ANF Julia

Europe/Paris
La Villa Clythia

La Villa Clythia

CAES du CNRS La Villa Clythia 2754, avenue Henri-Giraud 83600 Fréjus
Description

ANF Julia

Julia, dont la première version publique date de 2012, est un langage open-source qui a été créé pour coder des algorithmes scientifiques en offrant des abstractions syntaxiques de haut niveau. Avec Julia, vous vous concentrez sur l'algorithme peu importe l'architecture sur lequel il sera utilisé. Il utilise un mécanisme de compilation Just-In-Time qui augmente la performance et s'adapte a la cible matérielle: CPU ou GPU.

Cette Action Nationale de Formation (ANF) a pour but d'enseigner le langage Julia pour écrire des codes de recherche performants. Elle s'adresse à tous les ingénieur·e·s et chercheur·e·s utilisant le calcul scientifique en ayant le souci de partager et d'assurer un minimum de reproductibilité à leurs expériences numériques. En fonction des objectifs propres à chacun des participant·e·s, cette semaine de formation peut permettre d'enrichir la communauté francophone de développeurs Julia issus du monde académique.

 

CNRSGroupe CalculTriscale Innov

    • 13:30
      Accueil des participants
    • 1
      Les bases de Julia - Partie I
      Découverte des bases de Julia : workflow, variables et portée, fonctions et méthodes, types, structuration de code, multiple dispatch
      Orateurs: François Févotte (TriScale Innov), Laurent Plagne (TriScale Innov)
    • 2
      Les bases de Julia - Partie II
      Découverte des bases de Julia : workflow, variables et portée, fonctions et méthodes, types, structuration de code, multiple dispatch
      Orateurs: François Févotte (TriScale Innov), Laurent Plagne (TriScale Innov)
    • 12:30
      Déjeuner
    • 3
      Mise en pratique - Partie I
      Utilisation des concepts introduits dans la première partie del'ANF en construisant et en améliorant au fur et à mesure un code de détection de collision de forme.
      Orateurs: François Févotte (TriScale Innov), Laurent Plagne (TriScale Innov)
    • 4
      Mise en pratique - Partie II
      Utilisation des concepts introduits dans la première partie del'ANF en construisant et en améliorant au fur et à mesure un code de détection de collision de forme.
      Orateurs: François Févotte (TriScale Innov), Laurent Plagne (TriScale Innov)
    • 12:30
      Déjeuner
    • 5
      Optimisation de code - Partie I
      Mesure et analyse des performances, Correction des instabilités de type, Parallélisme distribué et partagé, Vectorisation en Julia (SIMD), Programmation sur GPU en Julia
      Orateurs: François Févotte (TriScale Innov), Laurent Plagne (TriScale Innov)
    • 12:30
      Déjeuner
    • 6
      Optimisation de code - Partie II
      Mesure et analyse des performances, Correction des instabilités de type, Parallélisme distribué et partagé, Vectorisation en Julia (SIMD), Programmation sur GPU en Julia
      Orateurs: François Févotte (TriScale Innov), Laurent Plagne (TriScale Innov)
    • Hackaton Julia