Wywiad z Manuelem Ujaldónem Martínezem: Nagroda NVIDIA CUDA Fellow

El Dr Manuel Ujaldón Martínez jest pierwszym Hiszpanem, który zdobył międzynarodową nagrodę CUDA Fellow przyznany przez firmę NVIDIA. Ujaldón zgodził się przeprowadzić wywiad dla naszego portalu, w którym przekazuje nam interesujące informacje o swoich projektach i swojej pracy, a także o swoich związkach z GNU Linux.

Manuel Ujaldón jest profesorem na Wydziale Architektury Komputerowej UMA (Uniwersytet w Maladze),  autor kilku książek i tutoriali, prelegent na konferencjach oraz prowadzi ciekawe kursy. Za całą tę obszerną i doskonałą pracę Manuel zdobył wiele nagród i wyróżnień.

LinuxAdictos: Pierwsze pytanie jest prawie nieuniknione. Czy zazwyczaj używasz systemu GNU Linux? Jaka dystrybucja?

Manuel Ujaldon Martínez: Zawsze byłem wielbicielem Linuksa. Teraz używam dystrybucji Linuksa, które instalują moi technicy Oddział na UMA, gdzie dominują Ubuntu i SUSE. Na początku wybrałem Red Hat / Fedorę.

THE: Rozumiem, że jesteś pierwszym Hiszpanem, który zdobył międzynarodową nagrodę CUDA Fellow od firmy NVIDIA. Trzy pochwały więcej (CUDA Research Centre i dwa CUDA Teaching Centres) spadły na Uniwersytet w Maladze, gdzie pracuje. Najpierw gratuluję Tobie i UMA z naszego bloga. Jak zaczęła się cała ta podróż z CUDA?

MU: Najpierw nagrody otrzymała instytucja, w której pełniłem funkcję głównego badacza. I na koniec nagroda indywidualna. Historia jest podsumowana w tym zdaniu Voltaire'a:
„Szczęście jest wtedy, gdy przygotowanie spotyka się z okazją”. W 2003 roku, podczas mojego pierwszego pobytu na Ohio State University, nauczyłem się implementować kod naukowy na GPU w sposób samouk i rzemieślnik, najpierw za pomocą shaderów, a następnie Cg. W 2005 roku skończyłem książkę, w której udokumentowałem cały proces. Myślałem tylko o przekazaniu go studentom moje letnie kursy, ale trochę później narodziła się CUDA i wszystko się zmieniło. W 2008 roku napisano ponad 4.000 artykułów naukowych na temat zjawiska CUDA (w 2014 przekroczyło 60.000 2050), a ja po raz pierwszy otrzymałem wyróżnienie od Nvidii, „Profesors Partnership”, za które przekazano UMA serwer Tesla S4 z XNUMX wysokimi -end GPU. Otaczali go bardzo dobrzy współpracownicy z UMA w stanie Ohio… Ten talent przyniósł wszystkie nagrody, o których wspomniałeś. Trzeba było tylko ciągnąć wózek.
W 2015 r. Co 9 sekund odbywa się pobieranie CUDA SDK, a spis procesorów graficznych obsługujących CUDA przekracza 600 milionów. Teraz nagrody są znacznie bardziej konkurencyjne, ale cztery lata później odnawiam status członka CUDA, ponieważ Nvidia wspiera „pierwszych użytkowników” oraz tych z nas, którzy mają pasję do nauczania CUDA. Mając ponad 50 kursów i seminariów prowadzonych przez cały ten czas (niektóre po ponad 20 godzinach lotu), firma docenia mój wysiłek. Daje mi to możliwość poznania wiodącej firmy w moim obszarze badawczym, co jest nieocenionym doświadczeniem. Morał: bez przygotowania nie żądaj szczęścia

THE: NVIDIA zostawiła nam linuxerskie gorzko-słodkie chwile. Będziesz pamiętać, że „Pierdol się!” autorstwa Linusa Torvaldsa poświęconego firmie NVIDIA. Wkrótce potem Linus oklaskiwał, że NVIDIA wypuściła sterowniki Tegra K1… Jak myślisz, jaki jest powód tych zmian w nastawieniu?

MU: Na początku Nvidia była firmą nastawioną na zarabianie pieniędzy. Ale w ostatnim dziesięcioleciu, przynajmniej w oddziale, który znam, wypełnili go naukowcy z najlepszych uniwersytetów, głównie ze Stanford. Ludzie tacy jak Bill Dally czy David Luebke zdają sobie sprawę z wartości dodanej rozpowszechniania wiedzy i szkoleń. Zysk w końcu przybywa, ale przechodzi przez to. Obecnie istnieje ponad 800 zarejestrowanych uniwersytetów, które uczą CUDA i które Nvidia rozpieszcza darowiznami, stypendiami, kursami ... Inwestuje się w kamieniołom, zanim starano się wygrać gwiazdy! Firmy z Doliny Krzemowej wiedzą, jak wyglądać w perspektywie długoterminowej, wiele inicjatyw wydaje się być bezdenną otchłanią, ale są to nasiona, które kiełkują później. Rozumiem, że dla Linusa Torvaldsa Nvidią sprzed 15 lat był sam Lucyfer. A teraz dziw dziwnie mrugnij.

THE: Jego praca wnosi wkład w dziedzinie zdrowia. Z przetwarzaniem obrazów biomedycznych w celu wykrycia obszarów zainteresowania, takich jak guzy lub zregenerowane tkanki, oraz analizy chorób zwyrodnieniowych za pomocą aplikacji obliczeniowych. Przedstaw nam te interesujące projekty ...

MU: Przede wszystkim projekty nie są moje, ale grupa, którą koordynuję i która działa tak samo lub bardziej niż ja. To powiedziawszy, nie wymyślamy nowych technik biomedycznych, ponieważ nie jesteśmy ekspertami w tej dziedzinie, staramy się zrozumieć najbardziej innowacyjne i kosztowne obliczeniowo procesy, aby przyspieszyć je za pomocą GPU. Techniki wykrywania raka stają się coraz dokładniejsze i bardziej zapobiegawcze, ale wymagają analizy obrazu, która może zająć kilka miesięcy na procesorze. W GPU rzecz może pozostać w ciągu dni, a nawet godzin, co sprawia, że ​​proces jest wykonalny. Inżynier to typ pragmatyczny, czyli etymologia słowa, które identyfikuje nasz związek, czyli to, co nas „kręci”.

THE: Widzieliśmy, jak informatyka może poprawić nasze życie i jak na nie wpływa. Ale może nie tak bezpośrednio, jak ich projekty, które wydają się być zorientowane wyłącznie na pracę czysto humanitarną. Chodzi mi o to, że ich celem nie jest opracowanie technologii, którą można następnie zastosować w dziedzinie zdrowia, ale raczej są to projekty dla i przez zdrowie. Za tym wielkim badaczem stoi też wspaniała osoba ... Nie sądzisz?

MU: Bardziej niż wspaniałą osobę uważam się za rozsądnego typa. Kiedy pracujesz w szpitalu i widzisz raka tak blisko, wspaniale jest robić to, co masz. To wspaniałe, że pacjenta można zdiagnozować z wyprzedzeniem o kilka dni, a nawet tygodni, nawet jeśli nie można nic zrobić, aby go wyleczyć, gdy zachoruje. Ale myśli, że jest zdrowy, a to, co codziennie przechodzi mu przez głowę, czeka na wynik medyczny. Skrócenie tej męki zakłada taką satysfakcję, że np. Stworzenie gry wideo nie może mi jej przynieść. Społeczeństwo trochę stygmatyzuje informatyków jako dziwnych typów („dziwaków”), ale jest wszystko. Praca w szpitalu humanizuje cię, stajesz się bardziej hedonistyczna, to świetny kontrapunkt, a tym bardziej w świecie, w którym żyjemy, z tak wieloma niezdrowymi nałogami ...

THE: Kontynuował badania bioinformatyczne w ośrodkach w Stanach Zjednoczonych i Australii. Czy żadne krajowe centrum badawcze ani szpital nie były zainteresowane twoją pracą, aby wprowadzić ją w życie?

MU: W zeszłym roku Junta de Andalucía przyznała mi projekt doskonałości na cztery lata w celu przyspieszenia zastosowań bioinformatycznych w procesorach graficznych, aw ostatniej dekadzie mieliśmy kolejny podobny. W tym przypadku analizujemy aktywność neuronalną, aby wykryć uszkodzenia mózgu. Współpracujemy z firmą Brain Dynamics z Andaluzyjskiego Parku Technologicznego, a stamtąd mamy dostęp do różnych szpitali w okolicy. Hospital Clínico i Hospital Carlos Haya w Maladze oraz Hospital Costa del Sol w Marbelli są potencjalnymi klientami i mamy nadzieję, że skorzystają na wynikach projektu. Na razie przedwczesne jest dokonywanie inwentaryzacji, pozostały 3 lata pracy, ale płyniemy właściwym torem, a statek ma dziób zorientowany na andaluzyjskie zdrowie. Mamy nadzieję, że dojdzie do skutku. Stało się to już w przypadku poprzedniego projektu.

THE: Wykorzystanie mocy GPU do zastosowań ogólnego przeznaczenia, które wymagają dużych możliwości obliczeniowych (GPGPU), to coś, co wydaje się być „modne”. Jak myślisz, dlaczego tak długo zajęło branży przekonanie się, że karta graficzna była warta więcej niż tylko gry wideo?

MU: Każda wielka innowacja musi pokonać opór przed zmianą. Procesory Intel i AMD używają kodu x40 od 86 lat, co jest zgubnym zestawem instrukcji, który działa tylko dlatego, że użytkownik ceni wsteczną kompatybilność. Intel zawsze był tego świadomy, ale jego próby „unowocześnienia” x86 zakończyły się tak katastrofalnymi porażkami, że z czasem stracił wolę wytrwałości. AMD przez cały ten czas było bardzo zadowolone, aw ostatnich latach miało wiele wspólnego z przetrwaniem. W nich przybył „outsider”, taki jak Nvidia i bez ambicji to osiąga. Wielu z nas chciało zapomnieć o rozstrojonym utworze, zwłaszcza gdy wydawało się, że jesteśmy skazani na jego codzienne słuchanie. Teraz mamy niebiańską muzykę i zahipnotyzowani otwieramy oczy i widzimy, że GPU jest tanią platformą, wszechstronną (którą po prostu grając lub zarządzając monitorem, już zamortyzowaliśmy) i wszechobecną (obecnie trzy GPU są sprzedawane na każdy procesor) . Wtedy myślimy, dlaczego nie? A potem się budzisz, bo nauka programowania w CUDA nie jest łatwa, zwłaszcza jeśli pochodzisz z Pythona, gdzie wszystko działa na wysokim poziomie i odbywa się tyłem do platformy. CUDA to triumf pracowitości, chęci do pracy, wytrwałości, wielu nieużywanych wartości, które musimy odzyskać. To cud, że wniknął tak głęboko i tak szybko w nasze obecne społeczeństwo.

THE: Zacząłeś od tego ponad 10 lat temu, w rzeczywistości w 2005 roku opublikowałeś tę książkę o tym, jak programować GPU w celu przyspieszenia zastosowań naukowych. Czy to już była tajemnica poliszynela?

MU: Nie sądzę, by najbardziej optymistyczni ludzie pomyśleli wtedy, że dotrzemy tam, gdzie jesteśmy, nie tak szybko. GPU ma znacznie wyższy współczynnik ewolucji niż procesor, każda generacja jest krótsza i wprowadza więcej innowacji. To sprawia, że ​​droga jest piękniejsza, ale też trudniejsza dla wizjonera.

THE: Ponadto pojawiły się inicjatywy, takie jak Fundacja HSA, aby zarządzać rozwojem systemów HSA. Czy możesz wyjaśnić innym śmiertelnikom znaczenie heterogenicznych obliczeń?

MU: Zdecydowana większość obecnych procesorów integruje CPU i GPU w tym samym układzie. Procesor jest wielordzeniowy (kilka złożonych rdzeni, około dziesięciu), a GPU jest wielordzeniowy (wiele prostych rdzeni, około trzech tysięcy). Który jest mocniejszy, dziesięć młotów czy trzy tysiące skalpeli? To zależy od problemu, który chcesz rozwiązać. Ale wszyscy zgadzamy się, że najlepsze jest dziesięć młotków * i * trzy tysiące skalpeli. To heterogeniczne przetwarzanie: nie rezygnuj z niczego. Zasubskrybuj wszystko, a następnie spróbuj obsłużyć 100% zasobów. Aby zająć procesor, potrzebujesz starej szkoły: C dwie dekady temu, Java z ostatniej dekady i Python w tej dekadzie. Aby skorzystać z GPU, będziesz potrzebować CUDA w tej dekadzie, a zobaczymy, co będzie dalej. Wiele kodów wygląda lepiej na procesorze, a inne na GPU. Jeśli wiesz tylko, jak zaprogramować jeden z procesorów, tęsknisz za dualnością i zapłaciłeś za to przy zakupie komputera. Z każdym dniem programista, który nie zna GPU, jest bardziej jednoręki, a firma zawsze będzie wolała oburęcznego pracownika.

THE: Programiści Linuksa zwracają ostatnio szczególną uwagę na ARM. To z jakiegoś powodu. Ta rodzina obejmuje urządzenia mobilne. Ale wydaje się, że interesuje go nie tylko niski pobór mocy, na przykład AMD zaprezentowało swoją architekturę K12 i zapowiedziano Opteron A-Series dla serwerów. Czy ARM to przyszłość? Czy myślisz, że podbije HPC i sektor komputerów domowych, zastępując AMD64, SPARC, POWER,…?

MU: Więcej niż niskie zużycie, to, co zapewnia ARM, to nowy model, ponieważ nie sprzedaje on chipa, ale plany projektowe wraz z licencją na jego budowę. Inne postacie, o których wspominasz, są bardziej zastrzeżonym produktem końcowym. To tak, jakby jedna restauracja sprzedała ci paellę, a inna przepis, który przyrządzisz w domu (ale gwarantujący, że okaże się tak dobry, jak ten w restauracji). Na dłuższą metę, jeśli lubisz paellę, lepiej zainwestować w drugą opcję, będziesz się bardziej cieszyć i będzie Cię to kosztować mniej. Poza tym, sprzedając przepis, zdobywasz więcej przyjaciół, bo w dniu, w którym paella okaże się zła, klient przyjmuje na siebie winę, nie może wrzucić jej do restauracji. W ten sposób ARM gromadzi zadowolonych klientów, a to zawsze świetna inwestycja. Dobrym przykładem jest wspomniana wcześniej Nvidia Tegra. Posiadają procesor ARM i konkurują ze swoimi chipami w tym samym segmencie małej mocy, w którym króluje ARM. Kiedy Nvidia weszła na ten rynek, ARM pomogło mu, podając kluczową receptę. Teraz ARM zarabia na Tegrze, którą sprzedaje Nvidia. Dzięki innowacyjności i realizacji swoich pomysłów ARM zasługuje na szczęście (a poza tym jest firmą europejską). Mam nadzieję, że będzie się dalej rozwijać.

THE: HPC to terytorium * nix, a dokładniej Linux. Jedną z odpowiedzi na ten trend może być otwarte oprogramowanie, ale tak samo jest z FreeBSD, a mimo to limit mówi sam za siebie. Czy możesz uzasadnić tę dominującą rolę Linuksa w HPC?

MU: Dla mnie FreeBSD jest zamiennikiem Linuksa. Jeśli masz czysty smak, po co zmieniać. Poza światem Linuksa nie widzę systemu Windows ani MacOS nad HPC. Śledzę top20.org od 500 lat i zawsze były to zwykłe grupy. Społeczność HPC składa się z naukowców, a każdy element, który subskrybujemy, zyskał uznanie, nie tylko system operacyjny. Czy wiesz, czego używają naukowcy, pisząc nasze artykuły? Lateks. W naszym świecie Word ma trudny rynek. A jednak w dziedzinie przetwarzania danych przez użytkowników program Word nieoczekiwanie wygrywa.

THE: Uniwersytet w Maladze zajmuje 22. miejsce w rankingu uniwersytetów, które w największym stopniu przyczyniają się do powstania wolnego oprogramowania. Co możesz powiedzieć o tym stanowisku jako członek UMA?

MU: Mogę powiedzieć, że otaczają mnie genialni koledzy, którzy mogliby pochwalić się znacznie większą ilością swoich kreacji oprogramowania. I nigdy nie widziałem, żeby wymyślili ekonomiczny plan wzbogacenia się. Dobrze wykonana praca to coś więcej niż pieniądze.

THE: Wywiad zwykle kończymy rodzajem gry. Polega na przedstawieniu krótkiej osobistej opinii na następujących warunkach:

MU: Open source: praca nad dostarczeniem wartości niematerialnych, trudnych do zrozumienia dla tych, którzy kierują się parametrami ekonomicznymi. Tam najlepsze rzeczy w życiu są za darmo.
OpenGL: Pierwszy standard programowania graficznego, któremu tak wiele zawdzięczamy.
OpenCL: Standard programowania GPGPU, piękna historia, która niespodziewanie zmierza w kierunku fiaska, ponieważ szybko nie odwraca trendu. Życie nie zawsze jest sprawiedliwe.
Arduino: OpenGL warstwy sprzętowej, któremu na pewno wiele zawdzięczamy za kilka lat.
Linus Torvalds: guru. Poniżej dwóch najlepszych, jak dla mnie Steve Jobs i Robert Noyce, ale wśród 50 najbardziej wpływowych postaci w historii technologii.

Mam nadzieję, że spodobał Wam się nowy wywiad z serii, którą będziemy publikować. Zachęcam zainteresowanych do zapisania się na 11. edycja kursu de Programowanie GPU za pomocą CUDA. Jest organizowany przez samego Ujaldóna i odbędzie się w lipcu na UMA. Ponadto posiada certyfikat CUDA Teaching Centre, co czyni go wyjątkowym w Hiszpanii.

Kurs jest otwarty dla każdego, kto posiada minimalną znajomość programowania w języku C. Uczestnicy nauczyć się programować karty graficzne za pomocą CUDA. Będą cieszyć się 60 godzinami, głównie praktycznymi. Ponadto w losowaniu zostanie wzięta pod uwagę karta graficzna GeForce GTX 480 podarowana przez firmę NVIDIA.