EC 1 - Programmation cluster
Mention / Spécialité
Calcul haute performance, simulation (CHPS)
Composante porteuse
UFR Sciences Exactes et Naturelles
Intitulé de la matière
Programmation cluster
Intitulé de la matière en anglais
Cluster programming
Répartition des heures d'enseignement
| Présentiel |
Distanciel |
| CM |
TD |
TP |
CM |
TD |
TP |
TE |
| 14 |
0 |
16 |
0 |
0 |
0 |
25 |
Description de l'enseignement
Objectifs spécifiques visés : - Développement d'applications sur architectures HPC dans un environnement Unix
- Programmation parallèle avancée : hybridation OpenMP / MPI ; programmation multi-GPU OpenMP/CUDA et MPI/OpenMP/CUDA
- Évaluation et optimisation des performances de codes parallèles
- Placement des tâches et des données
Objectifs généraux visés : - Conception d'applications parallèles sur architectures HPC
- Connaissance de l'environnement technologique HPC actuel
- Utilisation des moyens de calcul haute performance généralistes et spécialisés
Connaissances requises : - Programmation C/C++
- Programmation parallèle (mémoire partagée / mémoire distribuée) et accélérée
Programme : - Architectures HPC : clusters de calcul, SMP, processeurs graphiques, cloud-computing
- Modèles de mémoires : mémoires distribuées, mémoire partagée, mémoire interne à l'accélérateur de calcul
- Panorama du calcul haute performance actuel (Top500, constructeurs, utilisateurs)
- Systèmes d'exploitation HPC : Linux, Red Hat Cluster
- Environnements de développement HPC : OpenMP, MPI, OpenACC, OpenStack
- Algorithmique parallèle avancée
Objectifs de l'enseignement
Tirer parti d'un environnement HPC complet : cluster et environnement logiciel
Enseignant référent
- FOYER Clement
- clement.foyer@univ-reims.fr
|
14 |
- |
16 |
- |
- |
- |
25 |
EC 2 - Virtualisation et cloud pour le HPC
Mention / Spécialité
Calcul haute performance, simulation (CHPS)
Composante porteuse
UFR Sciences Exactes et Naturelles
Intitulé de la matière
Virtualisation et cloud pour le HPC
Intitulé de la matière en anglais
Virtualization and cloud for HPC
Répartition des heures d'enseignement
| Présentiel |
Distanciel |
| CM |
TD |
TP |
CM |
TD |
TP |
TE |
| 14 |
0 |
16 |
0 |
0 |
0 |
25 |
Description de l'enseignement
Objectifs spécifiques : - Création d'une architecture virtualisée
- Gestion de conteneurs Docker / Singularity
- Utilisation des gestionnaires Docker Swarm / Kubernetes
Objectifs généraux : - Comprendre les problématiques liées à la virtualisation (accès aux éléments virtualisés, configuration du réseau, partage de ressources, ...)
- Maîtriser la configuration et le déploiement de machines virtuelles et de conteneurs
- Mettre en oeuvre des environnements virtualisés sur des plateformes HPC et cloud
Connaissances requises : - connaissances en administration Linux/Unix
- maîtrise de langages de scripting (bash, python)
Programme : - Les solutions de virtualisation
- isolation et conteneurs
- hyperviseurs de types 1 & 2
- Gestion des architectures virtuelles
- installation des plates-formes d'exécution
- création et configuration d'invités
- exécution et gestion des invités
- Gestion des ressources et déploiement d'applications
- sur une plateforme HPC
- sur un environnement cloud
Objectifs de l'enseignement
Connaître, appréhender et mettre en oeuvre les différents types de virtualisation
Enseignant référent
- STEFFENEL Luiz Angelo
- luiz-angelo.steffenel@univ-reims.fr
|
14 |
- |
16 |
- |
- |
- |
25 |
EC 1 - Architecture des processeurs et optimisation
Mention / Spécialité
Calcul haute performance, simulation (CHPS)
Composante porteuse
UFR Sciences Exactes et Naturelles
Intitulé de la matière
Architecture des processeurs et optimisation
Intitulé de la matière en anglais
CPU architectures and optimization
Répartition des heures d'enseignement
| Présentiel |
Distanciel |
| CM |
TD |
TP |
CM |
TD |
TP |
TE |
| 12 |
0 |
18 |
0 |
0 |
0 |
25 |
Description de l'enseignement
Objectifs spécifiques : - Connaissance des architectures scalaires et superscalaires des processeurs
- Connaissance des mémoires caches et de leur fonctionnement
- Connaissance des spécificités des architectures x86 (SMT, AVX, ...)
- Connaissance des métriques d'optimisation (roofline model, taux de vectorisation)
Objectifs généraux : - Connaissance avancée des processeurs et de leur fonctionnement interne, permettant leur meilleure exploitation dans un objectif de calcul haute performance
- Connaissance et pratique des techniques d'optimisation classiques (blocking, double buffering, vectorisation)
Connaissances requises : - Programmation C/C++
- Programmation parallèle (mémoire partagée / mémoire distribuée).
Programme : - Découverte des architectures des processeurs (ARM, x86) et des jeux d'instructions spécifiques
- Mise en pratique des méthodes d'optimisation
- résolution des partages de données
- utilisation de la vectorisation
- déroulage de boucles
- double buffering
- utilisation de halos
Objectifs de l'enseignement
Connaissances sur le fonctionnement interne des processeurs, et prise en compte pour le développement de programmes efficaces
Enseignant référent
- FOYER Clement
- clement.foyer@univ-reims.fr
|
12 |
- |
18 |
- |
- |
- |
25 |
EC 2 - Accélérateurs & HPC
Mention / Spécialité
Calcul haute performance, simulation (CHPS)
Composante porteuse
UFR Sciences Exactes et Naturelles
Intitulé de la matière
Accélérateurs & HPC
Intitulé de la matière en anglais
Accelerators & HPC
Répartition des heures d'enseignement
| Présentiel |
Distanciel |
| CM |
TD |
TP |
CM |
TD |
TP |
TE |
| 10 |
6 |
14 |
0 |
0 |
0 |
25 |
Description de l'enseignement
Objectifs spécifiques : - Programmation CUDA, OpenACC, OpenMP pour accélérateurs, OpenCL,
- Architectures des accélérateurs GPU et FPGA, modèle de programmation
- Utilisation des architectures CPU x86 et ARM
- Programmation multi-GPU
- Programmation MPI mono-noeud et multi-noeud
Objectifs généraux : - Architectures des processeurs et accélérateurs
- Programmation hétérogène
Connaissances requises : - Programmation C/C++
- Programmation parallèle, programmation GPU
Programme : - Les différents types d'accélérateurs
- architectures, analyse des hiérarchies mémoire
- performances théoriques
- modèles d'exécution, modèles de programmation
- Les différentes API de programmation
- Benchmarks, performances réelles
- Résolution accélérée de problèmes concrets
Objectifs de l'enseignement
Comprendre et mettre en oeuvre à la bonne échelle la programmation hétérogène à l'aide des accélérateurs de calcul (GPU, FPGA) au sein de supercalculateurs
Enseignant référent
- RENARD Arnaud
- arnaud.renard@univ-reims.fr
|
10 |
6 |
14 |
- |
- |
- |
25 |
EC 1 - Imagerie médicale
Mention / Spécialité
Calcul haute performance, simulation (CHPS)
Composante porteuse
UFR Sciences Exactes et Naturelles
Intitulé de la matière
Imagerie médicale
Intitulé de la matière en anglais
Medical imaging
Répartition des heures d'enseignement
| Présentiel |
Distanciel |
| CM |
TD |
TP |
CM |
TD |
TP |
TE |
| 9 |
9 |
7 |
0 |
0 |
0 |
20 |
Description de l'enseignement
Objectifs spécifiques : - Maîtriser l'algorithmique pour l'imagerie médicale
- Maîtriser programmation pour l'imagerie médicale 2D et 3D
- Comprendre les enjeux technologiques et industriels afférents à l'imagerie médicale
Objectifs généraux :
Traitement et analyse d'images
Connaissances requises : - Notions de base de Physique ; Eléments de Mathématiques
- Algorithmique et complexité ; programmation
- Notions de traitement et d'analyse d'images.
Programme : - Modalités d'acquisition des images médicales (IRM, TDM, TEP...)
- Physique de l'acquisition et physiologie
- Propriétés des images médicales (structure, valeurs, ...)
- Prétraitement (filtrage, débruitage, ...)
- Recalage (temporel, multimodal, intrapatient, ...)
- Segmentation et classification
- Analyse (structurelle, quantitative, ...)
- Modèles (atlas, patient-spécifique)
- Simulation (physique, physiologique, biomécanique)
- Applications cliniques
Objectifs de l'enseignement
- Comprendre les problématiques liées à l'imagerie médicale 2D et 3D
- Maîtriser les méthodes classiques de traitement et à l'analyse des images médicales
Enseignant référent
- JAILLET Christophe
- christophe.jaillet@univ-reims.fr
|
9 |
9 |
7 |
- |
- |
- |
20 |
EC 2 - IA & HPC
Mention / Spécialité
Calcul haute performance, simulation (CHPS)
Composante porteuse
UFR Sciences Exactes et Naturelles
Intitulé de la matière
IA & HPC
Intitulé de la matière en anglais
AI & HPC
Répartition des heures d'enseignement
| Présentiel |
Distanciel |
| CM |
TD |
TP |
CM |
TD |
TP |
TE |
| 14 |
0 |
16 |
0 |
0 |
0 |
25 |
Description de l'enseignement
Objectifs spécifiques : - Les applications industrielles du deep learning (traitement du signal, médecine, reconnaissance d'image, reconnaissance de la parole)
- Développement d'applications de deep learning dans des environnements matériels fortement parallèles (HPC, GPU, TPU)
- Application du deep learning au service de la simulation
Objectifs généraux : - Connaissance des principaux modèles de réseaux de neurones et leurs domaines d'application
- Maîtrise de la constitution d'un jeu d'apprentissage
- Caractérisation de la performance et réseau de neurones et optimisation
- Utilisation de l'intelligence artificielle dans le développement d'objets connectés (IoT, HPDA, ...)
Connaissances requises : Les bases du fonctionnement des frameworks TensorFlow/Keras et PyTorch
Programme :
- Etude et conception de modèles
- Convolutional Neural Networks
- Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM, GRU) / Temporal Convolutional Networks
- Generative Adversarial Networks
- Etude d'éléments avancés
- les principes des Transformers (et leurs utilisations avec les LLM et ViT)
- Denoising Diffusion Probabilistic Networks
- Deep Reinforcement Learning
- Physics-Informed Neural Networks
- Optimisation des modèles
- Quantization, Pruning, Distillation
- Adaptation aux TPUs, dispositifs Edge (TensorRT, TinyML)
Objectifs de l'enseignement
Etude, analyse et développement d'application de Deep Learning en contexte HPC ; applications
Enseignant référent
- STEFFENEL Luiz Angelo
- luiz-angelo.steffenel@univ-reims.fr
|
14 |
- |
16 |
- |
- |
- |
25 |
EC 1 - Anglais
Mention / Spécialité
Calcul haute performance, simulation (CHPS)
Composante porteuse
UFR Sciences Exactes et Naturelles
Intitulé de la matière
Anglais
Intitulé de la matière en anglais
English
Répartition des heures d'enseignement
| Présentiel |
Distanciel |
| CM |
TD |
TP |
CM |
TD |
TP |
TE |
| 0 |
30 |
0 |
0 |
0 |
0 |
15 |
Description de l'enseignement
Objectifs spécifiques : - Savoir parler de son parcours universitaire et/ou professionnel, décrire ses missions et responsabilités
- Elaborer CV et lettre de motivation en Anglais
- Répondre aux questions types d'un entretien d'embauche en Anglais
- Conduire et participer à une réunion professionnelle/scientifique ou technique
Objectifs généraux :
Compétences relatives à l'apprentissage d'une langue étrangère au niveau B2/C1 du Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues (CECRL) : compréhension de l(oral, compréhension de l'écrit, expression orale en continu et en interaction, expression écrite
Connaissances requises :
Avoir étudié et pratiqué la langue anglaise dans l'enseignement secondaire et supérieur
Programme : - Présentation à l'oral et à l'écrit d'un stage / d'un projet de recherche
- Elaboration d'un dossier de candidature (recherche d'une offre d'emploi, étude et élaboration du CV vidéo et papier et d'une lettre de motivation en fonction de l'offre)
- Entraînement à l'entretien d'embauche en Anglais
- Participation à une réunion : bref exposé, argumentation, analyse critique, prise de décision
- Conduite de réunion : donner et prendre la parole, synthétiser, réguler
- Présentation du TOEIC et des ressources possibles pour le travailler
Remarque : étant donné le niveau attendu en fin de diplôme de Master (B2/C1), il est vivement recommandé de compléter les enseignements et apprentissages en TD d'Anglais par un travail personnel au CRL (Centre de Ressources en Langues) du campus.
Ce travail complémentaire se fera en autonomie mais l'étudiant pourra bénéficier du guidage et de l'accompagnement de son enseignant d'Anglais.
Objectifs de l'enseignement
Consolider ses connaissances de l'Anglais technique et professionnel
Valider et consolider un niveau B2/C1 du référentiel du Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues (CECRL)
Enseignant référent
- LELARGE Aline
- aline.lelarge@univ-reims.fr
|
- |
30 |
- |
- |
- |
- |
15 |
EC 2 - Gestion de projets
Mention / Spécialité
Calcul haute performance, simulation (CHPS)
Composante porteuse
UFR Sciences Exactes et Naturelles
Intitulé de la matière
Gestion de projets
Intitulé de la matière en anglais
Project management
Répartition des heures d'enseignement
| Présentiel |
Distanciel |
| CM |
TD |
TP |
CM |
TD |
TP |
TE |
| 12 |
8 |
0 |
0 |
0 |
0 |
15 |
Description de l'enseignement
Objectifs spécifiques : - Connaître les méthodes de gestion de projet
- Savoir exprimer un besoin : comprendre l'organisation d'un projet et le rôle des parties prenantes ; gérer la complexité
- Savoir planifier des tâches et quantifier le travail associé
Objectifs généraux : - Rédaction de documents techniques
- Organisation des équipes
Connaissances requises : Programme : - Etat des lieux et évolution de la gestion de projet en entreprise
- Le contenu et la rédaction d'un cahier des charges
- Les outils de la gestion de projet (cycle en V, user story, epic, instances de Scrum, outils de testing)
- Méthodes agiles (focus SCRUM, acculturation à Kanban, Extreme Programming, ...)
- expression d'un besoin
- notion de mvp
- Estimation et planification des tâches à réaliser dans un projet
Objectifs de l'enseignement
Maitriser les techniques de gestion et d'organisation des projets informatiques
Enseignant référent
- JAILLET Christophe
- christophe.jaillet@univ-reims.fr
|
12 |
8 |
- |
- |
- |
- |
15 |
EC 3 - Conférences professionnelles
Mention / Spécialité
Calcul haute performance, simulation (CHPS)
Composante porteuse
UFR Sciences Exactes et Naturelles
Intitulé de la matière
Conférences professionnelles
Intitulé de la matière en anglais
Professional conferences
Répartition des heures d'enseignement
| Présentiel |
Distanciel |
| CM |
TD |
TP |
CM |
TD |
TP |
TE |
| 20 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
10 |
Description de l'enseignement
Découvrir différents aspects de la vie professionnelle dans le domaine du HPC et de la simulation, de l'imagerie numérique, de l'IA, grâce à des conférences d'intervenants présentant leurs activités ou un projet particulier développé au sein de leur entreprise.
Programme : - conférences et séminaires donnés par des professionnels
- certifications professionnelles (NVIDIA et autres)
- participation à des événements dans le domaine du HPC, Image et IA (Forum Teratec, Conférence Supercomputing)
Objectifs de l'enseignement
Cette matière d'ouverture permet aux étudiants d'intéragir avec des professionnels dans leur domaine d'activité, soit à travers des séminaires et exposés, soit en contact direct lors des salons professionnels.
Il est également envisagé la formations à des certifications professionnelles.
Enseignant référent
- JAILLET Christophe
- christophe.jaillet@univ-reims.fr
|
20 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
| Total semestre |
105 |
53 |
87 |
- |
- |
- |
185 |
