El Diplomado en Diseño de Depots HPC y Gestión de Picos se centra en el diseño y optimización de centros de datos de alto rendimiento (HPC) y la administración eficiente de cargas pico de energía. Aborda la integración de sistemas de enfriamiento avanzados, gestión de energía y infraestructura de red en entornos computacionales exigentes. Se enfoca en la aplicación de metodologías para la eficiencia energética, la escalabilidad y la fiabilidad de los depósitos HPC, cruciales para el procesamiento de grandes volúmenes de datos y aplicaciones intensivas.
El programa proporciona conocimientos prácticos en sistemas de distribución de energía, virtualización y monitorización de rendimiento, enfocándose en el cumplimiento de estándares y buenas prácticas de la industria. Esta formación prepara a roles profesionales como ingenieros de diseño de centros de datos, especialistas en gestión de energía, administradores de sistemas HPC y consultores en infraestructura de TI, fortaleciendo la empleabilidad en sectores como la investigación científica, la inteligencia artificial y la computación en la nube.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Depots HPC, gestión de picos, centros de datos, eficiencia energética, sistemas de enfriamiento, infraestructura de red, diseño de centros de datos, administración de sistemas.
599 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de termodinámica, fluidodinámica y gestión de proyectos; ES/EN B2.
1.1 Introducción a los Depósitos HPC: Conceptos Clave
1.2 Arquitectura y Diseño de Depósitos HPC: Componentes Esenciales
1.3 Planificación de la Capacidad y Escalabilidad de los Depósitos
1.4 Estrategias de Gestión de Datos en Entornos HPC
1.5 Monitoreo y Optimización del Rendimiento del Depósito
1.6 Seguridad y Protección de Datos en Depósitos HPC
1.7 Herramientas y Tecnologías para el Diseño de Depósitos
1.8 Gestión de la Energía y Refrigeración en HPC
1.9 Evaluación de Costos y Presupuesto de un Depósito
1.10 Estudio de Casos: Diseño y Gestión de Depósitos HPC Exitosos
2.2 Fundamentos de Simulación HPC: Principios y Herramientas
2.2 Modelado de Picos de Demanda en Depósitos HPC
2.3 Simulación de Cargas Variables y Picos de Tráfico
2.4 Diseño de Experimentos y Análisis de Sensibilidad en HPC
2.5 Optimización del Hardware para Manejar Picos
2.6 Estrategias de Escalado y Elasticidad en Entornos HPC
2.7 Monitoreo y Diagnóstico de Rendimiento durante Picos
2.8 Gestión de Recursos y Priorización de Tareas en HPC
2.9 Simulación de Fallos y Recuperación ante Picos
2.20 Estudio de Casos: Implementación de Soluciones para Picos en Depósitos HPC
3.3 Introducción a los Depósitos HPC y su Importancia
3.2 Principios del Diseño de Depósitos HPC para Alto Rendimiento
3.3 Componentes Clave y su Impacto en el Rendimiento
3.4 Estrategias de Gestión de Recursos en Depósitos HPC
3.5 Monitoreo y Optimización del Rendimiento en Tiempo Real
3.6 Herramientas y Tecnologías para el Diseño y Gestión
3.7 Análisis de Cuellos de Botella y Soluciones
3.8 Casos de Estudio: Mejores Prácticas en Diseño
3.9 Métricas de Rendimiento y KPIs Clave
3.30 Tendencias Futuras en el Diseño de Depósitos HPC
4.4 Introducción a la Optimización de Depósitos HPC
4.2 Principios de Gestión de Picos en HPC
4.3 Análisis de Rendimiento y Cuellos de Botella en Depósitos HPC
4.4 Técnicas de Optimización de Almacenamiento y Acceso a Datos
4.5 Estrategias de Planificación y Programación de Tareas en HPC
4.6 Herramientas de Monitoreo y Diagnóstico de Rendimiento
4.7 Ajuste Fino de Configuración para Maximizar el Rendimiento
4.8 Diseño de Experimentos y Metodología para la Optimización
4.9 Análisis de Escalabilidad y Rendimiento en Diferentes Escenarios
4.40 Estudios de Caso y Mejores Prácticas en la Optimización HPC
5.5 Fundamentos de la Optimización HPC: Introducción y Conceptos Clave
5.5 Diseño de Almacenamiento HPC: Consideraciones para Picos de Rendimiento
5.3 Estrategias de Gestión de Recursos para Picos de Carga en HPC
5.4 Optimización del Rendimiento: Herramientas y Técnicas para Depósitos HPC
5.5 Monitoreo y Análisis de Desempeño en Entornos HPC: Identificación de Cuellos de Botella
5.6 Escalabilidad y Ajuste Fino para Picos de Tráfico en Depósitos HPC
5.7 Automatización y Scripting para la Gestión Eficiente de Picos
5.8 Seguridad y Protección de Datos durante Picos de Rendimiento
5.9 Estudio de Casos: Mejores Prácticas en la Optimización y Gestión HPC
5.50 Tendencias Futuras: Avances en la Optimización del Rendimiento en HPC
6.6 Conceptos Clave: Introducción al Diseño de Depósitos HPC de Alto Rendimiento.
6.2 Planificación Estratégica: Determinación de Capacidades y Requisitos de Picos.
6.3 Modelado de Carga: Simulación de Picos de Demanda y Diseño de Escenarios.
6.4 Diseño del Depósito: Selección de Materiales y Configuración para Picos.
6.5 Gestión de Recursos: Optimización del Uso de Hardware y Software.
6.6 Monitoreo y Control: Implementación de Sistemas de Supervisión del Rendimiento.
6.7 Escalabilidad y Flexibilidad: Diseño para Adaptación a Futuras Demandas.
6.8 Análisis de Riesgos: Identificación y Mitigación de Cuellos de Botella.
6.9 Optimización Continua: Estrategias de Mejora del Rendimiento a Largo Plazo.
6.60 Estudios de Caso: Ejemplos Prácticos de Diseño y Gestión de Picos Exitosos.
7.7 Fundamentos de la Optimización HPC: Conceptos Clave
7.2 Diseño de Arquitecturas HPC para Máximo Rendimiento
7.3 Herramientas de Monitoreo y Análisis de Rendimiento HPC
7.4 Estrategias de Optimización de Código HPC
7.7 Gestión de Cargas de Trabajo y Planificación en Entornos HPC
7.6 Optimización de Almacenamiento y Acceso a Datos en HPC
7.7 Ajuste Fino de Parámetros y Configuración del Sistema HPC
7.8 Técnicas de Paralelización y Optimización de Algoritmos
7.9 Simulación y Modelado de Picos de Rendimiento en HPC
7.70 Escalabilidad y Adaptación en Sistemas HPC
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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