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Programa do Curso

Introdução à Containerização Acelerada por GPU

  • Entendendo o uso de GPUs em fluxos de trabalho de deep learning
  • Como o Docker suporta workloads baseados em GPU
  • Considerações-chave de desempenho

Instalação e Configuração do NVIDIA Container Toolkit

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

Construindo Imagens Docker Habilitadas para GPU

  • Usando imagens base de CUDA
  • Embalagem de frameworks de IA em contêineres prontos para GPU
  • Gestão de dependências para treinamento e inferência

Executando Workloads de IA Acelerados por GPU

  • Executando jobs de treinamento usando GPUs
  • Gerenciando workloads de múltiplas GPUs
  • Monitorando a utilização da GPU

Otimizando Desempenho e Alocação de Recursos

  • Limitando e isolando recursos de GPU
  • Otimizando memória, tamanhos de lote e posicionamento de dispositivos
  • Ajuste fino de desempenho e diagnósticos

Inferência em Contêineres e Serviço de Modelos

  • Construindo contêineres prontos para inferência
  • Servindo workloads de alta carga em GPUs
  • Integrando executores de modelos e APIs

Escala de Workloads de GPU com Docker

  • Estratégias para treinamento distribuído de GPU
  • Escala de microsserviços de inferência
  • Coordenação de sistemas de IA multicontêiner

Segurança e Confiabilidade para Contêineres Habilitados por GPU

  • Garantindo acesso seguro à GPU em ambientes compartilhados
  • Fortalecendo imagens de contêineres
  • Gerenciando atualizações, versões e compatibilidade

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

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

Público-Alvo

  • Engenheiros de deep learning
  • Equipes de pesquisa e desenvolvimento
  • Treinadores de modelos de IA
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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