Desbloqueando una Nueva Postura en HPC: Contenerización, Nube y Cargas de Trabajo Basadas en GPU

Resumen

Únete a nosotros mientras exploramos las técnicas más avanzadas en computación de alto rendimiento (HPC). Este evento revelador proporcionará una exploración profunda de la contenerización y el papel de las cargas de trabajo basadas en la nube y GPU.

Aprende cómo Kubernetes está revolucionando la gestión de recursos en HPC, mejorando la eficiencia y escalabilidad de tus proyectos de IA.

Descubre los beneficios de la virtualización de GPU y obtén información sobre la programación personalizada y el monitoreo que aseguran un rendimiento óptimo y una implementación eficaz.

Esta presentación, disponible en YouTube, está dirigida a profesionales y entusiastas en los campos de la inteligencia artificial y la computación de alto rendimiento. No pierdas esta oportunidad de ampliar tu comprensión y aprovechar las últimas innovaciones en tecnología.

Programa de estudio

• Introducción a HPC y Cargas de Trabajo de IA
Visión general de HPC y su relevancia para la IA
Introducción a cargas de trabajo basadas en GPU
El papel de la computación en la nube en HPC
• Fundamentos de la Contenerización
Conceptos básicos de contenedores y sus beneficios en HPC
Visión general de herramientas de orquestación de contenedores
• Profundización en Kubernetes
Arquitectura y componentes de Kubernetes
Configuración de un clúster de Kubernetes para HPC
Despliegue y gestión de aplicaciones con Kubernetes
Técnicas de gestión de recursos en Kubernetes
• Virtualización y Utilización de GPU
Comprensión de la arquitectura y capacidades de GPU
Herramientas y técnicas para la virtualización de GPU
Mejores prácticas para maximizar la utilización de GPU en HPC
• Programación Personalizada en HPC
Introducción a programadores personalizados en Kubernetes
Diseño de algoritmos de programación personalizados para rendimiento optimizado
Ejercicios prácticos con programación en Kubernetes
• Monitoreo y Optimización del Rendimiento
Herramientas y técnicas de monitoreo para Kubernetes
Análisis de cuellos de botella en el rendimiento de cargas de trabajo basadas en GPU
Técnicas para una optimización efectiva del rendimiento
• Integración en la Nube con HPC
Exploración de proveedores de servicios en la nube y sus ofertas para HPC
Patrones de diseño para entornos híbridos de nube HPC
Estudios de caso de implementaciones exitosas de HPC habilitadas en la nube
• Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
Análisis de aplicaciones reales de IA usando HPC
Lecciones aprendidas de la implementación de cargas de trabajo de IA en clústeres HPC
• Tendencias Futuras e Innovaciones en HPC
Tecnologías emergentes y su impacto potencial
Direcciones de investigación en la integración de IA y HPC
• Conclusión del Curso
Resumen de los conceptos clave aprendidos
Proyecto final: diseñar una estrategia escalable de implementación de cargas de trabajo de IA usando Kubernetes y recursos en la nube.

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Asignaturas

Conferencias