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Programa do Curso

Introdução

  • O que é o Kubefirst?
  • Panorama das funcionalidades e arquitetura do Kubefirst
  • Integração com ferramentas de código aberto (Terraform, Vault, Argo, etc.)

Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

  • Instalação e configuração do SDK do Kubefirst
  • Escolha e configuração de plataformas em nuvem (Local, AWS, Civo, etc.)
  • Criação de um projeto Kubefirst no Visual Studio Code
  • Exploração da estrutura e dos arquivos do projeto

Modelo de Programação do Kubefirst

  • Compreensão das diretivas e cláusulas do Kubefirst
  • Uso de diretivas paralelas para criar regiões paralelas
  • Uso de diretivas de kernel para paralelização de kernels
  • Uso de diretivas de loop para paralelização de loops

Gestão de Dados no Kubefirst

  • Gestão do movimento de dados com diretivas de dados
  • Sincronização de dados com diretivas de atualização
  • Melhoria da reutilização de dados com diretivas de cache
  • Criação de funções de dispositivo com diretivas de rotina

API e Bibliotecas do Kubefirst

  • Compreensão da API do Kubefirst em programas host
  • Uso da API do Kubefirst para consulta de informações do dispositivo
  • Definição do número e tipo de dispositivo com a API do Kubefirst
  • Tratamento de erros e exceções com a API do Kubefirst
  • Uso das bibliotecas do Kubefirst (math, random, complex)

Ferramentas do Kubefirst

  • Compreensão do papel das ferramentas do Kubefirst
  • Uso de ferramentas para perfilamento e depuração de programas no Kubefirst
  • Medição e melhoria do tempo de execução com ferramentas (Compilador PGI, NVIDIA Nsight Systems, Allinea Forge)

Aplicações do Kubefirst

  • Melhores práticas para desenvolvimento e implantação com o Kubefirst
  • Interoperabilidade com outros modelos de programação (CUDA, OpenCL, SYCL)
  • Integração com bibliotecas de GPU (cuBLAS, cuFFT)
  • Demonstração da aplicação de demonstração do Metaphor do Kubefirst

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de arquitetura de computadores e hierarquia de memória
  • Familiaridade com conceitos e comandos do Docker e Kubernetes

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (3)

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