Manuel Ujaldon é professor titular de arquitetura computacional na Universidade de Málaga (Espanha). Seus principais interesses de pesquisa são a computação de GPGPU de alto desempenho e baixo consumo de energia para processamento de imagens, aplicações biomédicas e computação evolutiva. O Prof. Ujaldon foi pesquisador de pré-doutorado e pós-doutorado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Maryland, pesquisador visitante no Departamento de Informática Biomédica da Universidade do Estado de Ohio (EUA, 2003-08) e professor sênior adjunto na Universidade de Newcastle (Austrália, 2012-15).
Publicou 8 livros sobre arquitetura computacional e cerca de 100 artigos em periódicos e conferências internacionais revisados por pares. Manuel foi premiado como CUDA Fellow pela Nvidia em 2012, tendo ministrado desde então mais de 150 atividades relacionadas à computação de GPU em 23 países, incluindo mais de 70 palestras como convidado e tutoriais em conferências da ACM/IEEE.
Como você ouviu falar pela primeira vez do Deep Learning Institute (DLI) da NVIDIA?
Como fazia parte do grupo CUDA Fellow, selecionado pela NVIDIA em 2012, eu já estava engajado como instrutor da NVIDIA por vários anos antes da criação do DLI.
Como o DLI contribui para sua carreira no meio acadêmico?
Acho muito gratificante desempenhar a função de Embaixador do DLI. Fui convidado a dar aulas em universidades notáveis e dar palestras em conferências de prestígio ao redor do mundo que me permitiram me envolver com excelentes alunos e colegas de todas as origens. Para um instrutor cosmopolita e motivado como eu, isso me expõe a diversas culturas e comunidades, permitindo que eu conheça países fascinantes e expanda minhas habilidades de ensino de muitas maneiras. Todos os workshops do DLI que organizo são diferentes, desafiadores e revigorante para minha carreira profissional. É um trabalho difícil de se cansar!
Conte para nós sobre os workshops do DLI realizados fora da Espanha.
Tive muitas oportunidades de dar aulas no exterior como embaixador, principalmente por causa da minha reputação como instrutor experiente da NVIDIA. Desde 2012, já ministrei mais de 100 workshops e tutoriais da CUDA em conferências da ACM/IEEE em todo o mundo. Os colegas continuam me convidando para participar dessas atividades, já que a computação acelerada se tornou um tema muito relevante no mundo da HPC. Com o DLI, temos uma infraestrutura muito melhor para executar tutoriais e laboratórios, o que torna os workshops muito mais eficazes para nossos alunos. A Universidade de Málaga tem uma longa tradição de ter um programa ativo de intercâmbio de alunos. Alguns desses programas incluem a troca de experiências de ensino. A partir disso, tive muita sorte em poder visitar universidades proeminentes na África e uma na Ásia nos últimos dois anos:
- Universidade de Ciência e Tecnologia da Namíbia (Namíbia – outubro de 2021).
- Universidade de Tecnologia de Durban (África do Sul – Julho de 2022).
- Universidade da Cidade do Cabo (Melhor Universidade da África – agosto de 2022).
- Universidade de Kathmandu (Nepal – novembro de 2021).
Em todas essas vivências, observei que os alunos ficam fascinados com os assuntos, receptivos ao treinamento e empolgados por receberem Certificados de Competência da NVIDIA de um instrutor com experiência internacional. No geral, as pessoas ficaram muito agradecidas por meu trabalho, e a receptividade foi excelente durante minhas viagens, permitindo-me acumular experiências pessoais como nenhuma outra jornada fez.
Há mais alguma coisa que você gostaria de compartilhar sobre sua experiência com o DLI?
Gostaria de enfatizar a utilidade dos kits de ensino como uma ferramenta que economiza tempo para preparar as aulas, otimizar o esforço de ensino e aumentar o engajamento dos alunos, que consideram a Nvidia uma fonte confiável para prepará-los para enfrentar o desafio de serem contratados em empresas de alta tecnologia. Os serviços em cloud no AWS também são um recurso fantástico para o aluno executar seus primeiros códigos imediatamente, sem precisar instalar hardware e configurar software, drivers, middleware, bibliotecas etc.