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作者: XF-News
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[活動/消息] 台灣 CUDA 程式設計比賽集結產學研實力

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XF-News 發表於 2013-1-28 22:03:22 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
國網中心、國立清華大學、 NVIDIA 激發本土菁英程式潛力
GPU 架構軟實力迎戰巨量資料挑戰
2012 CUDA Contest.jpg

NVIDIA(輝達) 與國研院國家高速網路與計算中心 (國研院國網中心) 以及國立清華大學串聯產、學、研界三方強大資源與菁英,共同舉辦 2012 台灣 CUDA 程式設計大賽。本屆競賽以《巨量資料處理》為主題,激發參賽者運用多 GPU 架構的創意,塑造未來能協助各領域解決巨量資料挑戰的應用,為資料探勘發展挹注一股創新動能。競賽吸引來自各大專院校青年學子們參加,報名人數達 36 組,突破歷屆紀錄。


比賽經過初賽後,今天共有十組優秀隊伍進入複賽,並於清華大學進行頒獎典禮。得獎作品為由國立清華大學陳靜、葉力嘉、賴怡誠與郭建良 (參賽題目: GPU-Based Monte CarloCalibration to Implied Volatility Surfaces under Multi-Factor StochasticVolatility Model) 勇奪冠軍。比賽共選出第一、第二名及三名佳作,分別可獲得八萬、四萬、以及佳作各一萬元獎金。此次入圍複賽十組隊伍的 CUDA 程式在國研院國網中心 Formosa 5 之 GPU 平台上順利編程及執行,並成功利用 CUDA 技術為資料傳輸與處理進行最佳化。最後效能評比呈報主辦單位後並以國網中心 Formosa 5 之 GPU 平台之結果,同時經現場評審團決議後,選出前二名優勝隊伍及三名佳作隊伍。


CUDA™是 NVIDIA (輝達) 的平行運算架構,可讓程式設計人員輕鬆解決平行運算程式設計,可盡情釋放 GPU 運算的威力,加速處理如資料探勘等許多複雜的運算問題。透過這項比賽, NVIDIA (輝達) 致力結合產官學的資源,為台灣的青年學子培養軟硬整合的實力,並能展示他們運用多GPU架構解決當前和未來棘手的巨量資料難題之創意與實力。


國研院國網中心張自恭副主任表示:「多核心與加速器的應用已成為全球高速計算的主流發展趨勢之一,去年全球超級電腦排名 TOP500 就有 50 台主機具有 NVIDIA GPU 加速器,但有鑑國內熟悉此技術的人才短缺,因此舉辦 CUDA 程式設計比賽,期培育國內更多高速計算優秀人才。同時,國網中心提供 TOP500 榜上有名的 Formosa 5 做為競賽舞台,其包含 88 台計算節點、 264 張圖形處理器,國網中心開放 39 個節點供參賽學生進行 CUDA 程式編譯及執行,不僅可讓學子體驗 GPU 加速的強大運算,也可增進親身於國際級規格主機之實作經驗。」

國立清華大學李哲榮教授表示:「透過這次完整的產、學、研三方齊力合作所舉辦的 CUDA 程式比賽,著實為台灣培訓軟實力人才樹立具代表性的指標。也盼望能藉其發揮 GPU 的極致威力,大幅提升應用程式的運算效能,並能為巨量資料開發出更快速有效的分析程式,讓台灣以堅強的人才實力成為全世界的焦點。」

NVIDIA (輝達) 公司業務總監黃淑芬表示:「台灣在軟硬整合、高速運算和各種大型的科學研究之潛力可期。 NVIDIA (輝達) 長久以來,不斷致力推廣 CUDA 的相關應用並且同時積極地培育並發掘相關的人才,除了釋放這股高速運算之潛力外,更向下扎根投入校園課程教育、舉辦專業教育訓練 Workshop 等。就是希望將理論帶入更多元的實際應用,為各領域解決高複雜度的難題,並開創更多運算的典範。」

  NVIDIA 2013 CUDA 程式設計比賽獲勝隊伍包括:

第一名: 國立清華大學 陳靜、葉力嘉、賴怡誠與郭建良 (參賽題目: GPU-Based Monte CarloCalibration to Implied Volatility Surfaces under Multi-Factor StochasticVolatility Model)

第二名: 長庚大學 林俊淵、長庚大學 徐薇舒、國立清華大學 林郁翔與國立中正大學 劉奕志 (參賽題目: GPU-Oriented OperationsServer for Sparse Matrix (GOOS-SM))


佳作隊伍:

國立清華大學 廖珮妤、王崇喆、廖維楷與林孟樺 (參賽題目: LATTE: retrievaL of Audio finegerprinT Through parallel Engine)

國立台灣大學 陳嘉宏、余承翰、黃志銘與朱哲明 (參賽題目: HybridCPU-GPU Multifrontal Solver)

國立台灣科技大學 廖育慶 (參賽題目:應用多 GPU 加速影片中臉部辦識與後製)


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