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Séance de cours

Utilisation des grappes SCITAS

Dans cours

CIVIL-459: Deep learning for autonomous vehicles

Deep Learning (DL) is the subset of Machine learning reshaping the future of transportation and mobility. In this class, we will show how DL can be used to teach autonomous vehicles to detect objects, make predictions, and make decisions. (Fun fact: this s ...

Description

Cette séance de cours couvre la configuration et l'utilisation des clusters informatiques à usage général à l'EPFL, en mettant l'accent sur des sujets tels que l'organisation des clusters, la planification des tâches et la gestion de tâches simples. Il comprend également des informations sur les modules, les commandes de base et l'organisation des logiciels sous Lmod.

Enseignant·e

Alexandre Massoud Alahi

Alexandre Alahi is currently an Assistant Professor at EPFL. He spent five years at Stanford University as a Post-doc and Research Scientist after obtaining his Ph.D. from EPFL. His research enables machines to perceive the world and make decisions in the context of transportation problems and smart environments. He has worked on the theoretical challenges and practical applications of socially-aware Artificial Intelligence, i.e., systems equipped with perception and social intelligence. He was awarded the Swiss NSF early and advanced researcher grants for his work on predicting human social behavior. He won the CVPR Open Source Award (2012) for his work on Retina-inspired image descriptors, and the ICDSC Challenge Prize (2009) for his sparsity-driven algorithm that has tracked more than 100 million pedestrians to date. His research has been covered internationally by BBC, abc, PBS, Euronews, Wall street journal, and other national news outlets around the world. Alexandre has also co-founded multiple startups such as Visiosafe, and won several startup competitions. He was elected as one of the Top 20 Swiss Venture leaders in 2010.

Source officielle

Concepts associés (32)

Grappe de serveurs

On parle de grappe de serveurs, de cluster, de groupement de serveurs ou de ferme de calcul (computer cluster en anglais) pour désigner des techniques consistant à regrouper plusieurs ordinateurs indépendants appelés nœuds (node en anglais), afin de permettre une gestion globale et de dépasser les limitations d'un ordinateur pour : augmenter la disponibilité ; faciliter la montée en charge ; permettre une répartition de la charge ; faciliter la gestion des ressources (processeur, mémoire vive, disques durs,

Parallélisme (informatique)

vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.

Cluster Beowulf

Un cluster Beowulf est une grille de calcul homogène dont les composants sont des PC bon marché. Le nom Beowulf est celui d'une épopée médiévale anglo-saxonne. Il renvoie à un ordinateur construit en 1994 par et à la NASA. Ce système est maintenant couramment utilisé dans des applications nécessitant beaucoup de calculs. Généralement les ordinateurs fonctionnent sous GNU-Linux ou d'autres systèmes d'exploitation libres. Un cluster Beowulf n'implique pas l'usage de logiciels particuliers, seule l'architecture des systèmes est définie.

Ordonnancement dans les systèmes d'exploitation

Dans les systèmes d'exploitation, l’ordonnanceur est le composant du noyau du système d'exploitation choisissant l'ordre d'exécution des processus sur les processeurs d'un ordinateur. En anglais, l'ordonnanceur est appelé scheduler. Un processus a besoin de la ressource processeur pour exécuter des calculs; il l'abandonne quand se produit une interruption, etc. De nombreux anciens processeurs ne peuvent effectuer qu'un traitement à la fois.

Calcul intensif

Le terme Calcul intensif (ou Calcul Haute Performance) - en anglais : High-performance computing (HPC) - désigne les activités de calculs réalisés sur un supercalculateur, en particulier à des fins de simulation numérique et de pré-apprentissage d'intelligences artificielles. Le calcul intensif rassemble l'administration système (réseau et sécurité) et la programmation parallèle en un champ multidisciplinaire qui combine l'électronique numérique, le développement d'architectures informatiques, la programmation système, les langages informatiques, l'algorithmique et les techniques de calcul.

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Séances de cours associées (32)

Modules et espaces de noms

Explore les modules Python, la hiérarchie des programmes, l'importation de modules et les espaces de noms, y compris les variables et les champs d'application dans les fonctions.

Optimisation avancée de l'étincelle

Déplacez-vous dans les techniques avancées d'optimisation Spark, en mettant l'accent sur la partition des données, les opérations de shuffle et la gestion de la mémoire.

Formation des classificateurs de sentiments binaires

Couvre la formation d'un classificateur de sentiment binaire à l'aide d'un RNN.

Fonctions de Python: Bases et arguments

Couvre les bases des fonctions d'écriture en Python et travaille avec les arguments de fonction.

Agent Gitlab pour Kubernetes (agentk)

Couvre la configuration d'un agent Gitlab pour Kubernetes, en mettant l'accent sur l'installation, le contrôle de version et le dépannage.

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Parallélisme (informatique)

Cluster Beowulf

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Calcul intensif

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