Explore containerization, cloud, and GPU-based workloads in HPC. Learn about Kubernetes for resource management, GPU virtualization, custom scheduling, and monitoring for efficient AI development and deployment.
- 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.
