Las GPU habilitadas para CUDA se utilizan cada vez más a la vanguardia de mucha investigación aplicada. Esta es sin duda una habilidad especializada e importante para tener y abrirá muchas oportunidades en términos de posibles opciones de carrera.
Si solo observa la tendencia actual en la industria, hay mucho énfasis en un rendimiento mejorado y rápido. Resolver un problema más rápido. Los automóviles autónomos, el procesamiento de big data (modelado meteorológico, modelado financiero, bioingeniería, genómica), aprendizaje profundo [NVIDIA cuDNN – GPU Accelerated Deep Learning], drones comerciales, son solo algunos ejemplos de tecnologías que no solo utilizan GPU / programación paralela sino que son cada vez más dependiente de esta tecnología; Una tendencia que no es probable que cambie pronto.
Básicamente, la programación de GPU es un activo en cualquier aplicación donde el tiempo de cálculo es crítico para la vida o la seguridad; sin embargo, requiere ejecutar algoritmos complejos para modelar o controlar. Con CUDA, puede enviar código C, C ++ y Fortran directamente a la GPU, sin necesidad de lenguaje ensamblador. El ecosistema de CUDA está creciendo rápidamente a medida que más y más compañías ofrecen herramientas, servicios y soluciones de clase mundial.
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