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Plan du cours
Introduction
- Qu'est-ce que Kubefirst ?
- Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture de Kubefirst.
- Intégration avec des outils open source (Terraform, Vault, Argo, etc.).
Mise en place de l'environnement de développement
- Installation et configuration du SDK Kubefirst.
- Choix et configuration des plateformes cloud (Local, AWS, Civo, etc.).
- Création d'un projet Kubefirst dans Visual Studio Code.
- Exploration de la structure du projet et des fichiers.
Modèle de programmation Kubefirst
- Compréhension des directives et clauses Kubefirst.
- Utilisation des directives parallèles pour créer des régions parallèles.
- Utilisation des directives de noyau pour paralléliser les noyaux.
- Utilisation des directives de boucle pour paralléliser les boucles.
Gestion des données Kubefirst
- Gestion des mouvements de données avec les directives de données.
- Synchronisation des données avec les directives de mise à jour.
- Amélioration de la réutilisation des données avec les directives de cache.
- Création de fonctions de dispositif avec les directives de routine.
API et bibliothèques Kubefirst
- Compréhension de l'API Kubefirst dans les programmes hôtes.
- Utilisation de l'API Kubefirst pour interroger les informations du dispositif.
- Définir le nombre et le type de dispositif avec l'API Kubefirst.
- Gestion des erreurs et exceptions avec l'API Kubefirst.
- Utilisation des bibliothèques Kubefirst (math, random, complex).
Outils Kubefirst
- Compréhension du rôle des outils Kubefirst.
- Utilisation des outils pour profiler et déboguer les programmes Kubefirst.
- Mesure et amélioration du temps d'exécution avec les outils (Compilateur PGI, NVIDIA Nsight Systems, Allinea Forge).
Applications Kubefirst
- Meilleures pratiques pour le développement et le déploiement avec Kubefirst.
- Interopérabilité avec d'autres modèles de programmation (CUDA, OpenCL, SYCL).
- Intégration avec des bibliothèques GPU (cuBLAS, cuFFT).
- Démonstration de l'application de démonstration Kubefirst Metaphor.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base en architecture informatique et hiérarchie de la mémoire.
- Familiarité avec les concepts et commandes Docker et Kubernetes.
Audience cible
- Développeurs.
14 Heures
Nos clients témoignent (3)
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