Durante el curso, los participantes se capacitaron en programación paralela y distribuida, utilizando herramientas tradicionales como OpenMP y MPI, aplicadas a ejemplos en el campo de la inteligencia artificial. Además, se abordó el uso de gestores de tareas como SLURM, fundamentales para el procesamiento de grandes volúmenes de datos y la ejecución masiva de simulaciones.

El curso cerró con una introducción al uso de Python y tecnologías más recientes como DASK, enfocadas en la distribución eficiente de recursos de cómputo. Uno de los momentos más destacados fue la capacitación directa con AMD, donde los asistentes aprendieron a programar sus GPU utilizando el framework HIP.

La experiencia se complementó con una visita al DataCenter de la Universidad, que cuenta con especificaciones Tier 3, donde actualmente se aloja una parte fundamental de la infraestructura HPC de la institución.

Este curso demuestra nuestro compromiso liderando procesos formativos de alto nivel, promoviendo la colaboración interinstitucional y consolidando capacidades estratégicas para el desarrollo científico y tecnológico del país.