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Programa do Curso

Conceitos e Métricas de Desempenho

  • Latência, taxa de transferência, consumo de energia, utilização de recursos
  • Gargalos em nível de sistema versus nível de modelo
  • Profiling para inferência versus treinamento

Profiling em Huawei Ascend

  • Uso do CANN Profiler e MindInsight
  • Diagnóstico de kernels e operadores
  • Padrões de offload e mapeamento de memória

Profiling em GPU Biren

  • Funcionalidades de monitoramento de desempenho do SDK da Biren
  • Fusão de kernels, alinhamento de memória e filas de execução
  • Profiling consciente de energia e temperatura

Profiling em MLU Cambricon

  • Ferramentas de desempenho BANGPy e Neuware
  • Visibilidade em nível de kernel e interpretação de logs
  • Integração do profiler MLU com frameworks de implantação

Otimização em Nível de Grafo e Modelo

  • Estratégias de poda e quantização de grafos
  • Fusão de operadores e reestruturação do grafo de computação
  • Padronização do tamanho da entrada e ajuste de lote (batch tuning)

Otimização de Memória e Kernel

  • Otimização de layout e reuso de memória
  • Gestão eficiente de buffers entre chips
  • Técnicas de ajuste em nível de kernel por plataforma

Melhores Práticas entre Plataformas

  • Portabilidade de desempenho: estratégias de abstração
  • Criação de pipelines de ajuste compartilhados para ambientes multi-chip
  • Exemplo: ajuste de um modelo de detecção de objetos em Ascend, Biren e MLU

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência em treinamento ou implantação de pipelines de modelos de IA
  • Compreensão dos princípios de computação GPU/MLU e otimização de modelos
  • Familiaridade básica com ferramentas de profiling de desempenho e métricas

Público-Alvo

  • Engenheiros de desempenho
  • Equipes de infraestrutura de machine learning
  • Arquitetos de sistemas de IA
 21 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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Investimento

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