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Accélérez grâce au calcul intensif, avec GENCI
23 octobre 2020
Le calcul intensif au service de la connaissance
HPC at the service of knowledge
01.
Le calcul intensif au service de la connaissance
GENCI : Grand Equipement National de Calcul
Intensif Très grande infrastructure de recherche
Opérateur public créé en 2007 par le MESRI, le CEA, le CNRS, la CPU et
Inria. Notre rôle est de porter la politique nationale en calcul intensif
pour la recherche.
Notre mission : mettre à disposition des chercheurs français
(académiques et industriels) pour leur travaux de recherche en
simulation numérique et IA des supercalculateurs et des moyens de
stockage.
3 centres de calcul; 2 au sud de Paris (IDRIS er TGCC) et un à
Montpellier (CINES)
Ces machines sont accessibles, gratuitement, via des appels à projets 2
fois par an basés sur l’excellence scientifique.
Le calcul intensif au service de la connaissance
Les supercalculateurs
nationaux
Ils sont installés et exploités dans 3 centres:
• Le Très Grand centre de calcul du CEA (TGCC) à Bruyères le
Châtel
• L’institut du développement et des ressources informatique
scientifique du CNRS (IDRISS) à Orsay
• Le CINES, Centre Informatique National de l’Enseignement
Supérieur à Montpellier
JOLIOT-CURIE AU TGCC
Supercalculateur BULL Sequana de 9,4 Pflop/s doté d’une
architecture équilibrée
JEAN ZAY à l’IDRIS
Premier supercalculateur HPE SGI 8600 convergé HPC/IA de 14
Pflop/s – nœuds scalaire Intel Cascade Lake et nœuds scalaire à 4
GPU nVIDIA V100 soit 1044 GPU
OCCIGEN au CINES
Supercalculateur à nœuds fins BULL Bullx de 3,5 Pflop/s
+3 Machines innovantes OUESSANT, FRIOUL et INTI dans notre
cellule de veille technologique
SiMSEO
02.
Un programme R&D pour les start-ups
Afin d’aider et accélérer le passage à l’échelle des start-ups et PME françaises,
nous avons mis en place avec l’aide de la DGE un programme national
spécifique appelé SiMSEO (http://www.genci.fr/fr/content/simseo), porté par
plusieurs plateformes régionales.
Depuis sa création, il y a 5 ans, il a permis de sensibiliser plus de 1800
entreprises.
Avec la convergence du monde du calcul et de l’IA nous nous sommes
rapprochés d’incubateurs comme Station F (via French Tech Central)
Un programme investissement d’avenir coordonné
par GENCI et Teratec piloté par la DGE, financé par BPI
France
1. Audit • Conseil R&D
2. Conseil R&D
3. Développement
• Développement d’algorithmes
complexes
• Amélioration de vos codes de calcul
Votre projet en 3 étapes :
• Gestion des bases de données
• Accès à des heures de calcul (HPC
services)
Notre expertise :
• Réseau d’experts métiers et en simulation
numérique et IA
• Accompagnement d’un projet industriel (PoC)
• Abondement par un subvention d’état à 50%
6 architectures HPC
uniques en France
9 pflop/s*
disponibles
300 GPU
accessibles pour l’IA
1800 entreprises déjà
intéressées
*Pflop/s : 1015 opérations à
virgule flottante par seconde
Occitanie
Nouvelle Aquitaine
Normandie
Grand Est
(Strasbourg)
Auvergne-Rhône-
Alpes
Grand Est (Reims)
Coordination
nationale
Les 6 supercalculateurs
régionaux
Performants, Souverains, Diversifiés
Machine Roméo à Roméo - Reims
Première machine GPU française
Modèle Bull Sequana X1000 • Dernière génération de processeurs Intel
• 280 GPU NVIDIA P100 NVLINK
(https://romeo.univ-reims.fr/documents/2018/20181001-ROMEO_detailMateriel.pdf)
Machine Myria au CRIANN – Rouen
10 000 cœurs de calcul x86, puissance crête 600 TFlop/s
co-processeurs GPU NVIDIA Pascal P100 et Kepler K80, processeurs Intel
Xeon Phi
(https://www.criann.fr/myria-le-nouveau-supercalculateur-du-criann/)
Machine Olympe au CalMIP – Toulouse
Modèle SEQUANA (ATOS-BULL) d’une puissance crête de 1,365Pflops/s
(https://www.calmip.univ-toulouse.fr/spip.php?article582&lang=fr)
Machine à SNASA – Bordeaux
Centre Alsa-Calcul services – Strasbourg
En partenariat avec Cemosis.
Machine d’une puissance crête de 270 Tflop/s et doté de GO GPU.
Centre de calcul CIMENT Maimosine - Grenoble
Olympe, CalMiP, Toulouse
Romeo, Reims
Comment accéder aux ressources
SiMSEO
Cas D’étude
03.
• Accompagnée par la cellule de veille technologique de GENCI en 2018
• Pl@ntNet est une application basé sur des réseaux neuronaux permettant
d’identifier des éléments de la flore mondiale (plante, fleur). Pl@ntNet
fonctionne actuellement sur 17k espèces de plantes.
• Il s’agit d’un projet de recherche et de sciences participatives, soutenu
initialement par Agropolis Fondation, et développé depuis 2009 dans le cadre
d’un consortium regroupant le Cirad, l’INRA, l’Inria, et l’IRD, en collaboration
avec le réseau Tela Botanica. Ce projet se poursuit aujourd’hui au travers de
l’initiative Floris’Tic financée par un Programme d’Investissement d’Avenir
Alexis Joly - INRIA
alexis.joly@inria.fr
Système d’aide à l’identification des plantes par
l’image
Pl@ntNet
Evaluer la capacité à entrainer les réseaux de
reconnaissance de façon plus rapide, et meilleure,
que par les moyens disponibles par l’équipe
Objectif 1 : Augmenter la précision de la
reconnaissance
Objectif 2 : Augmenter le nombre d’espèces
reconnues
Son besoin
Son accompagnement
Il leur a été proposé de travailler sur des
technologies de pointe du moment (Ouessant,
avec ses GPUs P100, de l’ordre de 4x plus rapide
que les GPUs disponibles pour l’équipe).
Puis passage à l’échelle sur des machines
nationales puis européennes.
• Premier objectif rapidement atteint. Les équipes ont
compris l’impact des architectures HPC de pointe sur leurs
résultats (en terme de « time to solution », puis de précision
du modèle).
• 2ème objectif : faire tourner un cas test d’entrainement (« the
big one ») sur l’ensemble de la flore mondiale (370k classes)
• Utilisation de l’architecture prototype, machine Intel Tier-1
Occigen du CINES puis vers la machine Tier-0 Joliot-Curie.
• Effectuer un apprentissage à cette échelle sur architecture
Intel est une première mondiale.
• une précision actuelle de 40%, ce qui est très intéressant du
point de vue de l'aide à la décision.
• Le GPU n’est pas obligatoire pour entrainer un réseau de
neurones.
Les résultats
Témoignage :
« Ce qui est très intéressant c’est
que la cellule de la veille
technologique a répondu aux
besoins de Pl@ntNet, notamment
en mettant les architectures
nécessaires en réponse à ces
besoins. Certes la finalité n’a pas
été d’utiliser une machine de la
cellule, mais grâce à l’effort initial,
l’équipe a pu réaliser une
première mondiale, et les
retombées devraient être assez
fortes pour eux dans les mois à
venir. »
G. Hautreux, ingénieur de
recherche CINES
• Accompagnée par la plateforme régionale du CRIANN.
• SINAY accélère la digitalisation des industries maritimes en proposant une
plateforme big data et des technologies d’intelligence artificielle, machine
learning et deep learning.
• SINAY avait besoin de réaliser des modélisations de bruits sous-marins avec un
très haut niveau de résolution et sur de larges zones (la mer Méditerranée). Il
était impossible de lancer des calculs d’envergure sur cluster interne de
l’entreprise. Il a donc été décidé de travailler avec le CRIANN pour pouvoir
exploiter leur puissance de calcul.
1ère solution Big Data appliquée aux industries
maritimes et à l’étude du milieu marin.
SINAY
Yanis Souami - SINAY
yanis.souami@sinay.fr
• SINAY avait besoin de réaliser des modélisations de
bruits sous-marins avec un très haut niveau de
résolution et sur de larges zones (la mer
Méditerranée). Il était impossible de lancer des
calculs d’envergure sur cluster interne de
l’entreprise. Il a donc été décidé de travailler avec le
CRIANN pour pouvoir exploiter leur puissance de
calcul.
Son besoin
Son accompagnement
Les ingénieurs de SINAY bénéficient d’une session
de formation et d’un accompagnement
personnalisé pour mettre en place les codes sur
le calculateur et utiliser les ressources de façon
optimale.
Modélisation du bruit sous-marin réalisé à l’aide du
code de calcul optimisé et avec l’utilisation du
supercalculateur Myria du CRIANN.
• Accélération des performances obtenue par la mise au point
d’une version parallèle du code.
• Réduction de plusieurs années à quelques heures du temps
de calcul grâce à l’utilisation du calculateur.
• Capacité de modéliser de larges zones géographiques.
• Développement accéléré de l’application Acoustique SINAY.
Les résultats
Témoignage :
« SINAY est très satisfait de
l’accompagnement au sein du
programme SIMSEO aussi bien
techniquement que
financièrement. Nous avons
considérablement gagné en
productivité pour le
développement de notre solution
Acoustique.»
Yanis SOUAMI, CEO SINAY
Contact
SIMSEOhttp://www.genci.fr/fr/content/simseo
simseo@genci.fr
GENCIhttp://www.genci.fr
ELISE QUENTEL
elise.quentel@genci.fr
+33 6 67 73 19 47
6 bis Rue Auguste Vitu 75015 PARIS
https://app.agendize.com/book/1015526680520440?button=1015526689547777&lang=fr
PRISE DE RDV À FRENCH TECH CENTRAL
ABRAHAM LUNDA
abraham.lunda@genci.fr
6 bis Rue Auguste Vitu 75015 PARIS
Retrouvez la programmation
de French Tech Central
sur le site
french-tech-central.com

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  • 3. GENCI : Grand Equipement National de Calcul Intensif Très grande infrastructure de recherche Opérateur public créé en 2007 par le MESRI, le CEA, le CNRS, la CPU et Inria. Notre rôle est de porter la politique nationale en calcul intensif pour la recherche. Notre mission : mettre à disposition des chercheurs français (académiques et industriels) pour leur travaux de recherche en simulation numérique et IA des supercalculateurs et des moyens de stockage. 3 centres de calcul; 2 au sud de Paris (IDRIS er TGCC) et un à Montpellier (CINES) Ces machines sont accessibles, gratuitement, via des appels à projets 2 fois par an basés sur l’excellence scientifique. Le calcul intensif au service de la connaissance
  • 4. Les supercalculateurs nationaux Ils sont installés et exploités dans 3 centres: • Le Très Grand centre de calcul du CEA (TGCC) à Bruyères le Châtel • L’institut du développement et des ressources informatique scientifique du CNRS (IDRISS) à Orsay • Le CINES, Centre Informatique National de l’Enseignement Supérieur à Montpellier JOLIOT-CURIE AU TGCC Supercalculateur BULL Sequana de 9,4 Pflop/s doté d’une architecture équilibrée JEAN ZAY à l’IDRIS Premier supercalculateur HPE SGI 8600 convergé HPC/IA de 14 Pflop/s – nœuds scalaire Intel Cascade Lake et nœuds scalaire à 4 GPU nVIDIA V100 soit 1044 GPU OCCIGEN au CINES Supercalculateur à nœuds fins BULL Bullx de 3,5 Pflop/s +3 Machines innovantes OUESSANT, FRIOUL et INTI dans notre cellule de veille technologique
  • 6.
  • 7. Un programme R&D pour les start-ups Afin d’aider et accélérer le passage à l’échelle des start-ups et PME françaises, nous avons mis en place avec l’aide de la DGE un programme national spécifique appelé SiMSEO (http://www.genci.fr/fr/content/simseo), porté par plusieurs plateformes régionales. Depuis sa création, il y a 5 ans, il a permis de sensibiliser plus de 1800 entreprises. Avec la convergence du monde du calcul et de l’IA nous nous sommes rapprochés d’incubateurs comme Station F (via French Tech Central)
  • 8. Un programme investissement d’avenir coordonné par GENCI et Teratec piloté par la DGE, financé par BPI France 1. Audit • Conseil R&D 2. Conseil R&D 3. Développement • Développement d’algorithmes complexes • Amélioration de vos codes de calcul Votre projet en 3 étapes : • Gestion des bases de données • Accès à des heures de calcul (HPC services) Notre expertise :
  • 9. • Réseau d’experts métiers et en simulation numérique et IA • Accompagnement d’un projet industriel (PoC) • Abondement par un subvention d’état à 50% 6 architectures HPC uniques en France 9 pflop/s* disponibles 300 GPU accessibles pour l’IA 1800 entreprises déjà intéressées *Pflop/s : 1015 opérations à virgule flottante par seconde Occitanie Nouvelle Aquitaine Normandie Grand Est (Strasbourg) Auvergne-Rhône- Alpes Grand Est (Reims) Coordination nationale
  • 10. Les 6 supercalculateurs régionaux Performants, Souverains, Diversifiés Machine Roméo à Roméo - Reims Première machine GPU française Modèle Bull Sequana X1000 • Dernière génération de processeurs Intel • 280 GPU NVIDIA P100 NVLINK (https://romeo.univ-reims.fr/documents/2018/20181001-ROMEO_detailMateriel.pdf) Machine Myria au CRIANN – Rouen 10 000 cœurs de calcul x86, puissance crête 600 TFlop/s co-processeurs GPU NVIDIA Pascal P100 et Kepler K80, processeurs Intel Xeon Phi (https://www.criann.fr/myria-le-nouveau-supercalculateur-du-criann/) Machine Olympe au CalMIP – Toulouse Modèle SEQUANA (ATOS-BULL) d’une puissance crête de 1,365Pflops/s (https://www.calmip.univ-toulouse.fr/spip.php?article582&lang=fr) Machine à SNASA – Bordeaux Centre Alsa-Calcul services – Strasbourg En partenariat avec Cemosis. Machine d’une puissance crête de 270 Tflop/s et doté de GO GPU. Centre de calcul CIMENT Maimosine - Grenoble Olympe, CalMiP, Toulouse Romeo, Reims
  • 11. Comment accéder aux ressources SiMSEO
  • 13. • Accompagnée par la cellule de veille technologique de GENCI en 2018 • Pl@ntNet est une application basé sur des réseaux neuronaux permettant d’identifier des éléments de la flore mondiale (plante, fleur). Pl@ntNet fonctionne actuellement sur 17k espèces de plantes. • Il s’agit d’un projet de recherche et de sciences participatives, soutenu initialement par Agropolis Fondation, et développé depuis 2009 dans le cadre d’un consortium regroupant le Cirad, l’INRA, l’Inria, et l’IRD, en collaboration avec le réseau Tela Botanica. Ce projet se poursuit aujourd’hui au travers de l’initiative Floris’Tic financée par un Programme d’Investissement d’Avenir Alexis Joly - INRIA alexis.joly@inria.fr Système d’aide à l’identification des plantes par l’image Pl@ntNet
  • 14. Evaluer la capacité à entrainer les réseaux de reconnaissance de façon plus rapide, et meilleure, que par les moyens disponibles par l’équipe Objectif 1 : Augmenter la précision de la reconnaissance Objectif 2 : Augmenter le nombre d’espèces reconnues Son besoin Son accompagnement Il leur a été proposé de travailler sur des technologies de pointe du moment (Ouessant, avec ses GPUs P100, de l’ordre de 4x plus rapide que les GPUs disponibles pour l’équipe). Puis passage à l’échelle sur des machines nationales puis européennes.
  • 15. • Premier objectif rapidement atteint. Les équipes ont compris l’impact des architectures HPC de pointe sur leurs résultats (en terme de « time to solution », puis de précision du modèle). • 2ème objectif : faire tourner un cas test d’entrainement (« the big one ») sur l’ensemble de la flore mondiale (370k classes) • Utilisation de l’architecture prototype, machine Intel Tier-1 Occigen du CINES puis vers la machine Tier-0 Joliot-Curie. • Effectuer un apprentissage à cette échelle sur architecture Intel est une première mondiale. • une précision actuelle de 40%, ce qui est très intéressant du point de vue de l'aide à la décision. • Le GPU n’est pas obligatoire pour entrainer un réseau de neurones. Les résultats Témoignage : « Ce qui est très intéressant c’est que la cellule de la veille technologique a répondu aux besoins de Pl@ntNet, notamment en mettant les architectures nécessaires en réponse à ces besoins. Certes la finalité n’a pas été d’utiliser une machine de la cellule, mais grâce à l’effort initial, l’équipe a pu réaliser une première mondiale, et les retombées devraient être assez fortes pour eux dans les mois à venir. » G. Hautreux, ingénieur de recherche CINES
  • 16. • Accompagnée par la plateforme régionale du CRIANN. • SINAY accélère la digitalisation des industries maritimes en proposant une plateforme big data et des technologies d’intelligence artificielle, machine learning et deep learning. • SINAY avait besoin de réaliser des modélisations de bruits sous-marins avec un très haut niveau de résolution et sur de larges zones (la mer Méditerranée). Il était impossible de lancer des calculs d’envergure sur cluster interne de l’entreprise. Il a donc été décidé de travailler avec le CRIANN pour pouvoir exploiter leur puissance de calcul. 1ère solution Big Data appliquée aux industries maritimes et à l’étude du milieu marin. SINAY Yanis Souami - SINAY yanis.souami@sinay.fr
  • 17. • SINAY avait besoin de réaliser des modélisations de bruits sous-marins avec un très haut niveau de résolution et sur de larges zones (la mer Méditerranée). Il était impossible de lancer des calculs d’envergure sur cluster interne de l’entreprise. Il a donc été décidé de travailler avec le CRIANN pour pouvoir exploiter leur puissance de calcul. Son besoin Son accompagnement Les ingénieurs de SINAY bénéficient d’une session de formation et d’un accompagnement personnalisé pour mettre en place les codes sur le calculateur et utiliser les ressources de façon optimale. Modélisation du bruit sous-marin réalisé à l’aide du code de calcul optimisé et avec l’utilisation du supercalculateur Myria du CRIANN.
  • 18. • Accélération des performances obtenue par la mise au point d’une version parallèle du code. • Réduction de plusieurs années à quelques heures du temps de calcul grâce à l’utilisation du calculateur. • Capacité de modéliser de larges zones géographiques. • Développement accéléré de l’application Acoustique SINAY. Les résultats Témoignage : « SINAY est très satisfait de l’accompagnement au sein du programme SIMSEO aussi bien techniquement que financièrement. Nous avons considérablement gagné en productivité pour le développement de notre solution Acoustique.» Yanis SOUAMI, CEO SINAY
  • 19. Contact SIMSEOhttp://www.genci.fr/fr/content/simseo simseo@genci.fr GENCIhttp://www.genci.fr ELISE QUENTEL elise.quentel@genci.fr +33 6 67 73 19 47 6 bis Rue Auguste Vitu 75015 PARIS https://app.agendize.com/book/1015526680520440?button=1015526689547777&lang=fr PRISE DE RDV À FRENCH TECH CENTRAL ABRAHAM LUNDA abraham.lunda@genci.fr 6 bis Rue Auguste Vitu 75015 PARIS
  • 20. Retrouvez la programmation de French Tech Central sur le site french-tech-central.com