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Python – Calcul parallèle

Date de mise à jour : 03/12/2024 | Identifiant OffreInfo : 03_2205288F

Information fournie par :
Via Compétences (Carif-Oref Auvergne-Rhône-Alpes)

Objectifs, programme, validation de la formation

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 de la formation

- 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

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certificiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Métiers visés

Code Rome

Durée, rythme, financement

Modalités pédagogiques
Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques dans le logiciel Python.
Durée
35 heures en centre

Conventionnement : Non

Financeur(s)

Entreprise

Bénéficiaire de l'action

Conditions d'accès

Public(s)
Salarié, Tout public
Modalités de recrutement et d'admission

Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

-

Modalités d'accès

Lieu de réalisation de l'action

formation entièrement présentielle
Adresse
33 Rue de la République
69002 - Lyon 2e
Responsable : ASI
Téléphone fixe :
Contacter l'organisme

Contacts

Contact sur la formation
41 Rue de la Découverte
31670 - Labège
Responsable :
Téléphone fixe : 0972567567
fax :
Site web :
Contacter l'organisme
Contacter l'organisme formateur
Data Value
SIRET: 81837224500014

Responsable : CALAS
Téléphone fixe : 0972567567
Site web :
Contacter l'organisme

Période prévisibles de déroulement des sessions

du 12/05/2025 au 16/05/2025
débutant le : 12/05/2025
Adresse d'inscription
41 rue de la Découverte
31676 - Labège
Etat du recrutement : Ouvert
Modalités : Entrées / Sorties à dates fixes

Organisme responsable

Data Value
SIRET : 81837224500014

Adresse
41 Rue de la Découverte
31670 - Labège
Téléphone fixe : 0972567567
Contacter l'organisme