Ingeniería de HPC & GPU para Simulación e IA

2.1 Arquitectura HPC y GPU: fundamentos de CPU y GPU, jerarquía de memoria y modelos de ejecución
2.2 CUDA: modelo de ejecución, hilos, bloques, grid, memoria global/compartida/constante y streams
2.3 OpenMP: directivas, regiones paralelas, loops, reducción, private, firstprivate y offloading
2.4 Optimización de kernels CUDA: acceso a memoria, coalescencia, memoria compartida, occupancy y streaming
2.5 Optimización con OpenMP y CPU/GPU: balance de carga, schedules, vectorización y offloading
2.6 Escalabilidad y multi-GPU: NVLink/PCIe, MPI, data parallelism, particionado de datos y sincronización
2.7 Herramientas de desarrollo y profiling: Nsight Compute, Nsight Systems, VTune, perf y análisis de cuellos de botella
2.8 Rendimiento, coste y eficiencia energética: métricas, coste de memoria y consumo de energía en workloads HPC
2.9 Patrones de diseño para HPC en CUDA y OpenMP: tiling, fusión de kernels, memory coalescing, overlapped compute y copy
2.10 Caso práctico: plan de implementación de una simulación HPC con CUDA y OpenMP: requerimientos, métricas y plan de pruebas go/no-go

3.1 Definición de métricas y objetivos de rendimiento y coste en HPC/GPU
3.2 Perfilado de cuellos de botella y diagnóstico con CUDA/OpenMP/MPI
3.3 Optimización de kernels y paralelismo: tiling, fusión, occupancy
3.4 Optimización de memoria: coalescencia, memoria compartida y caches
3.5 Escalabilidad en entornos HPC: multi-GPU, interconexiones y topologías
3.6 IA y simulación: pipelines de datos, precisión mixta y cuantización
3.7 Gestión de energía y térmica: power capping, DVFS y estrategias de enfriamiento
3.8 Análisis de coste y coste total de propiedad: coste de GPU, energía, software
3.9 Herramientas, metodologías y benchmarking para rendimiento y coste
3.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos y ROI

4.1 IA en HPC y GPU: fundamentos, cargas de trabajo y estrategias de escalado
4.2 Arquitecturas de clúster para HPC/GPU: CUDA, OpenMP, MPI y multi-GPU
4.3 Optimización de rendimiento en simulaciones con GPU: kernels, memoria y ocupación
4.4 Análisis de coste en HPC/GPU: CAPEX/OPEX, coste por hora de GPU y consumo energético
4.5 Integración de IA en simulación HPC: co-simulación, solver acelerado por ML, pipelines
4.6 Gestión de datos para IA y simulación: MBSE/PLM, pipelines de datos y control de calidad
4.7 Estrategias de escalado: strong vs weak scaling, planificación de recursos y orquestación
4.8 Evaluación de rendimiento y riesgo: benchmarks, profiling y métricas de coste-eficiencia
4.9 Propiedad intelectual y licencias en entornos HPC/IA: gobernanza, cumplimiento y time-to-market
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para proyecto de HPC/GPU con IA

5.1 Fundamentos de CUDA y OpenMP: Arquitectura y Paralelismo
5.2 Inteligencia Artificial en HPC: Aprendizaje Profundo y Modelos
5.3 Simulación de Alto Rendimiento: Métodos y Aplicaciones
5.4 Escalabilidad y Optimización del Rendimiento en GPU
5.5 Análisis de Costo y Control de Presupuesto en HPC
5.6 Desarrollo de Aplicaciones HPC: Diseño y Metodologías
5.7 Herramientas de Monitoreo y Perfilamiento de Rendimiento
5.8 Técnicas Avanzadas de Optimización para GPU
5.9 Gestión de Recursos y Programación en Entornos HPC
5.10 Estudio de Casos: Implementación y Mejora del Rendimiento

6.1 Introducción a la Inteligencia Artificial y Simulación en HPC/GPU
6.2 Arquitecturas HPC y GPU: Fundamentos y Consideraciones
6.3 CUDA y OpenMP: Programación Paralela para Alto Rendimiento
6.4 Escalabilidad: Diseño de Aplicaciones HPC/GPU Eficientes
6.5 Optimización del Rendimiento: Técnicas Avanzadas
6.6 Simulación de Sistemas Complejos: Aplicaciones Prácticas
6.7 Inteligencia Artificial en HPC/GPU: Aprendizaje Automático y Deep Learning
6.8 Análisis de Costos y Optimización de Recursos
6.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales en HPC/GPU
6.10 Tendencias Futuras en HPC/GPU

7.1 CUDA y OpenMP: Fundamentos y Programación Paralela
7.2 Inteligencia Artificial: Introducción y Aplicaciones en HPC/GPU
7.3 Simulación: Técnicas Avanzadas y Modelado a Escala
7.4 Escalabilidad: Diseño y Optimización de Sistemas HPC
7.5 Optimización de Rendimiento: Estrategias y Herramientas
7.6 Análisis de Costo: Modelado y Control Económico en HPC
7.7 Arquitecturas GPU: Profundización y Características
7.8 Desarrollo de Software: Metodologías y Buenas Prácticas
7.9 Evaluación de Desempeño: Benchmarking y Tuning
7.10 Caso Práctico: Implementación de un Proyecto HPC Complejo

8.1 Fundamentos de la Simulación Numérica para HPC/GPU

8.2 Modelado y Simulación de Sistemas Complejos

8.3 Inteligencia Artificial para la Simulación y Optimización

8.4 CUDA y OpenMP: Implementación en HPC/GPU

8.5 Escalabilidad y Rendimiento en HPC/GPU

8.6 Análisis de Costo y Optimización de Recursos

8.7 Casos de Estudio: Aplicaciones Específicas en Simulación e IA

8.8 Herramientas y Tecnologías Avanzadas en HPC/GPU

8.9 Integración de Simulación e IA en el Flujo de Trabajo

8.10 Tendencias Futuras y Desafíos en HPC/GPU para Simulación e IA

9.1 Conceptos Fundamentales de CUDA y OpenMP: Paralelismo y Arquitectura de Hardware
9.2 Simulación Numérica en HPC: Fundamentos y Técnicas
9.3 Introducción a la Inteligencia Artificial en HPC: Modelos y Algoritmos
9.4 Optimización del Rendimiento en CUDA y OpenMP: Estrategias y Herramientas
9.5 Escalabilidad de Aplicaciones HPC: Diseño y Implementación
9.6 Análisis de Costos en Sistemas HPC: Hardware, Software y Mantenimiento
9.7 Diseño de Aplicaciones HPC para Simulación e IA
9.8 Implementación de Modelos de IA en Entornos HPC con CUDA y OpenMP
9.9 Integración de Simulación e IA para la Toma de Decisiones
9.10 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas y Tendencias Futuras

10.1 Modelado y Simulación de Sistemas Complejos en HPC/GPU
10.2 Implementación de Algoritmos de IA para Análisis de Datos en HPC/GPU
10.3 Optimización de Códigos HPC/GPU para Máximo Rendimiento
10.4 Escalabilidad de Aplicaciones en Entornos HPC/GPU
10.5 Análisis de Costos y Eficiencia en Proyectos HPC/GPU
10.6 Integración de CUDA y OpenMP para Aceleración de Tareas
10.7 Herramientas y Técnicas para la Visualización de Datos en HPC/GPU
10.8 Diseño y Ejecución de Experimentos de Simulación en HPC/GPU
10.9 Gestión de Recursos y Programación de Tareas en Clusters HPC/GPU
10.10 Evaluación del Impacto Económico de Soluciones HPC/GPU