NVIDIA (輝達) 今年 3 月將於美國盛大舉辦全球最大的 NVIDIA 2015 GPU 技術大會 (GPU Technology Conference)，甫於台灣舉辦的 2014 台灣CUDA 海報設計大賽得獎隊伍所製作的 GPU 應用海報也將於GPU 技術大會亮相！
NVIDIA (輝達) CUDA平行運算平台於國際間已被廣泛應用，近年來也因資料分析熱潮興起，逐漸成為台灣業界的發展趨勢。延續多年傳統， NVIDIA (輝達) 於2014年在台灣舉辦以 GPU 為應用及研究發展為主題的海報設計比賽，透過和國立清華大學及台灣多核心計算學會籌備處合作，產學研三方一同激發本土菁英挑戰 GPU 各種應用的創新與原創性。該比賽吸引了來自台灣大學、清華大學、交通大學、成功大學以及國家高速網路與計算中心等眾多台灣優秀隊伍踴躍參與，獲得業界高度關注與熱烈迴響。
清華大學資訊工程系教授李哲榮表示：「CUDA 平行運算與 GPU 加速器原本是用於加速 3D 遊戲和多媒體播放的應用，但其強大的運算效能同時也適合運用於需要大量運算的研究與商業領域。對於台灣而言，這是一個很好的開始，如何把不同的應用轉移到 GPU 平台來執行是一件富有挑戰性的工作，因此這項比賽不僅是比技術也比創意，得獎作品的水準都很高，我們也樂見台灣團隊的研究能在國際間被看見。」
此次海報設計比賽，NVIDIA (輝達) 期許能讓 GPU 運算能力結合 CUDA 平行運算的相關應用不再被侷限於大眾所熟知的遊戲以及學術領域研究上，而是清楚知道其強大的運算效能如何在橫跨多種專業或商用領域，像是影像及視訊處理、氣象預測、化學材料、物理模擬、生物資訊、計算金融、人工智慧地震分析、搜尋引擎深度學習等運用及支援，並發掘其他更多元的潛在應用。2013 年，史丹佛大學研究團隊以三台具有 GPU 的機器即可完全複製 2012年 Google 使用 1,000台機器，共16,000個核心數的自主學習電腦 Google Brain 計畫的成果，其他像是阿凡達 3D 電影製作及華爾街的高頻率股市交易分析和投資決策皆為 CUDA 平行運算應用實例。
以下為此次 2014 台灣 CUDA 海報設計大賽，三組得獎海報簡介：
- 「GPU-based Parallel Computing for Structural Network Analysis of Human Brain」-
由於人類大腦上佈滿錯綜複雜神經纖維，因此利用高角分辨率瀰散成像（HARDI）的腦掃描技術，來突顯細微的組織結構，以便分析診斷。然而，此技術掃描後的影像呈現需要較長的時間。為了提升效率，採用 GPU 運算以及 CUDA 平行運算加速進行腦部網絡分析，有效解決更多與腦部相關的診斷及臨床實驗。
- 「Universal Tensor Network Library, Uni10」-
Uni10 為目前在凝聚態物理及量子化學領域，及巨量資料分析上被看好的一種張量網絡(Tensor network)量化工具。藉由搭載 NVIDIA GPU，使用 Uni10 的應用程式可以利用 CUDA 運算提升 50 倍運算速率及得到最佳化之效果，並且使其運算結果更為精確。
- 「NCHC pCDR: a GPU Implementation Library」-
pCDR 函式庫是一套利用 GPU 加速解決隱式對流-擴散-反應(Convection-Diffusion- Reaction)方程式。透過輸入給定的對流、擴散、反應項求解物裡量。此一函式庫提供使用者高階的函式以利用 GPU 的高速計算能力，使用者即可在不撰寫 CUDA 程式語言下來使用圖形加速器。
欲瞭解更多關於台灣 CUDA 海報設計大賽與 CUDA 的相關資訊，請瀏覽https://www.cs.nthu.edu.tw/~cherung/workshop/2014%20CUDA%20Poster.html。