Otimizações de Desempenho em GPU, CUDA e PyTorch

Description

Este encontro online mensal reúne desenvolvedores e engenheiros de IA focados em extrair o máximo desempenho de cargas de trabalho de aprendizado profundo aceleradas por GPU. Apresentado por Chris Fregly e Antje Barth, a sessão mergulha profundamente nas técnicas práticas de otimização necessárias para fazer os modelos PyTorch rodarem mais rápido e de forma mais eficiente no hardware da GPU. O encontro de setembro de 2026 apresenta duas palestras técnicas especificamente focadas em otimizações de desempenho de GPU, PyTorch e CUDA. Seja treinando grandes modelos de linguagem, executando inferências em grande escala ou simplesmente tentando reduzir suas contas de GPU na nuvem, entender essas técnicas de otimização de baixo nível é essencial para sistemas de IA em produção. O encontro abrange toda a pilha — desde a otimização de kernel CUDA até padrões de desempenho específicos do PyTorch que podem melhorar drasticamente a taxa de transferência e reduzir a latência. Isso é parte de uma série mensal recorrente que se encontra toda terceira segunda-feira, criando uma comunidade de aprendizado consistente para engenheiros de IA focados em desempenho em [Madri](https://www.createwith.com/cities/madrid) e além. O formato online significa que você pode participar de qualquer lugar com uma conexão à internet, tornando-o acessível para um público global de engenheiros de desempenho. Chris Fregly é autor de um livro da O'Reilly sobre [Engenharia de Desempenho de Sistemas de IA](https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/), trazendo profunda expertise em otimizar algoritmos e infraestrutura de IA. O encontro se conecta a recursos mais amplos, incluindo um [repositório no GitHub](http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/) com exemplos de código, um [canal no YouTube](https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering) com sessões gravadas, e um [curso gratuito de IA Generativa no DeepLearning.ai](https://bit.ly/gllm). Ideal para engenheiros de aprendizado de máquina, profissionais de DevOps que trabalham com infraestrutura de IA e qualquer pessoa executando cargas de trabalho em PyTorch que queira entender gargalos de desempenho no nível da GPU. Experiência prévia com PyTorch e entendimento básico dos conceitos de computação em GPU ajudará você a aproveitar ao máximo as discussões técnicas. O formato do encontro inclui apresentações, atualizações da comunidade e duas palestras técnicas focadas, com tempo para perguntas e respostas. Junte-se via Zoom para aprender com praticantes que estão resolvendo desafios de desempenho do mundo real em sistemas de IA em produção. [Inscreva-se para este evento](https://www.meetup.com/ai-performance-engineering-meetup-madrid/events/ckvnttyjcmbcc/?eventOrigin=group_upcomin)