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Intelligence artificielle : il est temps de passer aux travaux pratiques

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Il y a un an, le mathématicien Cédric Villani remettait son rapport sur l’intelligence artificielle et déclarait vouloir faire de la France un champion de l’IA au service de l’humain. Pour former les talents nécessaires, IBM a mis en place avec son partenaire Hardis, une plateforme SaaS dédiée à l’IA ciblant les écoles d’ingénieurs.

Il existe historiquement chez IBM deux offres d’intelligence artificielle. La première que tout le monde connaît, Watson, est disponible dans le Cloud et référence une cinquantaine d’API spécialisées prêtes à l’emploi. La seconde, PowerAI aussi nommée Watson Machine Learning Accelerator, est une plateforme à destination des data scientists et des développeurs. En 2018, IBM et son partenaire Hardis décidaient de proposer PowerAI en mode hébergé (Cloud on Power for AI). Grenoble INP – Ensimag (École Nationale Supérieure d’Informatique et de Mathématiques Appliquées de Grenoble) a été la première école d’ingénieurs à tester puis adopter cette offre. Pour IBM et Hardis, l’objectif est de rendre accessible à toutes les écoles d’ingénieurs et universités scientifiques les dernières avancées matérielles et logicielles en matière d’IA.

 

Une architecture technique pensée pour optimiser les traitements d’IA

Aujourd’hui, de plus en plus d’écoles d’ingénieurs et d’universités veulent mettre l’accent sur l’IA pour accompagner leurs étudiants et leurs enseignants-chercheurs et les préparer aux enjeux majeurs de leur future vie professionnelle en bénéficiant des dernières innovations en Intelligence Artificielle.

C’est pourquoi la machine utilisée dans cette offre Cloud on Power for AI est un serveur Power9 AC922, optimisé pour les calculs d’intelligence artificielle ; c’est aussi le noeud de base de l’ordinateur le plus puissant de la planète, Summit, en tête du classement TOP500.

Le serveur Power AC922 garantit des performances sans précédent pour les applications de calcul haute performance et d’intelligence artificielle.

Ce serveur doté de la technologie NVLink dispose de cartes GPU Nvidia Volta V100. D’un point de vue technique, son point fort et différenciant est d’interconnecter les GPU entre elles, mais aussi les CPU et les GPU. Comparativement aux architectures x86 avec leurs connexions classiques, le bus NVLink a une bande passante 5,6 fois plus grande. La vision unifiée de la mémoire centrale du serveur et des mémoires localisées sur chacune des cartes graphiques rend particulièrement efficace les calculs de rétropropagation du gradient[1]. IBM a procédé à des essais de dimensionnement de l’offre durant l’été 2018 avec Grenoble INP – Ensimag à la suite desquels il s’est avéré judicieux de proposer deux options qualifiées de Standard et Premium : la première permet d’affecter 1 GPU pour une école afin de traiter les travaux pratiques d’un groupe de 40 étudiants, l’offre Premium voit le nombre de GPU doubler pour permettre le traitement des travaux 80 étudiants connectés au système.

A noter que plusieurs établissements peuvent se regrouper et ainsi souscrire à une seule offre de leur choix.

 

La souplesse du mode Saas à disposition des écoles

Cette architecture optimisée pour l’IA est disponible en mode SaaS avec un niveau de service élevé. Elle est gérée par Hardis qui assure le support, l’assistance et la sauvegarde des environnements. L’offre logicielle intègre les frameworks et bibliothèques open source dédiés à l’intelligence artificielle les plus réputés, comme par exemple TensorFlow, PyTorch, Chainer, Anaconda, Keras, etc. Chaque école dispose de son environnement Docker dédié. L’orchestration des travaux des étudiants est assurée par le logiciel Spectrum LSF.

Tarifées mensuellement sur la base d’un engagement annuel, ces 2 offres sont pensées pour permettre aux écoles d’ingénieurs de mettre en place des travaux pratiques liés à l’IA. Avec Cloud on Power for AI, les étudiants sont à la manœuvre pour modéliser finement ce qu’ils souhaitent. Qu’il s’agisse d’intelligence artificielle, de machine learning ou de deep learning.

Visionnez le témoignage de Grenoble INP – Ensimag

A propos de Grenoble INP – Ensimag

Dans les années 50, Jean Kuntzmann, mathématicien Grenoblois participe à la naissance de l’informatique en développant l’analyse numérique et les Mathématiques pour l’ingénieur tout en rapprochant les Mathématiques et la Physique. Puis à partir de 1962, il se consacrera spécifiquement aux Mathématiques pour l’informatique et à la conception de circuits logiques. Grenoble INP – Ensimag est fondée sous son impulsion en 1960.

Très tournée vers la recherche, Grenoble INP – Ensimag est la première école ayant souscrit à l’offre Cloud on Power for AI auprès d’Hardis.

Lors de l’inauguration du partenariat IBM / Grenoble INP – Ensimag du 6 Mars 2019, Catherine Chauvois, Director of Systems IBM France, et Jean-Louis Roch, Directeur de Grenoble INP – Ensimag, ont lancé officiellement le 1er traitement d’intelligence artificielle de Grenoble INP – Ensimag sur le premier serveur Power9 AC922 hébergé chez Hardis.

[1] Méthode de calcul utilisée dans les modèles basés sur les réseaux neuronaux

 

Channel Technical Leader for Cognitive Systems

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