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Temario del curso

Introducción

  • ¿Qué es Kubefirst?
  • Resumen de características y arquitectura de Kubefirst
  • Integración con herramientas de código abierto (Terraform, Vault, Argo, etc.)

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación y configuración del SDK de Kubefirst
  • Selección y configuración de plataformas en la nube (Local, AWS, Civo, etc.)
  • Creación de un proyecto de Kubefirst en Visual Studio Code
  • Exploración de la estructura y archivos del proyecto

Modelo de programación de Kubefirst

  • Comprensión de las directivas y cláusulas de Kubefirst
  • Uso de directivas paralelas para crear regiones paralelas
  • Uso de directivas de kernel para paralelizar kernels
  • Uso de directivas de bucle para paralelizar bucles

Gestión de datos en Kubefirst

  • Gestión del movimiento de datos con directivas de datos
  • Sincronización de datos con directivas de actualización
  • Mejora del reuso de datos con directivas de caché
  • Creación de funciones de dispositivo con directivas de rutina

API y bibliotecas de Kubefirst

  • Comprensión de la API de Kubefirst en programas host
  • Uso de la API de Kubefirst para consultar información del dispositivo
  • Configuración del número y tipo de dispositivo con la API de Kubefirst
  • Gestión de errores y excepciones con la API de Kubefirst
  • Uso de bibliotecas de Kubefirst (math, random, complex)

Herramientas de Kubefirst

  • Comprensión del papel de las herramientas de Kubefirst
  • Uso de herramientas para perfilar y depurar programas de Kubefirst
  • Medición y mejora del tiempo de ejecución con herramientas (Compilador PGI, NVIDIA Nsight Systems, Allinea Forge)

Aplicaciones de Kubefirst

  • Mejores prácticas para desarrollar e implementar con Kubefirst
  • Interoperabilidad con otros modelos de programación (CUDA, OpenCL, SYCL)
  • Integración con bibliotecas de GPU (cuBLAS, cuFFT)
  • Presentación de la demostración de aplicación Metaphor de Kubefirst

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de arquitectura de computadoras y jerarquía de memoria.
  • Familiaridad con conceptos y comandos de Docker y Kubernetes.

Público objetivo

  • Desarrolladores.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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