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Forum TERATEC 2017
Atelier 4 - Mercredi 28 juin de 9h00 à 12h30
Evolution de l'environnement logiciel HPC

Environnement logiciel pour l’apprentissage profond dans un contexte HPC
François COURTEILLE, NVIDIA

Résumé : Les réseaux de neurones profonds et les données massives (‘Big Data’) sont à l’origine d'un nouveau paradigme de programmation ; les environnements d'apprentissage en profondeur ont acquis au cours des dernières années une supériorité inégalée dans de nombreux domaines de la reconnaissance de formes. L’utilisation du parallélisme du GPU dans les algorithmes d'apprentissage en profondeur a permis d'accroître les performances des tâches d’entraînement et la découverte de caractéristiques complexes de haut niveau. Les efforts récents visant à former des réseaux de neurones de très grandes dimensions (avec plus d'un milliard de paramètres) se sont appuyés sur des infrastructures informatiques similaires à celle des grands centres de données des opérateurs du ‘Cloud’, annonçant la convergence des architectures HPC accélérées et HyperScale. Dans ce contexte, nous présenterons les derniers développements matériels et logiciels de NVIDIA visant à faciliter et accélérer la conception et le déploiement des applications de ‘Deep Learning’.

Biographie : François Courteille is a principal solution architect with NVIDIA, helping customers and partners develop accelerated High Performance Computing and Machine Learning solutions (hardware & software architecture). He is particularly focused on HPC applications of energy industry, mostly Oil & Gas. Prior to joining NVIDIA, François spent three decades as technical leader for HPC companies, Control Data Corporation, Evans & Sutherland, Convex, NEC Corporation, where he ported and tuned HPC application software on large scale parallel and vector systems. He has a MS degree in Computer Science from Institut National des Sciences Appliquées (INSA) de Lyon, France.

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