Manuel Ujaldón es profesor titular de Arquitectura de computadores en la Universidad de Málaga (España). Sus principales intereses en investigación son la computación GPGPU de alto rendimiento y baja potencia para el procesamiento de imágenes, aplicaciones biomédicas y computación evolutiva. El Prof. Ujaldón fue investigador predoctoral y postdoctoral en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Maryland, investigador visitante en el Departamento de Informática Biomédica en la Universidad Estatal de Ohio (EE. UU., 2003-08) y profesor adjunto en la Universidad de Newcastle (Australia, 2012-15).
Ha publicado 8 libros sobre arquitectura de computadores y alrededor de 100 artículos en conferencias y revistas internacionales arbitradas. Manuel fue galardonado con el CUDA Fellow por Nvidia en 2012, y ha impartido desde entonces más de 150 actividades relacionadas con la computación GPU en 23 países, incluidas más de 70 charlas y tutoriales invitados en conferencias ACM/IEEE.
¿Cómo conociste el NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) por primera vez?
Como parte del grupo CUDA Fellow seleccionado por NVIDIA en 2012, estuve comprometido como instructor de NVIDIA durante varios años antes de que se creara DLI.
¿Cómo contribuye DLI a tu carrera académica?
Para mí, el papel de embajador de DLI es muy gratificante. Me han invitado a impartir clases en universidades destacadas y a hablar en conferencias prestigiosas de todo el mundo, lo que me ha permitido relacionarme con excelentes estudiantes y colegas de todos los ámbitos. Para un profesor entusiasta y cosmopolita como yo, me expone a diversas culturas y comunidades, lo que me permite descubrir países fascinantes y ampliar mis habilidades docentes de muchas maneras. Cada taller de DLI que organizo es diferente, desafiante y estimulante para mi carrera profesional. ¡Este es un trabajo del que es difícil cansarse!
Háblanos sobre los talleres de DLI que has impartido fuera de España.
He tenido muchas oportunidades de enseñar en el extranjero como embajador, principalmente debido a mi reputación como instructor experimentado de NVIDIA. Desde 2012. He impartido más de 100 talleres y tutoriales de CUDA en conferencias ACM/IEEE en todo el mundo. Mis compañeros siguen invitándome a participar en estas actividades, ya que la computación acelerada se ha convertido en un tema candente en el mundo de la HPC. Con DLI, tenemos una infraestructura mucho mejor para ejecutar tutoriales y laboratorios, lo que hace que los talleres sean mucho más efectivos para nuestros estudiantes. La Universidad de Málaga tiene una larga tradición de contar con un programa proactivo de intercambio de estudiantes. Algunos de estos programas incluyen el intercambio de experiencias didácticas. Por ello, he tenido la suerte de visitar importantes universidades en África y una en Asia durante los últimos dos años:
- Universidad de Ciencia y Tecnología de Namibia (Namibia - octubre de 2021).
- Universidad de Tecnología de Durban (Sudáfrica - julio de 2022).
- Universidad de Ciudad del Cabo (Universidad n.º 1 en África - agosto de 2022).
- Universidad de Katmandú (Nepal - noviembre de 2021).
En todas estas experiencias, he descubierto que los estudiantes están fascinados con los temas, receptivos a la formación y emocionados por recibir Certificados de competencia de NVIDIA por parte de un instructor con experiencia internacional. En general, la gente estaba muy agradecida con mis esfuerzos y la hospitalidad fue excepcional durante mis viajes, lo que me permitió acumular experiencias personales como ningún otro viaje ha hecho.
¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre tu experiencia con DLI?
Me gustaría poner de relieve la utilidad de los kits de aprendizaje como una herramienta que ahorra tiempo en la preparación de las clases, optimizando el esfuerzo docente y maximizando la participación de los estudiantes, que ven a Nvidia como la fuente fiable que los preparará para hacer frente al reto de ser contratados en empresas de alta tecnología. Los servicios en la nube de AWS también son un recurso fantástico para que los estudiantes ejecuten sus primeros códigos de inmediato, sin tener que instalar hardware y configurar software, controladores, middleware, bibliotecas, etc.