Pare de mover os dados para o processador; mova os dados através da infraestrutura.
A IA moderna e a computação de alto desempenho são limitadas pelo gargalo de Von Neumann, onde a movimentação de dados consome mais energia do que a própria computação.
Quais são os benefícios?
- Domine os princípios do processamento rítmico e espacial de dados.
- Projete aceleradores de hardware de alto desempenho para aprendizado profundo.
- Otimize os padrões de fluxo de dados para minimizar a latência de acesso à memória.
- Implemente matrizes de elementos de processamento escaláveis para cargas de trabalho especializadas.
- Obtenha um conhecimento profundo e incomparável com 210 conceitos selecionados, mapeados em 21 apêndices específicos de cada capítulo, para um domínio técnico abrangente.
Qual é o roteiro?
1 - O Conceito Sistólico: Compreendendo o Fluxo de Dados Rítmico
2 - Além de Von Neumann: A Transição para a Computação Centrada em Dados
3 - A Anatomia de um Elemento de Processamento: Os Blocos de Construção do Array
4 - Arquiteturas Espaciais: Mapeando Algoritmos para Hardware
5 - O Paradigma de Fluxo de Dados: Execução Guiada pela Disponibilidade
6 - Paralelismo em Escala: A Taxonomia de Flynn e Além
7 - Domínio da Multiplicação de Matrizes: O Básico dos Arrays Sistólicos
8 - Topologias de Interconexão: Conectando os Elementos de Processamento
9 - Lógica de Pipeline: Maximizando a Taxa de Transferência com Estágios
10 - Estratégias de Reutilização de Memória: Reduzindo a pressão externa sobre a largura de banda
11 - A Unidade de Processamento de Tensores (TPU): Um estudo de caso em design sistólico moderno
12 - Circuitos Integrados de Aplicação Específica (ASICs): Configurando o fluxo de dados
13 - Prototipagem de FPGA: Matrizes sistólicas reconfiguráveis
14 - Redes Neurais Convolucionais: Mapeando janelas deslizantes para hardware
15 - O Processador de Matriz de Frente de Onda: Fluxo de dados assíncrono
16 - Princípios de design VLSI: Física e layout da matriz
17 - Contexto de computação de alto desempenho: Matrizes sistólicas no supercomputador
18 - Computação com eficiência energética: O lado verde do fluxo de dados
19 - Compiladores para computação espacial Matrizes: Transformando Código em Fluxo
20 - Linguagens de Descrição de Hardware: Codificando o Tecido Rítmico
21 - O Futuro do Silício Rítmico: Horizontes Neuromórficos e Fotônicos
Quem é o público-alvo?
Destinado a arquitetos de computadores, engenheiros de FPGA e pesquisadores de hardware que buscam construir a próxima geração de silício para IA.
Como você pode agir?
Junte-se ao grupo seleto de arquitetos que estão redefinindo a forma como as máquinas "pensam", coreografando dados em perfeita harmonia rítmica.
Construa o futuro da computação acelerada dominando o fluxo sistólico hoje mesmo.