Deep Learning & Accélération GPU à l’UPMC les 20, 21 et 22 novembre 2017 à Paris

Deep Learning & Accélération GPU à l’UPMC les 20, 21 et 22 novembre 2017 à Paris
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L’expansion de l’intelligence artificielle avec le deep learning, ainsi que les développements récents de la simulation numérique sont étroitement liés aux modes de calcul massivement parallèles permis par les processeurs graphiques (GPU). Ces différents domaines connaissent actuellement une évolution considérable.

L’UPMC en collaboration avec NVIDIA, HPE et ANEO organisent trois journées, 20, 21 et 22 novembre, consacrées aux thématiques du deep learning, de la simulation numérique et aux outils GPU permettant leur mise en oeuvre. Le workshop se tiendra sur le campus de Jussieu, à l’auditorium, 54-55 niveau Jussieu

Ces journées proposent 1) une introduction au deep learning avec la présentation d’axes de recherche phares du domaine par des académiques et de « use cases » couvrant des domaines d’application clés par des intervenants industriels majeurs, 2) des labs NVIDIA visant à familiariser chercheurs et ingénieurs avec les techniques de programmation GPU pour le deep learning et le high performance computing (HPC), 3) une introduction au calcul GPU pour le HPC et la simulation numérique. Ces rencontres sont organisées par journées thématiques qui peuvent être suivies de façon indépendantes :

  • 20 Novembre – Deep Learning: Introduction, axes de recherche et use cases – Audience exécutifs, ingénieurs, chercheurs
  • 21 Novembre – NVIDIA Labs: Deep learning (3 labs) et HPC (1 lab) – Audience ingénieurs, chercheurs
  • 22 Novembre – GPU et HPC: Exemples et un lab NVIDIA HPC– Audience ingénieurs, chercheurs

Programme

20 novembre 2017: Deep learning : introduction, axes de recherche et use cases

8:45—9:30: Welcome and Introduction, Cédric Villani, Professor at Université de Lyon and Director of Institut Henri Poincaré ; Stéphane Regnier, Vice President Research at UPMC ; Guillaume Barrat, European Higher-Education and Research Business Development at NVIDIA

9:30—10:30: From Neural Networks to deep learning, Patrick Gallinari, Professor at LIP6, UPMC

10:30—11:00: Pause café

11:00—12:30: Deep Learning for Industry – Challenges, use cases and perspectives 1: Car Industry, Bank and Medicine

  • 11:00—11:30 – AI & Big Data: Challenges and opportunities in the automotive industry, Jean-Marc David, Expert Leader in Artificial Intelligence at Renault
  • 11:30—12:00 – BNP Paribas Data & AI Lab: AI rethinking Banking : BNP Paribas Use Case, Edouard d’Archimbaud, Leading Data Science and Artificial Intelligence Lab at BNP Paribas
  • 12:00—12:30 – Radiology & AI: Radiology in the era of deep learning: What is at stake? Pierre Fillard, Co-founder and CTO/CSO of Therapixel

12:30—14:00: Déjeuner

14:00—14:10: Écosystème de l’intelligence artificielle en France, Damien Gromier, France Is AI

14:10—15:40: Deep learning at UPMC, Matthieu Cord, Ludovic Denoyer and Patrick Gallinari Professors at LIP6, UPMC

15:40—18:30 Deep learning for Industry – Challenges, use cases and perspectives 2 : Vision and Entertainment, Facebook Applications, Smart Cities

  • 15:40—16:15 – Films and video games, Patrick Perez, Distinguished Scientist at Technicolor

16:15—16:45: Pause café

  • 16:45—17:20 – Scaling up ML Antoine Bordes, Research Scientist at Facebook Artificial Intelligence Research
  • 17:20—17:55 – End to end deep learning to manage intelligent data for AI cities Serge Palaric, VP Sales at NVIDIA
  • 17:55—18:30 – Large scale deep learning in practice, Benedikt Wilbertz, Head of Data Science and machine learning at Trendiction S.A.

21 Novembre 2017: Un lab HPC + trois labs deep learning

8:30—10:00: LAB 1 : OpenACC – 2X in 4 steps

10:00—10:30: Pause café

10:30—12:30: LAB 2 : Image Classification with NVIDIA DIGITS

12:30—14:00: Déjeuner

14:00—16:00: LAB 3 : Object Detection with NVIDIA DIGITS

16:00—16:30: Pause café

16:30—18:30: LAB 4 : Neural Network Deployment with NVIDIA DIGITS and TensorRT

22 Novembre 2017: GPU et HPC : exemples et un lab NVIDIA HPC

9:00—9:50: GPU Nested Monte Carlo Techniques for XVA Computations, Stéphane Crépey, Professor at LaMME, Université d’Evry Val d’Essonne

9:50—10:30: Clustering in Longitudinal Networks and Exploration of GPU Parallelization, Tabea Rebafka & Fanny Villers Assistant Professors at LPMA, UPMC

10:30—11:00: Pause café

11:00—11:40: Efficient Deployements of Scientific Applications on GPUs, Pierre Fortin, Assistant Professor at LIP6, UPMC

11:40—12:20: A High Performance Computing Platform for New Generation Molecular Simulations, Jean-Philip Piquemal, Professor at LCT, UPMC

12:20—12:45: Estimation of Numerical Reliability on GPUs, Fabienne Jézéquel, Assistant Professor at LIP6, UPMC

12:45—14:15: Déjeuner

14:15—16:00: LAB 5 : Step by Step Implementation and Optimization of Simulations in Quantitative Finance

16:00—16:30: Pause café

16:30—18:15: Table ronde animée par Jean-Charles Vasnier, Senior Solutions Architect for HPC and DL at NVIDIA, avec la participation de:

  • Gérard Biau, Professor at LSTA, UPMC
  • Damien Dubuc, Expert HPC at ANEO
  • Pascal Frey, Professor at LJLL, UPMC
  • Patrick Gallinari, Professor at LIP6, UPMC
  • Gilles Pagès, Professor at LPMA, UPMC
  • Laurent Plagne, Research Expert at EDF Lab Paris-Saclay
  • Victor Reutenauer, Co-founder and CEO of FOTONOWER