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Data Value

Python - Calcul parallele

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 01 - Ain
  • 03 - Allier
  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie

Objectifs

Développer des compétences avancées pour exploiter efficacement les architectures de calcul parallèle en Python, en maîtrisant les techniques de multithreading, multiprocessing, calcul distribué et traitement GPU afin d'optimiser les performances des applications et workflows de traitement de données.

Programme

- Etat de l'art de la discipline et concepts de base

  • Historique des supercalculateurs

  • Comprendre les différentes architectures disponibles pour le calcul parallèle (CPU, GPU, TPU, ASIC, FPGA, NUMA... )

  • Tout n'est pas parallélisable : comprendre les limites de la programmation parallèle

  • Présentation du paysage de calcul parallèle avec Python
TP


- Les concepts de la programmation parallèle

  • Comprendre la terminologie: programmation asynchrone, concurrente, distribuée, multithreading, multiprocessing, ...

  • Multithreading : paralléliser le code de votre programme - mise en oeuvre des concepts de base

  • Comprendre les limites du multithreading en Python

  • Multiprocessing : paralléliser votre programme sur plusieurs processeurs et mécanismes de synchronisation (verrous, sémaphores, barrières, pools de process...)
TP


- Le calcul sur GPU

Un GPU ne se programme pas comme un CPU.

  • Comprendre les architectures GPU : kernels, mémoire, threads, ...

  • Travailler avec des cartes graphiques externes (eGPU)

  • Mise en œuvre des principales librairies Python pour GPU: Cupy, PyCUDA, Numba et RapidsAI
TP


- Calcul distribué

  • Les principales librairies : Celery, Dask et PySpark

  • Déployer et superviser un cluster de calcul parallèle avec chacune des librairies

  • Exécuter des calculs sur un cluster
TP


- Créer un pipeline de traitement de données

  • Présentation des librairies Luigi et Airflow

  • Concevoir et superviser son workflow
TP


- Tour d'horizon des autres librairies Python pour le calcul parallèle

  • La compilation Just In Time avec Numba

  • Greenlets : vers un meilleur multithreading

  • MPI4Py : Message Passing Interface

  • Pythran : Le transpileur qui convertit votre code Python en C++
TP

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