Задать вопрос

В каких вузах изучают CUDA?

Привет всем! Я недавно закончил бакалавриат МИФИ по направлению физика конденсированных сред. На данный момент есть возможность уйти работать не по специальности в аналитику, где предлагают стартовых 60 тыр, или продолжить обучение в магистратуре. Мне всегда была интересна тема параллельного программирования, и я хотел в ней развиваться. Но, как оказалось, светилам российской науки никакое параллельное программирование на графических ядрах не нужно, поэтому я был послан подальше. Поэтому встал вопрос, есть в России ВУЗы и проекты, куда можно пойти учиться параллельному программированию на граф. ядрах? Или просто забить и работать?
  • Вопрос задан
  • 934 просмотра
Подписаться 4 Оценить Комментировать
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 8
viktorvsk
@viktorvsk
Но, как оказалось, светилам российской науки никакое параллельное программирование на графических ядрах не нужно

А нафига оно им нужно ? Им нужно решение задач и проблем. Вот и найдите проблему, решение которой хорошо ложится в область, которая вам интересна, - туда и идите.

Не путайте вузы и кружки\техникумы\курсы
Ответ написан
@cthulhudx
В России обучающие курсы по CUDA читаются в вузах:
  1. Московский физико-технический институт
  2. Санкт-Петербургский государственный политехнический университет
  3. Высшая школа экономики
  4. Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
  5. Санкт-Петербургский государственный университет
  6. Объединённом институте ядерных исследований
  7. Московском институте электронной техники
  8. МГТУ им. Баумана
Ответ написан
Комментировать
@mamkaololosha
Мне всегда была интересна тема параллельного программирования

Тут такое не катит. Вы либо умеете и убили на это годы, либо не умеете. Вонаби не очень нужны. В ПМ-ПУ и МФТИ есть. Готовьте матан для вступительных.
Ответ написан
Комментировать
zenden2k
@zenden2k
PHP & C++ programmer
Когда я учился в СПбГПУ на кафедре ИУС, одной из тем НИР, которую предлагал один научрук, было исследование и разработка инструментов, упрощающих (или автоматизирующих) распаралеливание алгоритмов на CUDA.
Я не решился на такое потому что слишком сложно
Ответ написан
Комментировать
@kokoko321
У СПбГУ есть ресурсный центр с кластером из тесл, на физфаке с полгодика дают вводную информацию о cuda, решения конкретных задач работникам можно гонять на кластере. В первую очередь нужно определиться с задачами, которые ты можешь и хочешь решать, а потом уже использовать такую узкоспециализированную технологию.
Ответ написан
Комментировать
leverun
@leverun
Знаю точно, что в районе 2008 года, CUDA (и вообще параллельные вычисления) были перспективными направлениями в НГУ (Новосибирск)
Советую Вам узнать как сейчас там обстоят дела.
Ответ написан
Комментировать
@LazyEvaluator
Судя по всему, почти везде и у нас частности: СПБПУ, кафедра прикладной математики.
Ответ написан
Комментировать
@JustSokol
newby programmer
можно не забить но и не нырять с головой в то в чем вы пока мало что понимаете.
большинство сфер деятельности не так интересны как кажется со стороны. может вам быстро разонравится эта тема через полгода обучения.

на мой взгляд адекватнее всего:
1) развиваться в сторону того что интересно (всесторонне изучать саму технологию и все сопутствующие вещи).
в смысле самостоятельно изучать в свободное время или параллельно работе
2) приближать работу в сторону этого направления (тоесть не искать только такую на которой только интересующая технология используется, а что-то что по духу и принципам близко к тому что интересно. обычно очень много аналогий в схожих направлениях. и вы может быть будете работать не с CUDA а с другими параллельными вычислениями - общие черты точно будут)
3) с большим и практическим и теоретическим опытом/знаниями найдете либо "идеальную работу" либо научное объединение занимающееся этим (скорее всего забугорное, тк в рф наука двигается очень медленно и дешево)

и все-таки для поиска людей (а именно это должно быть в приоритете, а не какие-то там вузы и институты), занимающихся этим стоит посмотреть топовые конференции и журналы на интересующую тематику и читать кто автор и где работает. и выходить на конкретных людей (по почте или на самих конференциях).
почти всегда конкретные темы двигают конкретные люди, а место где это происходит (иниверситет, институт, забугор, конференции) - вторично.
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Похожие вопросы