDA Research Center, que acontece anualmente.
Entre as instituições nomeadas como CUDA Research Centers estão: University of California (Los Angeles), Johns Hopkins University, North Carolina State University, HP Labs (Califórnia), Barcelona Supercomputing Center (Espanha), Nanyang University (Cingapura), Karlsruhe institute of Technology (Alemanha), Swinburne University of Technology (Austrália), entre outras.
“A Universidade Federal Fluminense é a instituição brasileira com o maior número de projetos desenvolvidos utilizando a tecnologia CUDA. Estamos certos de que a inclusão da universidade entre os centros de referência em pesquisa nesta plataforma vai despertar ainda mais o interesse de alunos e pesquisadores de todo o Brasil sobre o assunto”, destaca Arnaldo Tavares, gerente de Vendas da linha Tesla da NVIDIA no Brasil e Cone Sul.
Segundo Tavares, o crescimento do número de pesquisadores que lidam com projetos na área de arquitetura de computação paralela faz aumentar também o terceiro pilar da ciência – o da simulação. Isso porque quem desenvolve aplicativos em CUDA acelerados por GPUs (unidades de processamento gráfico), ganha em velocidade, capacidade computacional e consegue realizar simulações, mesmo as mais complexas, praticamente em tempo real.
“Um dos maiores projetos já desenvolvidos pela UFF foi financiado pela Petrobras. Conseguimos, através das ondas acústicas capturadas no subsolo, identificar áreas mais propensas à descoberta de petróleo. Um projeto desta envergadura pressupõe a realização de trilhões de cálculos. Usamos a tecnologia CUDA para desenhar os aplicativos e potencializá-los nas GPUs de nosso supercomputador. Um dos maiores benefícios é a redução do tempo de processamento dos dados”, conta Esteban Walter Clua, professor do departamento de computação e coordenador do Media Lab da Universidade Federal Fluminense.
Desde que a tecnologia CUDA foi desenvolvida pela NVIDIA, em 2007, a Universidade Federal Fluminense já apresentou mais de 10 estudos científicos que mostram o potencial de utilização das GPUs e suas diversas aplicações em áreas como medicina, biologia, óleo e gás etc. Atualmente a instituição conta com 20 estudiosos que trabalham diretamente em projetos de pesquisa baseados em CUDA para uso em GPUs.
“Por conta de sua iniciativa no fomento à pesquisa em diversos ramos da tecnologia, a UFF já conhecia o programa CUDA Research Center e enxergou nele uma oportunidade para alavancar as pesquisas nesta linguagem”, finaliza Clua.
Mais informações sobre como os programas de interface acadêmica da NVIDIA estão disponíveis em http://research.nvidia.com.
*CUDA (Compute Unified Device Architecture) é uma arquitetura de computação paralela desenvolvida pela NVIDIA que está presente em suas unidades de processamento gráfico (GPUs). Permite aos programadores utilizarem a linguagem C para o desenvolvimento de uma nova classe de aplicativos que podem ser acelerados por GPU, o que amplia significativamente sua rapidez e eficácia para a execução de cálculos e outros tipos de processamento. Apresentada pela primeira vez em 2007, a tecnologia CUDA está presente no mercado em milhares de chips gráficos que equipam desktops, notebooks, tablets e outros dispositivos.
Fonte: Sing Comunicação de Resultados