Ateliers MAGIS [21 mai] > High Performance Computing en géomatique (journée complète)

Titre de l’atelier : Introduction à l’utilisation du HPC en Géomatique, exemples d’application en R et/ou Python.

Action de Recherche du GdR MAGIS : AR 13 HPC et Géomatique

Responsable(s)/animateur.trice.s : Sébastien Rey-Coyrehourcq pour la partie Jupyter R/Python, Juste Raimbault pour la partie OpenMOLE

Contact : sebastien.rey-coyrehourcq@univ-rouen.fr

Durée : 1 journée, en présentiel uniquement

Objectif scientifique de l’atelier :

Cet atelier vise l’introduction de plateformes, de librairies logicielles, d’algorithmes permettant l’exécution et/ou la transformation d’un code source existant à
destination d’un usage sur une plateforme de calcul intensif HPC (Grille de Calcul, Mésocentre).
Il s’agit d’un atelier d’introduction à destination d’un public, non-informaticien, mais ayant déjà au moins une expérience dans un langage de programmation R et/ou Python.

Nous envisageons cet atelier en deux parties d’une demi-journée chacune.

Pour chacune des demi-journées les intervenants mettront à disposition des participants des exemples commentés de code source en R/Python avec un descriptif de la
problématique associée. Ces codes seront commentés à l’oral, puis transformés -si nécessaire- en vue d’une utilisation justifiée (gain de temps, gain combinatoire, etc.)
d’un environnement HPC.

La matinée nous nous appuierons sur le logiciel OpenMOLE pour l’intégration puis l’orchestration planifiée (plan d’expérience) d’un code réalisée en R, et/ou en
Python. Dans cet exemple nous montrons les bénéfices d’un parallélisme simple, sans modifications majeures du code source à exécuter, Eg. pour l’application d’un
même modèle sur un large nombre de tuiles raster, ou l’application d’un plan d’expérience faisant varier la valeur de différents paramètres pour ce même modèle.

L’après-midi nous développerons ce même type de parallélisme, mais à une échelle plus fine, au sein d’une chaine de traitement plus large. Pour cela nous défricherons
ensemble, autour d’un exemple simple, ce qui peut être fait avec les librairies Dask (Python) ou Targets (R).

Dans la lignée des travaux et de l’esprit d’Openshaw (Openshaw et Turton 1999), cet atelier vise à introduire, défricher et discuter “le HPC pour la géomatique” de façon
très opérationnelle, entre collègues motivés. Une première étape pour retransmettre et démocratiser ces pratiques, et cela en toute conscience des
avantages et des inconvénients relatifs au contexte environnemental actuel, au sein de la communauté géomatique francophone.

Stan Openshaw and Ian Turton. 1999. High Performance Computing and the Art of Parallel Programming: An Introduction for Geographers, Social Scientists, and Engineers. Routledge, USA.

Modalités de fonctionnement

Il s’agira d’un TP applicatif, en présentiel, le mode hybride n’est pas envisagé pour des raisons à la fois pratiques et techniques. La matinée, puis l’après midi il y aura
une courte présentation de l’environnement et des objectifs et moyens (algorithme, plateforme, environnement de calcul) mis en oeuvre pour le TP.

Nombre de participants : 10 à 15 personnes maximum, en présentiel uniquement