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Formations proposées à l'IDRIS

L'IDRIS propose des formations en calcul haute performance (HPC) et en intelligence artificielle (IA). Ces formations sont gratuites pour le personnel du CNRS et des universités pour qui l'inscription se fait sur le site https://cours.idris.fr/. Elles sont également ouvertes au personnel des entreprises, EPIC et EPST pour qui l'inscription se fait via CNRS Formation Entreprise.

Si vous souhaitez obtenir davantage d’informations, n’hĂ©sitez pas Ă  nous contacter :
đŸ“„ e-cours@idris.fr

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Catalogue

HPC​

MPI(Message Passing Interface). L'objectif de cette formation est de permettre aux participants de dĂ©velopper des programmes parallĂšles par la mise en Ɠuvre de la bibliothĂšque d'Ă©change de messages MPI. IDRIS, Orsay (91). DurĂ©e : 4 jours. PrĂ©requis : Fortran ou C, bases en Unix.

OpenMP, Open Multi-Processing. Cette formation s'adresse Ă  toute personne souhaitant parallĂ©liser une application pour une architecture multi-cƓurs Ă  mĂ©moire partagĂ©e. IDRIS, Orsay (91). DurĂ©e : 3 jours. PrĂ©requis : Fortran ou C

Semaine condensée OpenMP & MPI. Cette formation s'adresse à tout utilisateur désirant développer des programmes parallÚles en utilisant la bibliothÚque MPI et s'initier à la parallélisation avec OpenMP. IDRIS, Orsay (91). Durée : 5 jours. Prérequis : bases en Unix et en langage Fortran ou C.

Initiation à la programmation hybride MPI/OpenMP. Cette formation s'adresse à toute personne souhaitant s'initier à la programmation hybride MPI/OpenMP, tout particuliÚrement pour une exploitation optimale des supercalculateurs. IDRIS, Orsay (91). Durée : 2 jours. Prérequis : Fortran 90/95 ou C, connaissance indispensable de MPI et OpenMP

Initiation à la programmation GPU OpenACC/OpenMP target. Cette formation s'adresse à toute personne souhaitant comprendre les architectures hybrides accélérées (GPU) et utiliser les directives OpenACC et OpenMP 5.0 pour paralléliser des codes. IDRIS, Orsay (91). Durée : 3 jours. Prérequis : Fortran 90/95 ou C, bases en OpenMP et/ou MPI (optionnel).

Vectorisation SIMD (Simple Instruction Multiple Data). Cette formation s'adresse Ă  tout utilisateur dĂ©sirant s'initier Ă  la vectorisation SIMD (Simple Instruction Multiple Data) et mettre en Ɠuvre ces concepts sur des exemples concrets. IDRIS, Orsay (91). DurĂ©e : 1 jour. PrĂ©requis : bases en Unix et en Fortran.

DĂ©bogage HPC. Cette formation s'adresse Ă  toute personne souhaitant connaĂźtre l'outil de dĂ©bogage DDT dans le cas de la programmation parallĂšle utilisĂ©e dans le domaine HPC et ĂȘtre capable de dĂ©boguer efficacement des codes de calcul. IDRIS, Orsay (91). DurĂ©e : 1 jour. PrĂ©requis : OpenMP, MPI.

Introduction Ă  la bibliothĂšque PETSc. Cette formation s'adresse Ă  toute personne souhaitant apprendre les bases nĂ©cessaires pour dĂ©buter avec la librairie PETSc et pouvoir construire et rĂ©soudre des exemples simples d'Ă©quations aux dĂ©rivĂ©es partielles. IDRIS, Orsay (91). DurĂ©e : 2 jours. PrĂ©requis : Fortran ou C, bases Linux et Ă©diteur de texte, notions d’algĂšbre linĂ©aire et de MPI.

Introduction aux librairies ScaLAPACK et MAGMA. Cette formation s'adresse Ă  toute personne souhaitant parallĂ©liser des codes d’algĂšbres linĂ©aires en mono-GPU et multi-GPU (MAGMA) et sur les ordinateurs parallĂšles MIMD Ă  mĂ©moire distribuĂ©e (ScaLAPACK). IDRIS, Orsay (91). DurĂ©e : 2 jours. PrĂ©requis : Fortran ou C, bases en algĂšbre linĂ©aire et en programmation MPI (optionnel)

C++ Scientifique Moderne. Cette formation s'adresse Ă  toute personne souhaitant se mettre Ă  jour sur les nouveautĂ©s du langage, dans le but d’écrire des applications logicielles de calcul et de traitement de donnĂ©es scientifiques. IDRIS, Orsay (91). DurĂ©e : 3 jours. PrĂ©requis : Connaissance de la syntaxe C++ ancienne (avant C++11)
Introduction à la programmation Kokkos. Ce cours présente les bases de Kokkos sur CPU et GPU. Il s'adresse aux débutants souhaitant développer un premier programme en utilisant les structures de données fondamentales, les boucles parallÚles et les réductions parallÚles. IDRIS, Orsay (91). Durée : 3 jours. Prérequis : Bases en C++, CMake et Linux.

Intelligence artificielle​

Introduction pratique au deep learning (IPDL). Cette formation a pour objectif de doter les participants des connaissances fondamentales en deep learning, en insistant sur la compréhension des concepts de base et les bonnes pratiques essentielles. IDRIS, Orsay (91). Durée : 2 jours. Prérequis : bases en algÚbre, statistiques, Python.

Architectures du deep learning (ArchDL). L'objectif de cette formation est de familiariser les participants à une diversité d'architectures de réseaux de neurones adaptées à des données variées telles que des images, du son, du texte, ou encore des graphs. IDRIS, Orsay (91). Durée : 2 jours. Prérequis : syntaxe Python, bases en algÚbre, statistiques et en Deep Learning.

Deep Learning optimisé sur Jean Zay (DLO-JZ). Cette formation a pour objectif de passer en revue les principales techniques actuelles d'optimisation d'un apprentissage en Deep Learning, avec pour but le passage à l'échelle sur un supercalculateur. IDRIS, Orsay (91). Durée : 4 jours. Prérequis : Python, Deep Learning, bases en PyTorch.
SpĂ©cialisation des LLMs (SpeLLM). Cette formation s’adresse Ă  toute personne souhaitant adapter un LLM via le fine-tuning, structurer un environnement de spĂ©cialisation et d’optimisation, et explorer la multimodalitĂ© ainsi que les systĂšmes agentiques. IDRIS, Orsay (91). DurĂ©e : 4 jours. PrĂ©requis : Python, Deep Learning, PyTorch.

Sessions d'accompagnement​

Workshop Jean Zay. Cette session s'adresse à tous les utilisateurs, aussi bien débutants qui souhaitent travailler rapidement sur Jean Zay ou plus expérimentés pour optimiser leurs applications. IDRIS, Orsay (91). Durée : 1-2 jours. Prérequis : un compte ou une demande de compte en cours sur Jean Zay.

Atelier de lancement en deep learning (ALDL). Cet atelier a pour objectif d'aider au démarrage d'un projet relatif au deep learning en proposant une revue du projet avec un·e ingénieur·e Intelligence Artificielle de l'IDRIS. IDRIS, Orsay (91). Durée : 1/2 journée. Prérequis : avoir suivi une formation introductive au deep learning.