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
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.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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