Paralelizar em GPU/HPC a simulação de safra de uma agtech paulista
Visão geral
Sobre o que é este desafio
Proponha uma estratégia MPI+GPU para simular safra em cluster agtech e receba um certificado verificável.
O Brief
O que você vai fazer e o que vai demonstrar.
Como redesenhar a execução do modelo de simulação de safra, hoje sequencial, em uma arquitetura paralela híbrida MPI+GPU que caiba na janela de processamento noturna do cluster disponível?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Projetar uma estratégia de paralelização híbrida (MPI entre nós + GPU dentro do nó) para modelos científicos de simulação de grande escala
- Analisar dependências de dados em laços de passo temporal sequenciais e propor decomposição de domínio adequada
- Estimar ganhos de desempenho (speedup, eficiência paralela) e identificar gargalos de balanceamento de carga em clusters heterogêneos
- Integrar considerações de reprodutibilidade numérica e verificação de corretude em computação de alto desempenho (HPC)
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.
Carreiras
Cargos para os quais este desafio te prepara.
Títulos reais. Pontes reais de habilidades. Escolha o mais próximo da sua trajetória.
Engenheiro de Sistemas
O desafio treina a capacidade de projetar sistemas de computação distribuída e paralela sob restrições reais de hardware, uma competência central para engenheiros de sistemas que lidam com infraestrutura de processamento em lote.
Este desafio aprimora
- hpc-cluster-scheduling
- algorithm-analysis
- parallel-performance-profiling
Arquiteto de Nuvem
Projetar decomposição de carga entre nós heterogêneos e gerenciar janelas de processamento são habilidades diretamente transferíveis para arquitetura de infraestrutura em nuvem e híbrida.
Este desafio aprimora
- ansible-terraform-automation
- hpc-cluster-scheduling
- apache-spark
Engenheiro de Dados
A experiência de particionar grandes volumes de dados de simulação entre processos paralelos é aplicável ao desenho de pipelines de dados em larga escala.
Este desafio aprimora
- apache-spark
- algorithm-analysis
- parallel-performance-profiling
Só mais uma coisa