Manuel Ujaldón es profesor titular de Arquitectura Computacional en la Universidad de Málaga (España). Sus principales intereses de investigación son la computación por GPU de alto rendimiento y baja potencia para el procesamiento de imágenes, las aplicaciones biomédicas y la computación evolutiva. El prof. Ujaldon fue investigador predoctoral y posdoctoral en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Maryland, investigador visitante en el Departamento de Informática Biomédica de la Universidad Estatal de Ohio (EE. UU., 2003-08) y profesor sénior de la Universidad de Newcastle (Australia, 2012-15).
Ha publicado 8 libros sobre arquitectura de computación y alrededor de 100 artículos en revistas y conferencias internacionales revisadas por colegas. Manuel recibió el premio cuDA Fellow de Nvidia en 2012; desde entonces, enseñó más de 150 actividades relacionadas con la computación por GPU en 23 países, incluidas más de 70 charlas y tutoriales invitados en conferencias de ACM/IEEE.
¿Cómo escuchaste por primera vez sobre el Deep Learning Institute de NVIDIA (DLI)?
Como parte del grupo CUDA Fellow seleccionado por NVIDIA en 2012, ya participaba como instructor de NVIDIA durante varios años antes de que se creara el DLI.
¿Cómo contribuye DLI a tu carrera académica?
El rol del Ambassador del DLI es muy gratificante. He sido invitado a enseñar en universidades prominentes y hablar en prestigiosas conferencias de todo el mundo, lo que me ha permitido trabajar con excelentes estudiantes y colegas de todos los ámbitos. Para un instructor fanático y entusiasta como yo, me expone a diferentes culturas y comunidades, lo que permite que descubra países fascinantes y amplíe mis habilidades didácticas de muchas maneras. Cada workshop del DLI que organizo es diferente, desafiante y refrescante para mi carrera profesional. ¡Este es un trabajo del cual es difícil cansarse!
Cuéntanos sobre los workshops de DLI que has impartido fuera de España.
He tenido muchas oportunidades para enseñar en el extranjero como embajador, principalmente debido a mi reputación como instructor experimentado de NVIDIA. Desde 2012. He enseñado más de 100 workshops y tutoriales de CUDA en conferencias de ACM/IEEE en todo el mundo. Los colegas me siguen invitando a participar en estas actividades, ya que la computación acelerada se ha convertido en un tema muy popular en el mundo de la HPC. Con DLI, tenemos una infraestructura mucho mejor para ejecutar tutoriales y laboratorios, lo que hace que los workshops sean mucho más eficaces para nuestros estudiantes. La Universidad de Málaga tiene una larga tradición en contar con un programa de intercambio estudiantil proactivo. Algunos de estos programas incluyen el intercambio de experiencias didácticas. A partir de esto, he tenido la fortuna de poder visitar prominentes universidades de África y de Asia en los últimos dos años:
- Universidad de Ciencia y Tecnología de Namibia (Namibia, octubre de 2021).
- Universidad Tecnológica 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 encontrado que los estudiantes están fascinados por los temas, receptivos a la capacitación y emocionados de recibir certificados de competencia de NVIDIA por un instructor con experiencia internacional. En general, la gente estaba muy agradecida con mis esfuerzos y la hospitalidad fue sobresaliente durante mis viajes, lo que me permitió acumular experiencias personales de forma diferente a cualquier otro viaje.
¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre tu experiencia con DLI?
Me gustaría enfatizar la utilidad de los kits de enseñanza como una herramienta de ahorro de tiempo para la preparación de las clases, la optimización del esfuerzo didáctico y la maximización de la participación de los estudiantes, que ven a Nvidia como la fuente confiable para prepararlos para afrontar el desafío de ser contratados en empresas de alta tecnología. Los servicios de cloud en AWS también son un recurso fantástico para que los estudiantes ejecuten sus primeros códigos de inmediato, sin tener que instalar hardware ni configurar software, drivers, middleware, bibliotecas, etc.