Gestión de Clústeres para IA a Gran Escala y GPUs: Retos y Oportunidades

Resumen

Explore los desafíos y soluciones para gestionar grandes clústeres de GPU para cargas de trabajo de IA, incluyendo la utilización efectiva, el monitoreo de fallos y la automatización nativa de Kubernetes para verificaciones de salud y direccionamiento de cargas de trabajo.

Programa de estudio

• Introducción a la Gestión de Clústeres para IA
Visión General de Clústeres de GPU en Cargas de Trabajo de IA
Importancia de la Gestión Efectiva de Clústeres
• Entendiendo el Hardware y Arquitectura de GPU
Fundamentos de la Arquitectura de GPU
Métricas de Rendimiento de GPU
• Desafíos en la Gestión de Clústeres de IA a Gran Escala
Problemas de Escalabilidad
Asignación de Recursos y Programación
Tolerancia a Fallos y Recuperación
• Utilización Efectiva de Clústeres de GPU
Métodos de Monitoreo y Optimización
Técnicas de Balanceo de Carga
• Monitoreo y Gestión de Fallos
Identificación y Diagnóstico de Fallos
Sistemas Automatizados para Detección de Fallos
Estudios de Caso de Estrategias de Gestión de Fallos
• Kubernetes para Cargas de Trabajo de IA
Introducción a los Fundamentos de Kubernetes
Herramientas Nativas de Automatización en Kubernetes
• Chequeos de Salud y Dirección de Cargas de Trabajo
Implementación de Chequeos de Salud en Kubernetes
Estrategias para la Dirección Dinámica de Cargas de Trabajo
• Herramientas y Tecnologías para la Gestión de Clústeres
Resumen de Herramientas Clave (ej., Prometheus, Grafana)
Stack Tecnológico para la Automatización de Clústeres
• Oportunidades y Tendencias Futuras
Innovaciones en Tecnología de Clústeres de GPU
Soluciones Emergentes en la Gestión de Clústeres
• Laboratorio Práctico y Estudios de Caso Reales
Ejercicios Prácticos en Gestión de Clústeres
Análisis de Deployments de Clústeres Exitosos
• Proyecto Final y Evaluación
Diseño de una Estrategia de Gestión de Clústeres
Presentación de Resultados y Soluciones

Asignaturas

Ciencias de la Computación