Federal do RJ é centro de referência NVIDIA d26q

A Universidade Federal Fluminense (UFF), com sede em Niterói, no Rio de Janeiro, foi reconhecida pela NVIDIA como o primeiro centro de referência em pesquisa e desenvolvimento da tecnologia Compute Unified Device Architecture (Cuda) no Brasil e na América Latina. No total, são 20 instituições acadêmicas no mundo com o reconhecimento de Research Center, por desenvolverem projetos científicos utilizando como base a computação paralela. v4t2i

25 de maio de 2011 - 12:00

A Universidade Federal Fluminense (UFF), com sede em Niterói, no Rio de Janeiro, foi reconhecida pela NVIDIA como o primeiro centro de referência em pesquisa e desenvolvimento da tecnologia Compute Unified Device Architecture (Cuda) no Brasil e na América Latina.

No total, são 20 instituições acadêmicas no mundo com o reconhecimento de Research Center, por desenvolverem projetos científicos utilizando como base a computação paralela.

Com a chancela, os pesquisadores e alunos da UFF am a receber todo o apoio e e técnico da NVIDIA, além de outros benefícios como descontos na aquisição de equipamentos.

A universidade também deve ser incluída no programa de concessão de lançamentos da linha Tesla (que equipam supercomputadores) e terá o à atualizações de software e treinamentos online.

Segundo Arnaldo Tavares, gerente de Vendas da linha Tesla da NVIDIA no Brasil e Cone Sul, a Federal Fluminense é a instituição brasileira com o maior número de projetos em 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, Tavares.

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.

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