Il s'agit d'un atelier technique unique au cours duquel les développeurs logiciels, les ingénieurs et data scientists avancés auront l'occasion d'apprendre à utiliser les outils Intel pour créer et optimiser du code pour de meilleures performances avec les technologies et processeurs Intel les plus récents. Lors de cette formation pratique au calcul haute performance et à l'intelligence artificielle, les participants auront l'occasion d'aborder les outils dédiés d’Intel, les tester eux-mêmes et consulter des experts sur place.
Les sessions vont porter sur :
- la dernière mise à jour du projet Intel OneAPI. Il s’agit d’un modèle de programmation unifié destiné à simplifier le développement d'applications sur diverses architectures informatiques. OneAPI prend en charge la programmation directe et la programmation par API, et fournira un langage et des bibliothèques unifiés offrant des performances de code natif sur différents types de matériel, y compris des processeurs, des GPU, des FPGA et des accélérateurs d'intelligence artificielle ;
- comment atteindre des performances maximales en développant du code pour l'architecture Intel. Ici, il s'agira de montrer aux participants comment les outils de développement logiciel Intel aident à optimiser les performances de leurs projets de calcul haute performance, d'intelligence artificielle et d'internet des objets. Cette session abordera également les outils Intel Parallel Studio XE 2020 à venir, conçus pour tirer parti de la dernière génération de processeurs Intel ;
- l'optimisation du code à l'aide des outils de performance d'Intel. Dans cette session, les participants auront droit à des explications, étape par étape, sur la manière de modifier une application pour effectuer différents types d'optimisation (optimisation de code scalaire, vectorisation, optimisation de la mémoire et optimisation des threads) ;
- l'optimisation des performances à l'aide d'Intel Advisor et du modèle Roofline. Intel Advisor est un puissant outil de suivi et de résolution des problèmes de vectorisation. Une utilisation inefficace de la vectorisation combinée à des modèles d'accès mémoire non optimaux peut constituer un sérieux goulot d'étranglement dans les performances d'exécution d'une application. Dans cette session, RITME va donc montrer comment l’analyse vectorielle avec l'outil Intel Advisor et le modèle Roofline associé peuvent être utilisés pour identifier et résoudre ces problèmes ;
- le profilage avancé à l'aide de l'outil Intel VTune Amplifier. Le cloud devenant le moyen privilégié d'obtenir et d'utiliser des ressources informatiques, les participants apprendront dans cette session comment profiler leurs applications tournant sur Azure à l'aide de l'outil Intel VTune Amplifier. Ils découvriront comment, avec un profilage approprié, adapter leur code pour qu'il soit exécuté efficacement dans le cloud, avec l'avantage supplémentaire de réaliser des économies de coûts ;
- l'IA sur les plateformes Intel pour les développeurs et data scientists. Pendant cette session, les participants vont se familiariser à l'IA, au deep learning et au machine learning sur les plateformes matérielles Intel. La session portera d'abord sur les fondements des applications IA hautes performances sur les microprocesseurs Intel, avant une présentation approfondie de la pile de logiciels IA d'Intel pour les développeurs et data scientists avec des cas d'utilisation pratiques. RITME abordera également la distribution Python d'Intel (comprenant NumPy/SciPy) et montrera comment les optimisations « sous le capot » offrent des opportunités de performances et mise à l'échelle en Python ;
- le déploiement efficace de modèles avec Intel OpenVINO Toolkit. Au cours de cette session pratique, vous apprendrez à optimiser et à déployer un modèle pré-entrainé à l'aide de la distribution OpenVINO (Open Visual Inference and Neural network Optimization) d'Intel. Précisons que celle-ci permet aux développeurs et aux data scientists de développer facilement des capacités de vision par ordinateur et de deep learning hautes performances à intégrer aux applications de vision. RITME montrera comment un modèle pré-entrainé peut être déployé sur différents matériels Intel sans avoir à re-entrainer le modèle. Vous verrez également comment les modèles résultants sont optimisés pour le déploiement sur les processeurs, GPU et FPGA Intel.
L'atelier aura lieu le jeudi 7 novembre prochain, de 08:15 à 18:30, heure France. Adresse : Lyon, 52 quai Rambaud, 69002 Lyon, France. Précisions que l'évènement est gratuit, mais les inscriptions sont exigées pour pouvoir y participer.
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