IA & Data

Formation Deep learning optimisé sur le supercalculateur (4-119)

3 jour(s) • 18h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

Objectif général de la formation : Acquérir les connaissances et compétences nécessaires pour exploiter les supercalculateurs dans des projets d’apprentissage profond, notamment en utilisant des accélérations par GPU. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME : Application (A) Compétences visées : Identifier les spécificités techniques du calcul haute performance (HPC) dans le cadre de l’apprentissage profond. Exploiter les accélérations par GPU dans les frameworks spécialisés (notamment Nvidia CUDA et TensorRT). Configurer et optimiser un environnement HPC pour des projets de deep learning. Déployer des modèles sur des architectures de supercalculateurs.

Comprendre le rôle des supercalculateurs et des GPU dans l’optimisation des projets IA.
Savoir configurer un environnement de deep learning sur des supercalculateurs.
Utiliser efficacement les outils Nvidia pour l’accélération GPU.
Optimiser les pipelines de deep learning pour des performances maximales.

Ingénieurs en machine learning, data scientists, architectes de solutions IA.
Responsables techniques souhaitant optimiser leurs projets d'apprentissage profond sur des architectures HPC.

Connaissances fondamentales en machine learning et deep learning.
Familiarité avec les frameworks IA (ex. : TensorFlow, PyTorch).
Compréhension des concepts de base des architectures GPU et HPC.

1
Jour 1 : Introduction et fondamentaux (6 heures)
- Introduction au HPC pour le deep learning (2 heures)
2
Concepts de base des architectures HPC.
3
Différences entre CPU et GPU dans le calcul IA.
4
Étude de cas : application des supercalculateurs dans des projets IA.
- Cadre technologique Nvidia pour l’IA (2 heures)
5
Présentation de CUDA, TensorRT et autres outils Nvidia.
6
Fonctionnement et cas d’utilisation.
- Configuration d’un environnement HPC pour l’IA (2 heures)
7
Installation et configuration des bibliothèques nécessaires.
8
Exploration d’un supercalculateur (ex. : SLURM, allocation de ressources).
9
Travaux pratiques : Mise en place d’un environnement sur un serveur HPC.
10
Jour 2 : Développement et optimisation (6 heures)
- Formation à l’accélération par GPU (2 heures)
11
Concepts d’optimisation GPU (mémoire, parallélisation, etc.).
12
Utilisation avancée de CUDA pour les projets IA.
- Optimisation des modèles de deep learning (2 heures)
13
Adaptation des architectures pour le calcul distribué.
14
Réduction des temps d’entraînement grâce à l’accélération GPU.
15
Travaux pratiques : Accélérer l’entraînement d’un modèle avec TensorFlow sur GPU.
- Frameworks Nvidia pour la production IA (2 heures)
16
Introduction à TensorRT et Triton Inference Server.
17
Techniques de quantification et compression des modèles.
18
Travaux pratiques : Optimisation et déploiement d’un modèle avec TensorRT.
19
Jour 3 : Avancées et études de cas (6 heures)
- Calcul distribué et parallélisation (2 heures)
20
Concepts avancés de parallélisation sur plusieurs nœuds.
21
Optimisation des communications entre GPU.
- Étude de cas : pipeline IA optimisé sur HPC (2 heures)
22
De l’entraînement à l’inférence sur HPC.
23
Étude d’un cas concret de projet IA à grande échelle.
- Conclusion et perspectives (2 heures)
24
Challenges et bonnes pratiques pour les projets IA sur HPC.
25
Évaluation des acquis (quiz, Q&A).

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Questions fréquentes

FAQ : Formation Deep learning optimisé sur le supercalculateur (4-119)

Oui, mais la prise en charge d'une formation professionnelle par un OPCO dépend de votre opérateur de compétences, de votre branche d'activité et des critères de financement applicables. Ascent Formation vous accompagne dans l'identification des possibilités de financement adaptées à votre entreprise.
Une formation inter-entreprises réunit des participants issus de différentes organisations, tandis qu'une formation intra-entreprise est organisée pour les collaborateurs d'une même entreprise. Le format intra permet notamment d'adapter le contenu et les modalités aux besoins spécifiques de vos équipes.
Selon la formation proposée, il est possible de suivre une formation professionnelle à distance, en présentiel ou selon d'autres modalités disponibles. Consultez les informations de la session concernée ou contactez-nous pour connaître les formats possibles.
Oui, une formation professionnelle peut être adaptée aux objectifs, au niveau des participants et aux besoins opérationnels de votre entreprise. Ascent Formation vous propose des parcours personnalisés pour accompagner le développement des compétences de vos équipes.