A interseção entre aprendizado de máquina (ML) e sistemas de hardware é uma disciplina em constante evolução, moldada pelo rápido avanço em dados, algoritmos e hardware. Neste contexto, o curso ESE 539, ministrado pela Professora Jing (Jane) Li e seus assistentes Nick Beckwith e Stefano Yushinski, emerge como uma ferramenta fundamental para aqueles que buscam superar os desafios na implementação eficiente de modelos de ML em uma variedade de cenários, desde borda até nuvem.
Visão Geral do Curso
O curso abrange uma ampla gama de tópicos essenciais, começando pelos fundamentos do aprendizado profundo, frameworks como PyTorch, até o desdobramento prático em plataformas de computação contemporâneas, incluindo CPU, GPU, FPGA e aceleradores programáveis como o TPU. Medidas de desempenho, representação numérica e tipos de dados personalizados para aprendizado profundo são explorados em detalhes, preparando os alunos para a otimização de algoritmos e hardware.
Pré-requisitos e Estrutura do Curso
Para ingressar neste mergulho no universo ML-hardware, é recomendado ter conhecimento em CIS 240 ou equivalente, juntamente com proficiência em programação (ENGR105, CIS110, CIS120, ou equivalente). A estrutura do curso abrange avaliações laboratoriais, um projeto final, leituras de papers e palestras com profissionais de empresas líderes como Amazon, Facebook, Google, Intel, Microsoft e Xilinx.
Política de Avaliação
A avaliação é composta por atribuições de laboratório (40%), um projeto final (50%) e outros elementos, como leituras e pesquisa (10%). A política de atrasos oferece flexibilidade aos alunos, com 5 "dias de atraso" gratuitos, proporcionando um equilíbrio entre responsabilidade e flexibilidade.
Colaboração e Engajamento
O curso incentiva grupos de estudo, mas destaca a importância da conclusão independente das tarefas laboratoriais. O projeto final, no entanto, é uma oportunidade para colaboração em equipe, com a expectativa de um relatório conjunto que destaque as contribuições individuais.
Calendário e Palestrantes Convidados
O calendário do curso apresenta uma sequência robusta de tópicos, desde a introdução à FPGA e OpenCL até temas avançados como compactação de modelos e processamento de linguagem natural. Palestrantes convidados de destaque, como Derek Chiou da Microsoft, enriquecem a experiência dos alunos com insights práticos sobre aceleração em nuvem.
Comparação com Outros Cursos
Destacando-se em relação a cursos similares, ESE 539 oferece uma abordagem aprofundada na interseção ML-hardware, preparando tanto alunos de engenharia da computação quanto de ciência da computação para os desafios e oportunidades do cenário de aprendizado profundo.
Conclusão e Projeto Final
Ao longo do curso, os alunos ganham experiência prática na implementação de modelos de aprendizado profundo em diferentes plataformas. O projeto final, um processo de seis semanas, sintetiza os conhecimentos adquiridos, desafiando os alunos a otimizar a implementação de ponta a ponta para latência de inferência, dada uma série de restrições de recursos e tamanho do lote.
Explorando as Fronteiras da ML e Hardware
Em última análise, ESE 539 não é apenas um curso, mas uma jornada fascinante na qual os participantes desenvolvem habilidades práticas e intuições cruciais para enfrentar os desafios emergentes na interseção dinâmica entre aprendizado de máquina e sistemas de hardware. Uma exploração profunda aguarda aqueles que buscam não apenas entender, mas dominar esse campo em constante evolução.