NVIDIA CUDA. Almicar Meneses #CPMX6

NVIDIA CUDA. Almicar Meneses #CPMX6

Introducción a la programación en NVIDIA CUDA. Almicar Meneses #CPMX6, asiste a la conferencia el día de hoy a las 16:00 en Workshop pionner.

NVIDIA CUDA

Descripción: En este taller se discutirán los principios de programación en CUDA: El modelo de programación, conceptos básicos de CUDA, manejo de memoria y ejemplos de uso.

Ponentes:

Amilcar Meneses es Investigador del Departamento de Computación del CINVESTAV-IPN desde 2009. Es miembro del colegio de profesores de la maestría binacional Francia-México en Diseño Interactivo y Manufactura DIM/[email protected] (catedrático habilitado por Ecole Nationale Supérieure Arts Metiers Paris para el campus Bordeaux-Talence, Francia).

Es Doctor en Ingeniería Eléctrica con opción en Computación por parte de CINVESTAV-IPN (2009). Es M. en C. en Ingeniería Eléctrica con opción en Computación por parte de CINVESTAV-IPN (2002). Es Lic. en Ciencias de la Computación por parte de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Estancia de investigación en School of Theoretical Physics del Dublin Institute of Advances Studies, Irlanda (2003-2005).

Trabajó como profesor en la Escuela Superior de Cómputo (2006 y 2008-2009). Profesor en la Universidad de Occidente, campus Mazatlán (2006). Asesor científico en HPC de la empresa LUFAC-Computación (2007-2009). Asistente del Dr. Harold V. McIntosh en el Departamento de Computación del Instituto de Ciencias de la BUAP (1989-2001).

El Dr. Meneses ha desarrollado soluciones de visualización científica: Infraestructura de paredes de video de bajo costo y bajo consumo energético (CinvesWall), entornos de desarrollo, middlewares para visualización distribuida y aplicaciones distribuidas de visualización.

Desde hace 6 años ha trabajado con el uso de GPUs para:
– Desarrollo de infraestructuras para render-farm basadas en clusters híbridos de GPU´s y CPUs (motores de render y distribución de cargas entre GPUs y CPUs).
– Bibliotecas numéricas escalables en clusters de GPUs para problemas de valores propios.
– Bibliotecas numéricas basadas en algoritmos paralelos híbridos-heterogeneos para álgebra lineal.
– Aplicaciones móviles que requieren uso de GPGPUs.

Actualmente trabaja en soluciones de HPC de bajo consumo de energía tales como: Desarrollo de infraestructuras, modelos de consumo energético, benchmarks, optimización de servicios de Sistemas Operativos para bajo consumo de energía, y aplicaciones. Además, funge como profesor titular de NVIDIA CUDA en 3DMX-UNIAT.


Tema: Computadoras con tarjetas grafías NVIDIA que soporten ejecución de programas CUDA. De preferencia con sistema operativo Linux. Herramientas y bibliotecas para el desarrollo y ejecución de programas en CUDA.


Nivel: Principiante

Este taller es patrocinado por 3DMX – UNIAT.

http://campuse.ro/events/campus-party-mexico-2015/workshop/introduccion-programacion-nvidia-cuda-cpmx6/

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