Workshop GPU @CC-IN2P3

Europe/Paris
Amphi (CC-IN2P3)

Amphi

CC-IN2P3

CC-IN2P3/CNRS 21 Avenue Pierre de Coubertin 69100 VILLEURBANNE
Description

Le CC-IN2P3 propose un workshop dédié aux utilisateurs de sa ferme GPU. Cet événement se tiendra sous la double forme de rencontre-échange d'une part et d'un tutoriel sur le Machine Learning d'autre part.

Le temps du workshop sera donc partagé entre des présentations d'utilisateurs, des discussions sur des sujets d'intérêt et un tutoriel avec des exercices pratiques de Machine Learning.

Deux formats de présentation sont proposés pour les intervenants : un format de 20 mins (présentation) + 10 mins (discussion) plutôt pour les retours d'expérience, et un second format de 10 mins (présentation) + 5 mins (discussion) pour les personnes débutant en calcul avec GPU (ou souhaitant débuter).

Le programme est en cours de préparation et sera mis-à-jour au fur et à mesure de sa finalisation.

L'ensemble du matériel (au moins pour les tutoriels) sera en anglais. Le workshop sera quant à lui en français, mais les questions et discussions seront également possible en anglais.

All the workshop material will be in English (at least for the tutorials). The workshop itself will be mostly held in French, but questions and discussions are also welcome in English.

Formateurs

Introduction aux réseaux de neurones : Bastien Arcelin (APC) et Alexandre Boucaud (APC)

Soumission sur la ferme GPU@CC-IN2P3 : Bertrand Rigaud (CC-IN2P3), Gino Marchetti (CC-IN2P3) et Sébastien Gadrat (CC-IN2P3)

Contenu de la formation

Deux ateliers seront proposés le vendredi matin et après-midi.
 
Le premier consistera à écrire un réseau de neurones en Python en utilisant la librairie numpy, afin de bien comprendre les différents enjeux soulevés. Ce réseau sera ensuite utilisé pour résoudre quelques exercices simples. La fin du TP sera consacrée à résoudre ces mêmes problèmes de manière plus succincte grâce aux librairies spécialisées TensorFlow et PyTorch.
 
Le deuxième atelier se concentrera sur l’utilisation des ressources de la ferme GPU du CCIN2P3. Vous serez guidés depuis la connexion au CC jusqu’au lancement des jobs en passant par le choix des conteneurs (singularity) et l’écriture de votre script de job. Pour tirer pleinement parti de cet atelier, vous pouvez même, si vous le désirez, venir avec votre propre code à faire tourner.

Pour tout renseignement, il est possible de contacter directement les organisateurs via le courriel ci-dessous.

Environnement de travail pour le tutoriel

Le tutoriel utilisera la ferme GPU du CC-IN2P3. Ce dernier fournira la pile logicielle requise (le tutoriel se concentrera sur l'utilisation de TensorFlow).

Il vous sera néanmoins demandé d'apporter votre ordinateur portable équipé d'un logiciel vous permettant de vous connecter à la ferme de calcul du CC-IN2P3 (utilisation de SSH).

Modalités pratiques

L'inscription est gratuite mais obligatoire.

Le nombre de place étant limité, il est préférable de s'inscrire au plus vite. Si l'inscription n'est plus possible, vous pouvez nous contacter sur le courriel donné ci-dessous pour être inscrit sur la liste d'attente.

La formation s'étalera sur 3 jours : elle débute le mercredi 3 avril à partir de 11h (un café de bienvenue sera servi dès 9h00), et se termine vendredi 5 avril vers 17h. Il ne s'agit pas d'une formation CNRS, les participants doivent donc faire une demande de mission (et non pas de formation). L'hébergement et les repas sont à la charge des participants.

Concernant les repas, ces derniers seront pris dans le restaurant administratif à proximité du CC-IN2P3. Le prix varie entre 10,69€, 11,20€ et 11,70€ en fonction de la formule choisie (3, 4 ou 5 éléments, le plat principal comptant pour 2). On peut soit payer en monnaie, soit en carte bleue (méthode préférable si l'on n'a pas l'appoint).

Pour des raisons de sécurité, dès votre arrivée, il vous faudra vous présenter à l'accueil et y déposer une pièce d'identité. Il vous sera alors donné un badge que vous devrez conserver et porter pendant tout votre temps de présence au sein du CC-IN2P3. Il devra être rendu chaque soir lors de votre départ pour récupérer votre pièce d'identité.

Les informations pratiques concernant les transports pour se rendre au CC-IN2P3 peuvent être trouvées dans la page contact du site du CC-IN2P3 (une version anglaise y est également disponible) : https://cc.in2p3.fr/fr/contact/

Sondage sur le workshop

Pour nous aider à améliorer les réunions et formations proposées par le CC-IN2P3, merci de remplir le sondage suivant :

À venir, en fin de workshop...

 

Inscription
Participants
Participants
  • Agnès ANSARI
  • Ahmed Anes Bendimerad
  • allouche david
  • Antoine Petiteau
  • Arnaud BONNAFFOUX
  • Audra Frederic
  • Bastien Arcelin
  • Besma Khalfoun
  • Billal Chellali
  • Cecile Barbier
  • Christophe BLANCHET
  • Claire LOISON
  • Claire Mouton
  • Colin Bernet
  • DERUE Frédéric
  • Detournay Michele
  • Dorra Boughzala
  • Edward Beeching
  • EMMANOUIL VAMVAKOPOULOS
  • Eric Aubourg
  • Eric Bonnet
  • Eric Lombardi
  • Fabio Hernandez
  • Françoise Virieux
  • Genevieve Moguilny
  • Ghita Rahal
  • Gilles Grasseau
  • Glenn Cougoulat
  • Guillaume BAULIEU
  • Hayg Guler
  • Johanna Pasquet
  • Juan Felipe Perez Juste Abascal
  • Jules Colas
  • Laetitia Matignon
  • Loic POLLIER
  • Lu Gan
  • Martin Souchal
  • Mathieu Dupont
  • Mathieu Lefort
  • Mohamed Maouche
  • Nassim AIT ALI BRAHAM
  • Natalia Korsakova
  • Nikolaos Karnesis
  • Nima Hatami
  • olivier dadoun
  • Orhan Yazar
  • Qiufan Lin
  • RAMPOLDI Fabio
  • Stéphane Ilic
  • Thomas BAUDIER
  • Vincent LAFAGE
  • Vincent Miele
  • Violaine Louvet
  • Virgile Bekaert
  • Werner Spolidoro Freund
  • Xavier Fabian
  • Yacine GACI
  • yvan stroppa
Support @CC-IN2P3
    • 10:00 11:00
      Accueil des participants 1h
    • 11:00 12:30
      Présentation de la ferme GPU et de son utilisation
      • 11:00
        Mot de bienvenue 30m
      • 11:30
        Présentation de la ferme GPU 30m

        Le CC-IN2P3 propose une ferme de 10 machines Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 (16 cores) / 128GB RAM / 40 GPUs Nvidia Tesla K80.

        Un point sera également fait sur la nouvelle ferme GPUs en cours de déploiement basée sur des V100.

        Orateur: Nicolas Fournials (CC-IN2P3)
      • 12:00
        Abstraction logicielle pour la ferme GPU 30m

        Le CC-IN2P3 propose des images Singularity qui permettent d'utiliser différentes versions des drivers CUDA et de TensorFlow, afin de satisfaire au mieux les besoins des utilisateurs.

        Orateur: Bertrand Rigaud (USR6402)
    • 12:30 14:00
      Déjeuner 1h 30m
    • 14:00 15:30
      Présentations des utilisateurs
      • 14:00
        Comment installer pytorch et tensorflow en python avec Cuda 15m
        Orateur: Thomas BAUDIER (Creatis / Centre Léon Bérard)
      • 14:15
        Une approche à base de Deep Learning pour la cosmologie observationnelle 30m
        Orateur: Johanna Pasquet (CPPM)
      • 14:45
        Reconnaissance individuelle de mammifères à partir de photos 15m
        Orateur: Vincent Miele (CNRS)
      • 15:00
        Deblending galaxies with Variational Autoencoder: a multi-bands, multi-instruments analysis 30m
        Orateur: Bastien Arcelin (APC)
    • 15:30 16:00
      Pause café 30m
    • 16:00 17:30
      Présentations des utilisateurs
      • 16:00
        LISA: Data analysis for observing gravitational wave sources from space 15m
        Orateur: Antoine Petiteau (APC - Université Paris-Diderot)
      • 16:15
        GPUification avec OpenAcc section efficace de capture d'électrons dans les supernovæ 30m
        Orateur: Vincent LAFAGE (CNRS)
      • 16:45
        Solving source separtion problem for LISA data analysis with autoencoders 15m
        Orateur: Natalia Korsakova (Observatoire Cote d'Azur )
      • 17:00
        Utilisation d'un réseau de neurones pour la discrimination gamma/neutron sur le détecteur NEDA 30m
        Orateur: Guillaume BAULIEU (IPNL)
    • 09:00 10:30
      Présentations des utilisateurs
      • 09:00
        Usage of GPU for the ATLAS experiment 30m
        Orateur: Frederic DERUE (LPNHE Paris)
      • 09:30
        ML/DL pour la physique des accélérateurs 15m
        Orateur: Hayg Guler (LAL)
      • 09:45
        Identification des désintégrations hadroniques du tau dans CMS 30m
        Orateur: Colin Bernet (IPNL/IN2P3)
      • 10:15
        Inférence de réseaux de régulation de gènes à partir de données dynamiques multi-échelles/niveaux 15m
        Orateur: arnaud bonnaffoux (CNRS/ENS/LBMC)
    • 10:30 11:00
      Pause café 30m
    • 11:00 12:30
      Tutoriel
      Président de session: Alexandre Boucaud (Paris-Saclay Center for Data Science / LAL)
      • 11:00
        Généralités sur les réseaux de neurones 1h 30m

        Après un bref historique sur les réseaux de neurones ainsi que des exemples récents d’application, je décomposerai avec vous la structure d’un réseau de neurone simple (neural network), puis celle d’un réseau de neurones profond convolutionnel (deep convolutional network). J’évoquerai la terminologie propre à ce domaine et illustrerai le tout avec des exemples de code. Enfin, je terminerai en vous donnant des clés de lecture de codes de deep learning afin que vous puissiez adapter ce que vous trouverez en ligne à votre problématique.

        Orateur: Alexandre Boucaud (APC / IN2P3)
    • 12:30 14:00
      Déjeuner 1h 30m
    • 14:00 15:00
      Visite des salles machine
    • 15:00 16:00
      Présentations des utilisateurs
      • 15:00
        Deep Reinforcement Learning 15m
        Orateur: Laetitia Matignon (LIRIS Laboratory - Univ Lyon 1)
      • 15:15
        Experiences running Deep Reinforcement Learning on the IN2P3 GPU Cluster 15m
        Orateur: Edward Beeching (INRIA)
      • 15:30
        Applications multi-GPUs au CC-IN2P3 pour les analyses et simulations : apports, expériences 30m
        Orateur: Gilles Grasseau (LLR IN2P3/CNRS)
    • 16:00 16:30
      Pause café 30m
    • 16:30 17:15
      Présentations des utilisateurs
      • 16:30
        Le service Data Analytics du projet PRACE 30m
        Orateur: Agnes ANSARI (CNRS/IDRIS)
      • 17:00
        Deep learning for inverse problems: Application to spectral CT 15m
        Orateur: Juan Felipe Perez Juste Abascal (CREATIS)
    • 09:30 10:00
      Accueil & café 30m
    • 10:00 12:00
      Tutoriel
      • 10:00
        Soumission sur la ferme HPC 2h
        Orateurs: Bertrand Rigaud (USR6402), Gino Marchetti (CC-IN2P3 / CNRS), Sébastien Gadrat (CC-IN2P3)
      • 10:00
        TP : écriture d'un réseau de neurones avec numpy 2h

        Ce TP fait suite au cours introductif de la veille et amènera à comprendre, en les codant, les éléments clés d'un réseau de neurones, de sa construction jusqu'à son entraînement. Le réseau ainsi construit servira à résoudre quelques problèmes simples. Enfin, ces mêmes problèmes seront résolus à l'aide des librairies de deep learning PyTorch & TensorFlow afin d'en comprendre l'utilisation.

        Orateurs: Alexandre Boucaud (APC / IN2P3), Bastien Arcelin (APC)
    • 12:00 14:00
      Déjeuner 2h
    • 14:00 16:00
      Tutoriel
      • 14:00
        Soumission sur la ferme HPC 2h
        Orateurs: Bertrand Rigaud (USR6402), Gino Marchetti (CC-IN2P3 / CNRS), Sébastien Gadrat (CC-IN2P3)
      • 14:00
        TP : écriture d'un réseau de neurones avec numpy 2h

        Ce TP fait suite au cours introductif de la veille et amènera à comprendre, en les codant, les éléments clés d'un réseau de neurones, de sa construction jusqu'à son entraînement. Le réseau ainsi construit servira à résoudre quelques problèmes simples. Enfin, ces mêmes problèmes seront résolus à l'aide des librairies de deep learning PyTorch & TensorFlow afin d'en comprendre l'utilisation.

        Orateurs: Alexandre Boucaud (APC / IN2P3), Bastien Arcelin (APC)
    • 16:00 16:30
      Pause café 30m
    • 16:30 17:30
      Bilan et conclusions
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