Atos est un leader international de la transformation digitale avec environ 100 000 collaborateurs dans 72 pays et un chiffre daffaires annuel de lordre 12 milliards deuros. Numéro un européen du Big Data, de la Cybersécurité, des supercalculateurs et de lenvironnement de travail connecté, le Groupe fournit des services Cloud, solutions dinfrastructure et gestion de données, applications et plateformes métiers, ainsi que des services transactionnels par lintermédiaire de Worldline, le leader européen des services de paiement. Grâce à ses technologies de pointe et son expertise digitale & sectorielle, Atos accompagne la transformation digitale de ses clients dans les secteurs Défense, Finance, Santé, Industrie, Médias, Énergie & Utilities, Secteur Public, Distribution, Télécoms, et Transports. Partenaire informatique mondial des Jeux Olympiques et Paralympiques, le Groupe exerce ses activités sous les marques Atos, Atos Consulting, Atos Worldgrid, Bull, Canopy, Unify et Worldline. Atos SE (Societas Europea) est une entreprise cotée sur Euronext Paris et fait partie de lindice CAC 40. Pour plus dinformation : fr.atos.net
Le Deep Learning est une technique d’apprentissage s’appuyant sur des réseaux de neurones multi-couches. De nombreuses solutions basées sur le Deep Learning sont aujourd’hui déployées, entre autres par Google (traduction), Facebook (tag automatique) ou Apple (Siri). Le Deep Learning est au cœur des systèmes intelligents, qu’il soit implanté dans des centres de données, cloud, passerelles, objets connectés ou dans des systèmes de pilotage de voitures autonomes.
Les circuits reconfigurables de type FPGA offrent une alternative intéressante aux traditionnels CPU/GPU pour exécuter les applications Deep Learning:
-Le ratio performance/watt des FPGAs est meilleur que les CPU/GPU, ce qui les rend attractifs pour les applications embarquées et les grands calculateurs visant l’exascale.
-Les propriétés intrinsèques des réseaux de neurones (parallélisme, pipeline, granularité) sont adaptées au mode de fonctionnement des FPGAs, permettant d’exploiter efficacement ce type d’architecture afin d’en accélérer l’exécution.
Cependant, la taille occupée par les réseaux récents peut être un challenge pour leurs applications sur un FPGA. Plusieurs méthodes existent pour réduire cette taille et rendre l’’utilisation du Deep Learning possible sur des plateformes contraintes.
ATOS BDS R&D développe, en méthode agile (SCRUM), des accélérateurs matériels & logiciels pour les applications basées sur du Machine Learning.
Mission
Le stage consiste à participer à l’étude des différentes méthodes de compression de réseaux de neurones. Des prototypes seront réalisés pour chaque méthode sur des cas types afin de pouvoir les comparer en fonction de plusieurs critères (compression, performance, précision). Ils seront dans un premier temps vérifiés sur CPU via un framework interne avant d’être testés sur FPGA.
- Mathématique et statistique.
- Développement C++, Python.
- Anglais technique.
Compétences appréciées
- Deep Learning.
- Environnements Linux.
- Connaissances en FPGA.
Chez Atos la diversité est au cœur de notre politique RH. C'est pourquoi Atos a mis en place un accord relatif à l’égalité professionnelle entre les hommes et les femmes. Par ailleurs, nos métiers sont tous accessibles aux personnes en situation de handicap, et ce quelle que soit la nature de leur handicap.
27-03-2024
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