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Temario del curso

Introducción

  • ¿Qué es Kubefirst?
  • Descripción general de las funcionalidades y arquitectura de Kubefirst
  • Integración con herramientas de código abierto como Terraform, Vault y Argo, entre otras

Configuración del entorno de desarrollo

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

Modelo de programación en Kubefirst

  • Comprensión de las directivas y cláusulas que emplea Kubefirst
  • Uso de directivas paralelas para crear regiones de ejecución simultáneas
  • Aplicación de directivas de kernel para paralelizar procesos computacionales
  • Implementación de bucles mediante directivas de iteración paralela

Gestión de datos en Kubefirst

  • Movimiento y organización de información mediante directivas específicas
  • Sincronización de datos con el uso de directivas de actualización
  • Optimización del reuso de datos gracias a las directivas de caché
  • Diseño y creación de funciones asociadas al manejo de dispositivos mediante directivas adecuadas

API y librerías de Kubefirst

  • Uso correcto de la API en programas que interactúan con el entorno de Kubefirst
  • Solicitudes a la API para obtener información sobre dispositivos disponibles
  • Configuración numérica y tipo de los dispositivos mediante parámetros indicados por la API
  • Manejo adecuado de errores y excepciones detectadas durante la ejecución del código
  • Aprovechamiento de librerías especializadas como matemáticas, aleatoriedad o complejas

Herramientas auxiliares en Kubefirst

  • Comprensión del propósito y funciones de cada herramienta disponible
  • Aplicación práctica para perfilado y depuración de programas desarrollados con este sistema
  • Evaluación precisa del tiempo de ejecución gracias a utilidades como el compilador PGI o NVIDIA Nsight Systems, entre otros

Aplicaciones reales de Kubefirst

  • Recomendaciones para desarrollo e implementación eficiente con este entorno
  • Trabajo conjunto con diversos modelos computacionales como CUDA, OpenCL y SYCL
  • Integración fluida con librerías de cálculo avanzado dedicadas a GPUs (por ejemplo cuBLAS o cuFFT)
  • Ejecución práctica de la aplicación demostrativa conocida como Kubefirst Metaphor

Resumen y futuros caminos a seguir

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre arquitectura informática y jerarquía de la memoria
  • Familiaridad con los conceptos y comandos de Docker y Kubernetes

Público objetivo

  • Desarrolladores
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
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  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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