Visão Geral

Curso Otimizando Redes Neurais com Kernels Customizados em Mojo. Este curso aborda de forma técnica e aprofundada a otimização de redes neurais por meio da criação de kernels customizados em Mojo, explorando controle explícito de memória, tipagem forte, vetorização e paralelismo para alcançar desempenho máximo em workloads de Deep Learning. O aluno aprenderá a identificar gargalos em operações críticas (convoluções, matmul, ativações e reduções), projetar kernels especializados e integrá-los a frameworks de IA baseados em Python. O curso conecta teoria de desempenho com prática aplicada, capacitando a desenvolver kernels eficientes para CPU (e conceitos transferíveis para aceleradores), reduzir latência, aumentar throughput e tornar pipelines de treinamento e inferência mais previsíveis e escaláveis.

Objetivo

Após realizar este curso Otimizando Redes Neurais com Kernels Customizados em Mojo, você será capaz de:

• Identificar gargalos de desempenho em redes neurais
• Projetar e implementar kernels customizados em Mojo para operações críticas
• Otimizar uso de memória, cache e layout de dados
• Aplicar vetorização e paralelismo para acelerar kernels
• Integrar kernels Mojo a frameworks de IA baseados em Python
• Avaliar ganhos de desempenho em treinamento e inferência

Publico Alvo

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• Engenheiros de Machine Learning
• Desenvolvedores de Deep Learning
• Engenheiros de Software focados em alto desempenho
• Cientistas de Dados com foco em otimização
• Desenvolvedores Python que trabalham com redes neurais
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Pre-Requisitos

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• Conhecimentos sólidos em Python
• Fundamentos de Machine Learning e Deep Learning
• Álgebra linear aplicada a redes neurais
• Familiaridade com conceitos de desempenho e paralelismo
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Performance Challenges in Neural Networks

1. Computational Bottlenecks in Deep Learning
2. Why Custom Kernels Are Needed
3. Performance Metrics and Targets

Module 2: Mojo Fundamentals for Kernel Development

1. Type System and Memory Semantics
2. Low-Level Constructs and Control Flow
3. Numerical Precision and Stability

Module 3: Data Layout and Memory Optimization

1. Tensor Layouts and Strides
2. Cache Locality and Alignment
3. Efficient Memory Access Patterns

Module 4: Building Custom Kernels in Mojo

1. Kernel Design Principles
2. Implementing Elementwise Operations
3. Reduction and Aggregation Kernels

Module 5: Optimizing Core Neural Network Operations

1. Matrix Multiplication Kernels
2. Convolution Optimization Strategies
3. Activation Functions and Fused Operations

Module 6: Vectorization and Parallel Execution

1. SIMD and Auto-Vectorization
2. Parallel Loops and Work Distribution
3. Scaling Across CPU Cores

Module 7: Integration with Deep Learning Frameworks

1. Calling Mojo Kernels from Python
2. Integrating with PyTorch or TensorFlow
3. Replacing Native Operators with Custom Kernels

Module 8: Benchmarking and Production Optimization

1. Measuring Latency and Throughput
2. Profiling and Performance Tuning
3. Stability, Testing, and Deployment Best Practices