Horário e local: Quarta-feira, 5 de novembro, das 14.00 às 17.00 horas — Laboratório 304

Resumo: Este workshop leva os participantes através da criação de um cluster de HPC no AWS ParallelCluster (através da interface do usuário e através da CLI), usando o Spack como gerenciador de pacotes para instalar o software científico e executar uma ou mais simulações no cluster.

Prerequisitos: Os participantes deverão ter acesso a um computador com acesso à internet, pois usaremos contas da AWS, fornecidas no contexto do curso. Os computadores deverão ter as últimas versões dos navegadores a serem utilizados pelos participantes (Edge, Chrome, Firefox ou Safari). Participantes usando computadores com Windows devem ter um cliente SSH (como o PuTTY) instalado.

Instrutor: Marcelo Baptista

Cargo: Arquiteto de Soluções

Afiliação: Amazon Web Services, São Paulo - SP

Sobre o instructor: Marcelo Baptista é Arquiteto de Soluções no time da AWS LATAM. Trabalha com soluções de TI há mais de 30 anos, com experiência em vários seguimentos de mercado e diferentes ambientes tecnológicos. Especialista em DevSecOps, Quantum Computing e HPC, apoia os clientes nos seus desafios, buscando as melhores soluções para as suas necessidades.

Horário e local: Quinta-feira, 6 de novembro, das 8.30 às 10.30 horas — Auditório

Resumo: Este minicurso oferece uma visão geral das técnicas para o pré-treinamento distribuído de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). O objetivo principal é capacitar os participantes a compreender e superar os desafios de memória e computação inerentes ao treinamento de modelos com bilhões de parâmetros. Abordaremos desde os fundamentos do treinamento em uma única GPU até estratégias de paralelismo complexas, como ZeRO, paralelismo de tensor, contexto, pipeline e de experts. Ao término do minicurso, os participantes estarão aptos a analisar, otimizar e escolher as configurações mais adequadas para o treinamento de LLMs em larga escala.

Prerequisitos: Nenhum.

Instrutor: Leon Barboza

Cargo: Engenheiro de Software Júnior

Afiliação: Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (CESAR), Rio de Janeiro - RJ

Sobre o instructor: Engenheiro de Software Júnior no Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (CESAR) e graduado em Matemática Aplicada, com ênfase em Computação Científica pela UFRJ. Possui experiência em soluções de Inteligência Artificial, atuando no treinamento, fine-tuning e deploy de modelos de Machine Learning e de Large Language Models (LLMs). Tem experiência em programação distribuída e paralela e na administração de sistemas Linux. Atualmente, especializa-se em Computação de Alto Desempenho (HPC).

Instrutor: Evaldo Costa

Cargo: Sênior Technical Software Manager HPC

Afiliação: Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (CESAR), Rio de Janeiro - RJ

Sobre o instructor: Graduado em Engenharia Elétrica com ênfase em Telecomunicações, pela Universidade Estácio de Sá (UNESA), com mestrado e doutorado em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Atualmente atua como Sênior Technical Software Manager HPC no Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (CESAR) e é professor do programa de pós-graduação do CESAR School. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: programação distribuída e paralela, computação de alto desempenho, inteligência artificial e bioinformática.

Horário e local: Quinta-feira, 6 de novembro, das 15.30 às 17.30 horas — Auditório

Resumo: Aplicações de larga escala, como simulações e treinamento de inteligência artificial, requerem grande poder computacional. Aglomerados de computadores e aceleradores são utilizados como solução para atender à demanda de computação existente, porém, seu uso depende do consumo de grande quantidade de energia, tanto para manter a infraestrutura computacional requerida quanto para executar as aplicações que dependem dessa infraestrutura. A computação sustentável — ou computação verde — preocupa-se com os impactos ambientais da computação de forma geral e, em particular, da computação de alto desempenho e volta-se ao estudo de técnicas e novas práticas que permitam mitigá-los. Neste minicurso, apresentaremos uma breve visão histórica sobre o conceito e a prática de computação sustentável, seus elementos e abrangência, técnicas, ferramentas e métricas associadas, e de que forma ela vem sendo inserida no contexto de computação de alto desempenho.

Prerequisitos: Nenhum.

Instrutor: Gustavo Henrique Lemos de Lima

Cargo: Aluno de Iniciação Científica

Afiliação: Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro - RJ

Sobre o instructor: Gustavo Henrique é bolsista de iniciação científica da FAPERJ e, atualmente, cursa o 8º período do curso de Ciência da Computação na Universidade Federal do Rio de Janeiro, onde realiza pesquisa em computação sustentável no contexto do desenvolvimento de aplicações paralelas. Currı́culo Lattes: http://lattes.cnpq.br/1631956148905152

Instrutor: Silvana Rossetto

Cargo: Professora Associada

Afiliação: Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro - RJ

Sobre o instructor: Silvana Rossetto é professora associada do Instituto de Computação da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Atua e tem interesse nas áreas de computação concorrente, paralela e distribuída; no ensino de computação e em computação sustentável. Currı́culo Lattes: http://lattes.cnpq.br/0054098292730720

Horário e local: Sexta-feira, 7 de novembro, das 9.00 às 10.30 horas — Laboratório 304

Resumo: Ao longo do minicurso, os participantes terão a oportunidade de conhecer os conceitos essenciais de processamento e análise de volumes massivos de dados (Big Data) e o processo de desenvolvimento de um serviço de consulta através da utilização da plataforma “open-source” composta por um Cluster Computacional de Alto Desempenho (HPCC Systems) e, também, a aplicação de algoritmos de Aprendizado de Máquina com interface Myriad, bem como terão a possibilidade de aplicar os conhecimentos adquiridos em um ambiente de treinamento disponibilizado em sala de aula.

Prerequisitos: Este minicurso vai acontecer num Laboratório de Informática do IC-UFF com computadores já instalados, mas participantes podem usar seus próprios laptops, se eles têm acesso à Internet e algum programa para descompactação de arquivos (WinZip/WinRar/7-Zip). Será necessário também que todos os participantes do minicurso tenham previamente criado uma conta no GitHub ( https://github.com/login).

Instrutor: Mauro Marques

Cargo: Information Systems Engineer

Afiliação: LexisNexis Risk Solutions, São Paulo - SP

Sobre o instructor: Engenheiro de Software da área de Treinamento da LexisNexis Risk Solutions. Sua principal atuação está relacionada ao desenvolvimento de programas de treinamento no Brasil, contemplando o suporte e mentoria à comunidade acadêmica, no que tange à Projetos de Pesquisa, cursos de extensão extracurriculares, coorientação em disciplinas de Iniciação Científica, mentoria durante a elaboração de TCCs, dissertações de mestrado e teses de doutorado e, também, coautoria em artigos científicos, possibilitando que pesquisadores e estudantes utilizem a plataforma HPCC Systems, com capacidade computacional de alto desempenho, no desenvolvimento das suas atribuições acadêmicas.