Langages et développement

Formation Formation Python Haute Performance pour Supercalculateurs

Maîtrisez Python pour le calcul haute performance (HPC). Optimisez vos codes sur supercalculateurs. Apprenez les techniques de parallélisation et d'accélération. Idéal pour scientifiques et ingénieurs. Améliorez la vitesse et l'efficacité de vos traitements techniques et scientifiques.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Maîtriser les principes de la programmation Python pour le calcul haute performance (HPC)
Optimiser les codes Python pour la parallélisation sur CPU
Accélérer les codes avec l'utilisation de GPU
Déployer des applications HPC sur des supercalculateurs

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au HPC et Python scientifique

  • —Qu'est-ce que le calcul haute performance (HPC) ?
  • —Panorama des architectures de supercalculateurs (CPU, GPU, clusters)
  • —Rappel des bases de Python pour le calcul scientifique (NumPy, SciPy)
  • —Environnements de développement et d'exécution spécifiques HPC
02

Profilage et optimisation du code Python

  • —Identification des goulots d'étranglement (CPU, RAM, I/O)
  • —Outils de profiling Python (cProfile, line_profiler, memory_profiler)
  • —Techniques d'optimisation (vectorisation avec NumPy)
  • —Bonnes pratiques pour un code Python performant
03

Accélération Numba et Cython

  • —Introduction à Numba pour la compilation JIT
  • —Compilation de fonctions et de boucles avec Numba
  • —Introduction à Cython pour l'écriture de code C en Python
  • —Interfaçage de Cython avec des bibliothèques C/C++ existantes
04

Programmation parallèle avec Multiprocessing

  • —Concepts fondamentaux de la programmation parallèle
  • —Utilisation du module `multiprocessing` (processus, pools)
  • —Communication inter-processus (queues, pipes)
  • —Gestion des verrous et des conditions de course
05

Programmation parallèle avec Threads (déconseillé pour calcul)

  • —Concepts de threading en Python (limitation GIL)
  • —Utilisation du module `threading` pour tâches I/O-bound
  • —Synchronisation des threads (locks, sémaphores)
  • —Quand utiliser ou non les threads en HPC
06

Introduction à MPI pour Python (MPI4Py)

  • —Concepts de Message Passing Interface (MPI)
  • —Installation et configuration de MPI4Py
  • —Communication point-à-point (send, recv)
  • —Hello World MPI en Python
07

Communication collective avec MPI4Py

  • —Opérations collectives (broadcast, reduce, scatter, gather)
  • —Utilisation de communicateurs MPI
  • —Gestion des erreurs et du debugging MPI
  • —Conception d'algorithmes parallèles avec MPI
08

Calcul sur GPU avec CUDA Python (PyCUDA / Numba Pro)

  • —Introduction à l'architecture GPU et CUDA
  • —Installation de PyCUDA ou Numba Pro (CUDA backend)
  • —Écriture de noyaux CUDA simples en Python
  • —Transferts de données CPU-GPU et GPU-CPU
09

Optimisation GPU et algorithmes CUDA

  • —Stratégies d'optimisation pour GPU (mémoire partagée, registres)
  • —Algorithmes courants sur GPU (produit matriciel, FFT)
  • —Debugging et profiling de code CUDA Python
  • —Comparaison CPU vs GPU pour des tâches spécifiques
10

Dask pour le calcul distribué

  • —Introduction à Dask (DataFrames, Arrays, Delayed)
  • —Calcul distribué sur des clusters locaux ou distants
  • —Intégration de Dask avec NumPy et Pandas
  • —Optimisation des tâches Dask
11

Technologies HPC avancées et interopérabilité

  • —Introduction à OpenMP pour la parallélisation partagée (avec Cython)
  • —Utilisation de HDF5 pour le stockage de données volumineuses (h5py)
  • —Bonnes pratiques pour l'intégration de Python dans un workflow HPC
  • —Concepts d'orchestration et de gestion de tâches (Slurm, PBS)
12

Projet pratique et études de cas HPC

  • —Mise en œuvre d'un algorithme HPC complet
  • —Profilage et optimisation du projet
  • —Choix de la technologie de parallélisation adaptée
  • —Analyse des performances et rapport final
  • —--
  • —*Compétences :**
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Python Haute Performance pour Supercalculateurs" est de maîtriser les principes de la programmation Python pour le calcul haute performance (HPC). Ce module est essentiel pour ceux qui souhaitent comprendre comment optimiser leurs codes Python spécifiquement pour les environnements de calcul intensif. En abordant des concepts fondamentaux, nous permettons aux participants d'acquérir une base solide pour des applications HPC efficaces. Le défi principal que rencontrent souvent les apprenants dans ce domaine est la complexité de l'optimisation des performances des codes Python. Beaucoup sous-estiment l'importance de la parallélisation et de l'accélération via des GPU, ce qui peut mener à des performances sous-optimales. Cette formation permet de surmonter ces obstacles en offrant des stratégies claires et des outils pratiques pour améliorer significativement l'efficacité des calculs. Ce qui distingue notre formation des autres approches est notre focus sur l'intégration des techniques modernes telles que Numba et Cython pour l'accélération des codes. En alliant théorie et pratique, nous proposons des cas d'utilisation concrets et des exercices qui permettent de visualiser l'impact des optimisations sur des supercalculateurs. Les apprenants bénéficieront ainsi d'une expérience immersive, essentielle pour maîtriser les enjeux du HPC. Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons vivement aux participants de préparer des exemples de projets ou de codes sur lesquels ils travaillent. Cela facilitera les échanges durant les sessions pratiques et permettra d'appliquer directement les concepts appris. Approchez cette formation avec curiosité et détermination, et vous découvrirez comment transformer vos compétences Python en outils puissants pour le calcul haute performance.

Pourquoi choisir cette formation en langages et développement

🎯

Expertise spécifique en HPC

Développez une compréhension approfondie des principes du calcul haute performance (HPC) appliqués à Python, un atout indispensable pour les scientifiques et ingénieurs.

⚙️

Optimisation avancée du code

Découvrez comment profiler et optimiser vos codes Python, garantissant des performances maximales pour des applications critiques.

🚀

Accélération avec GPU

Apprenez à intégrer l'accélération GPU avec Numba et Cython, augmentant significativement la rapidité d'exécution de vos programmes.

🔄

Programmation parallèle efficace

Maîtrisez la programmation parallèle avec Multiprocessing, une compétence essentielle pour tirer parti des architectures multi-core modernes.

🌐

Introduction à MPI4Py

Initiez-vous à MPI pour Python, un cadre clé pour le développement d'applications distribuées sur supercalculateurs.

📈

Déploiement sur supercalculateurs

Apprenez les meilleures pratiques pour déployer vos applications HPC sur des supercalculateurs, maximisant ainsi leur potentiel.

Compétences acquises

Optimiser code Python HPC

Appliquer des techniques avancées (profiling, Numba, Cython) pour l'optimisation des performances de code Python, réduisant les temps d'exécution et l'utilisation des ressources sur des calculs intensifs.

Paralléliser Python sur CPU

Utiliser des paradigmes de programmation parallèle (multiprocessing, MPI4Py) pour distribuer des calculs sur plusieurs cœurs CPU ou nœuds, améliorant significativement la vitesse de traitement de gros volumes de données.

Accélérer code avec GPU

Maîtriser l'accélération GPU avec des outils comme Numba ou PyCUDA pour exploiter la puissance des cartes graphiques, exécutant des calculs numériques massifs en parallèle pour des gains de performance drastiques.

Déployer sur supercalculateur

Interagir avec des environnements de supercalculateurs, gérer les ressources et les dépendances (Dask, HDF5), et déployer des applications Python optimisées pour le calcul haute performance.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Scientifiques & Chercheurs Ingénieurs Calcul Développeurs Python Senior Architectes HPC

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, mais une bonne connaissance de Python est souhaitable.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers des devoirs et des exercices Projet final qui consiste à déployer une application HPC sur un supercalculateur Entretien final pour évaluer les compétences acquises

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

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FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

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Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

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FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

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Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Un participant a optimisé son code Python pour un supercalculateur, réduisant le temps de traitement des données de manière significative. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Un autre a appliqué des techniques de programmation parallèle pour améliorer les performances de ses applications scientifiques. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

- Maîtrise des fondamentaux de Python (variables, boucles, fonctions, bases des bibliothèques scientifiques comme NumPy). - Connaissances de base en ligne de commande/terminal (Linux de préférence). - Notions de calcul parallèle/HPC appréciées mais non obligatoires. - Familier avec le concept de performance applicative.

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