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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à Containerização com Aceleração por GPU

  • Entendendo o uso de GPUs em fluxos de trabalho de aprendizado profundo
  • Como o Docker suporta cargas de trabalho baseadas em GPU
  • Considerações-chave de desempenho

Instalação e Configuração do NVIDIA Container Toolkit

  • Configuração de drivers e compatibilidade CUDA
  • Validação do acesso à GPU dentro dos contêineres
  • Configuração do ambiente de runtime

Construção de Imagens Docker Habilitadas para GPU

  • Uso de imagens base CUDA
  • Empacotamento de frameworks de IA em contêineres prontos para GPU
  • Gerenciamento de dependências para treinamento e inferência

Execução de Cargas de Trabalho de IA Aceleradas por GPU

  • Execução de tarefas de treinamento usando GPUs
  • Gerenciamento de cargas de trabalho multi-GPU
  • Monitoramento da utilização da GPU

Otimização de Desempenho e Alocação de Recursos

  • Limitação e isolamento de recursos de GPU
  • Otimização de memória, tamanhos de lote e posicionamento de dispositivos
  • Ajuste de desempenho e diagnósticos

Inferência em Contêineres e Servimento de Modelos

  • Construção de contêineres prontos para inferência
  • Servimento de cargas de trabalho de alto volume em GPUs
  • Integração de executadores de modelos e APIs

Escala de Cargas de Trabalho de GPU com Docker

  • Estratégias para treinamento de GPU distribuído
  • Escala de microsserviços de inferência
  • Coordenação de sistemas de IA com múltiplos contêineres

Segurança e Confiabilidade para Contêineres Habilitados por GPU

  • Garantia de acesso seguro à GPU em ambientes compartilhados
  • Endurecimento (hardening) de imagens de contêineres
  • Gerenciamento de atualizações, versões e compatibilidade

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fundamentos de aprendizado profundo
  • Experiência com Python e frameworks de IA comuns
  • Familiaridade com conceitos básicos de containerização

Público-Alvo

  • Engenheiros de aprendizado profundo
  • Equipes de pesquisa e desenvolvimento
  • Treinadores de modelos de IA

Número de participantes


Preço por participante

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