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Listado de los blogs de la UAX

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  1. Linguaducto
    2. Jóvenes, idiomas y trabajo
    Publicado el 19-04-2012 19:23:08

    ¿Dónde trabajar siendo estudiante con idiomas? Yo os puedo dar una idea: Disneyland París. ¿Qué tienes que hacer? Sólo necesitas un par de idiomas (inglés o francés siendo uno de ellos) y todo el morro del mundo. Si te ven con ganas tienes trabajo seguro.

    Una pequeña confesión, la mayoría de los españoles que trabajan en Disney o son traductores, o están estudiando para serlo; y la mayoría de los franceses estudia LEA, Langues Etrangères Appliquées, que es la versión francesa de Traducción e Interpretación. Está claro que si trabajas en Disney no te vas a dedicar a traducir, pero puedes tener alguna ocasión para hacer de intérprete. Siempre vas a tener un compañero que no hable nada de español y que te necesite para que le ayudes con los clientes españoles porque, seamos sinceros, los españoles hablamos español y da gracias; muy pocos van a hacer el esfuerzo para entenderse en otro idioma.

    Yo os puedo hablar desde mi experiencia personal. Hablo francés, español e inglés y he estado unas cuantas veces trabajando para Mickey Mouse. A ver, las cosas claras, no es el mejor trabajo del mundo. ¿Trabajas? Sí. ¿Acabas hasta las narices? También. Pero es una gran oportunidad. Prácticas el idioma e incluso puedes coger nociones de otros. Yo no sabía decir nada en italiano y ahora más o menos puedo entenderme con ellos. Además conoces gente de todas partes del mundo, diferentes culturas… Es una experiencia muy enriquecedora que a futuros traductores como nosotros nos puede venir muy bien.
    En clase siempre nos dicen que a la hora de traducir es bueno conocer gente de otros países y culturas para que te ayuden, pues allí los vas a conocer seguro. Yo tengo amigos italianos, franceses, alemanes, chilenos, suecos, ingleses, portugueses, estadounidenses, letones, etc., y de ellos he aprendido mucho.

    Todo el mundo puede trabajar en Disney, pero si te gustan los parques de atracciones, los niños y, por supuesto, Disney lo vas a llevar mucho mejor porque te vas a divertir. Yo se lo recomiendo a todo el mundo. Es la mejor experiencia que he tenido y no me canso de volver con Mickey y Minnie.

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    Si a alguno le interesa, aquí tienes toda la información que necesitas: http://disneylandparis-casting.com/
  2. Observatorio HPC
    3. Cuda Vs OpenCL
    Publicado el 27-04-2010 14:13:29
    Llevamos ya algún tiempo hablando en el blog sobre Cuda, como lenguaje de Nvidia y sobre OpenCL como solución abierta a la programación en paralelo. Teniendo en cuenta que Nvidia soporta OpenCL, mucha gente se puede preguntar que porque seguimos invirtiendo tiempo en Cuda teniendo en cuenta que es una tecnología totalmente propietaria y solo válida para productos Nvidia. El principal motivo es el siguiente, NO son iguales. Por mucho que queramos Nvidia seguirá cuidando con recelo a SU producto y esto hace que Cuda tenga bastantes puntos fuertes con respecto a OpenCL. Vamos a enumerar las diferencias entre una y otra para poder aclarar un poco el panorama. En primer lugar la diferencia más notable es la terminología, tanto en Cuda como en OpenCL la terminología es distinta lo cual puede causar alguna confusión, pero es lógico teniendo en cuenta que trata de dos lenguajes distintos, no obstante con una pequeña chuleta no debería dar más problemas. Aunque es verdad que si tengo que elegir entre threads o work-item (por ejemplo) prefiero el término threads que utiliza Cuda, pero cada uno tiene sus gustos. Actualmente el mismo programa realizado en Cuda y en OpenCL y corriendo sobre el mismo hardware muestra una diferencia de un 10% mas rápido en Cuda que en OpenCL, en una situación idílica de no utilizar memoria compartida. En el caso de utilizar memoria compartida podemos llegar a diferencias de x5 .En esta tabla se puede observar detenidamente las diferencias. dibujo1 Esto es debido a que Cuda está optimizado para el hardware de Nvidia y puede sacar más provecho que si se utilizan una funciones no optimizada. No obstante los fabricantes “pretenden” hacer que este rendimiento sea el mismo, si existe una demanda que lo solicite. De hecho la ultima tarjeta de Ati rinde igual con OpenCL, aunque también es verdad que Ati no tiene un producto propio que sea realmente competente. Pero este punto a mi me resulta peligrosamente controvertido “si hay demanda que lo solicite”…., nos estamos poniéndonos en las manos de los fabricantes de GPU y estamos confiando en que hagan a sus GPUS igual o más competitivas con el estándar que con su propio producto, lo cual supone claramente la muerte de su producto y el dejar libertad total al usuario para cambiar de plataforma según le venga en necesidad. La idea en si me parece muy idílica, no creo que ningún fabricante realmente quiera dar libertad al usuario para irse a la competencia. Es por ello que los anuncios sin fechas de mejoras en los productos para OpenCL me huelen un poco a humo. También puede ser que el mundo este cambiando a lo open, pero yo soy un poco como Mateo “Si no lo toco no lo creo”. De hecho si nos fijamos en la situación hasta ahora OpenCL es “soportado” por Nvidia, solo soportado, pero no se le da la constante promoción que se le ofrece a Cuda, logrando sumergirse incluso en niveles educativos .Creando de este modo cierta dependencia a esta tecnología. También se puede comprobar cómo Nvidia ha dotado a Cuda de muchas mejoras, que facilitan al desarrollador (finalmente somos el objetos de deseo) la programación y la obtención de buenos resultados. Entre otras mejoras esta
    • Una colección FFT – En OpenCL necesita su propio kernel.
    • Operaciones atómicas - que se hacen más fáciles de implementar.
    • Plantillas - en OpenCL se tienen que crear nuevos núcleos para cada tipo de datos.
    Estas mejoras son las que luchan con la gran ventaja de Open CL de libertad de hardware. Aunque se debe destacar de OpenCL que pretende ser un estándar no solo para GPU sino también para cpu y para todos los dispositivos paralelizable, es por ello que esta batalla la tiene ganada de antemano, pero volvemos a lo mismo. Si lo que quieres es GPU y sabes que Cuda va mejor , realmente te planteas si dentro de 10 años meterás una nueva gama de procesadores cuánticos súper paralelizable y la reprogramación será mínima o por el contrario prefieres ganar ese 10% durante 10 años y luego modificar el código . Se que la base de la programación hoy día es que las cosas sean escalables y modulares, pero realmente me planteo si en ambientes financieros y de grandes empresas se pueden permitir perder ese 20% hasta que alguien más se quiera sumar a esta carrera. No dudo en los estándares pero soy consciente de las ventajas de la particularización y dependiendo si mi objetivo es un entorno critico o un entorno amigable creo que la solución es distinta. Pero eso es solo lo que yo pienso. Matt Harvey (programador de Cuda y OpenCL) resume las diferencias con más detalle en este pdf " Experiences porting from CUDA to OpenCL” en el cual nos hemos basado.

categories Bienvenida | admin | datetime Marzo 5, 2009 1:53 pm | comments Comments Off