Visão geral
Sobre o que é este desafio
Otimize um kernel CUDA de estêncil 3D com coalescência e shared memory para acelerar processamento sísmico. Receba um certificado verificável.
O cenário
Prestadoras de serviço de geofísica no entorno de Macaé processam volumes sísmicos massivos do pré-sal em GPUs, onde cada ponto percentual de eficiência de kernel se traduz em economia direta de custo de computação.
O Brief
O que você vai fazer e o que vai demonstrar.
Como reescrever um kernel de estêncil tridimensional em GPU para explorar a hierarquia de memória e a arquitetura de warps, reduzindo o tempo de processamento sísmico sem alterar o resultado numérico?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar os princípios de arquitetura de GPU (hierarquia de memória, coalescência, memória compartilhada, ocupação) para otimizar um kernel real
- Analisar e eliminar gargalos de largura de banda de memória e divergência de warp usando perfilamento
- Relacionar decisões de dimensionamento de blocos e threads ao modelo de execução SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) da GPU
- Validar que otimizações de microarquitetura preservam a correção numérica do cálculo científico
Adequação ao Programa
Onde isso se encaixa no seu programa.
Aperfeiçoa as mesmas habilidades que seu curso espera que você demonstre.
Conteúdo alinhado em breve.
Habilidades
Habilidades que você vai demonstrar.
Cada um aparece no seu certificado verificado.
- Algorithm Analysis
Apply algorithm analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ai Pair Programming
Apply ai pair programming to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ai Assisted Test Generation
Apply ai assisted test generation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Application Monitoring
Apply application monitoring to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Architecture Decision Records Adrs
Apply architecture decision records adrs to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Gpu Kernel Optimization
Apply gpu kernel optimization to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreiras
Cargos para os quais este desafio te prepara.
Títulos reais. Pontes reais de habilidades. Escolha o mais próximo da sua trajetória.
Engenheiro de Machine Learning
Otimizar kernels de GPU para hierarquia de memória e ocupação é exatamente a competência que engenheiros de aprendizado de máquina usam para acelerar treinamento e inferência, transformando conhecimento de arquitetura de GPU em ganho de desempenho de modelos.
Este desafio aprimora
- gpu-kernel-optimization
- algorithm-analysis
- application-monitoring
Engenheiro de Software
O desafio desenvolve a disciplina de medir antes de otimizar, validar correção sob mudanças de baixo nível e documentar decisões — hábitos de engenharia de software de alto desempenho aplicáveis a qualquer sistema crítico.
Este desafio aprimora
- ai-pair-programming
- ai-assisted-test-generation
- architecture-decision-records-adrs
Engenheiro de Sistemas
Ao ligar o modelo de execução SIMT ao dimensionamento de blocos e à largura de banda de memória, você exercita o raciocínio de sistemas que conecta características de hardware ao desempenho de aplicações, base do trabalho de engenharia de sistemas de alto desempenho.
Este desafio aprimora
- algorithm-analysis
- gpu-kernel-optimization
- application-monitoring
Só mais uma coisa