Ya esá listo el segundo nodo de cómputo específico para IA, más conocido como Nabucodonosor 2.

La base de la computadora para machine learning fue mendieta21, la cual Alejandro Gustowski del Taller de Electrónica de FaMAF adaptó para poder alojar 3 placas NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti de 10 TFLOPS de potencia de cálculo pico de simple precisión. Dos placas fueron donadas por la Oficina Córdoba de Mercado Libre mientras que la tercera por el particular Hernán Amiune. La máquina tiene 2 TiB de almacenamiento de estado sólido gracias al Córdoba Technology Cluster.

El equipo es una apuesta más del NodoAI Córdoba que conforman el CTC, FaMAF-UNC y nuestro CCAD-UNC. Este recurso proveerá de fuerza computacional específica para aprendizaje automático para la industria y la academia.

El Workshop en Técnicas de Programación Científica (WTPC) se realizará este año en la UNC, más específicamente en la Facultad de Ciencias Químicas.

El WTPC es un curso intensivo de dos semanas (80 horas en total), orientado a estudiantes e investigadores en formación que posean nociones básicas de programación, para obtener estrategias y buenas prácticas en el diseño de software científico (GIT, Python, línea de comandos, C, Fortran, debugging, profiling, documentación)

Para inscribirse, completar el siguiente formulario. Las inscripciones son hasta el viernes 31 de mayo.
Más información en http://wtpc.github.io/

Juan Cruz Rodriguez es alumno del Doctorado en Ciencias de la Computación de FaMAF-UNC bajo la dirección de Elmer Fernández (UCC). Recientemente dictó junto a CPA-CONICET Marcos Mazzini el curso «R en el CCAD«.

Durante la GSoC 2019 Juan Cruz presentó la propuesta «R Code Optimizer» que fue aceptada y comenzará a trabajar desde el 27 de mayo en el optimizador de código para R.

La propuesta es simple, clara y extremadamente útil para una comunidad cada vez más grande de usuarios.

R is slow compared to other popular languages. “The R interpreter is not fast and execution of large amounts of R code can be unacceptably slow”. This is because “R was purposely designed to make data analysis and statistics easier for you to do. It was not designed to make life easier for your computer”. Although there are several R interpreters that attempt to improve execution speed, “switching interpreters is something to consider carefully”.

“Beyond performance limitations due to design and implementation, it has to be said that a lot of R code is slow simply because it’s poorly written. Few R users have any formal training in programming or software development. This means that it’s relatively easy to make most R code much faster”. “A good deal of work is going into making R more efficient. Much of this work consists of reimplementing interpreted R code”.

The main goal of this project is to provide an R package with functions that allow users to automatically apply strategies to optimize their R code. The developed functions will have as input and output R code so that the resulting code will allow the user to understand what modifications in the code cause its optimization.

Felicitamos a «Cancu» por su logro y esperamos que su contribución sea parte de R y que esto implique un uso más eficiente de los recursos computacionales actuales.

La revista Nature en su volúmen 569 del 2 de mayo de 2019, entrevistó al Dr. Nicolás Wolovick miembro del CCAD-UNC sobre como hacemos para sostener una infraestructura de HPC decente con un magro presupuesto.

Agradecemos al periodista Charles Q. Choi por mostrar el trabajo que realizamos, y a Lorena Barba y Natalia Clementi de la GWU por el contacto.

Las palabras de uno de nuestros técnicos resume nuestro trabajo y tal vez por eso una de las revistas de ciencia más prestigiosas haya puesto el ojo en nosotros: «El CCAD-UNC es un centro pequeño, con un presupuesto ínfimo, pero manejado con estándares world-class».