FR-AI-RA-STG Deep Learning & FPGA, étude de l'accélération des RNN sur cible matérielle H/F à Grenoble

Atos SE (Societas Europaea) is a leader in digital services with pro forma annual revenue of circa € 12 billion and circa 100,000 employees in 72 countries. Serving a global client base, the Group provides Consulting & Systems Integration services, Managed Services & BPO, Cloud operations, Big Data & Cyber-security solutions, as well as transactional services through Worldline, the European leader in the payments and transactional services industry. With its deep technology expertise and industry knowledge, the Group works with clients across different business sectors: Defense, Financial Services, Health, Manufacturing, Media, Utilities, Public sector, Retail, Telecommunications, and Transportation.

Atos is focused on business technology that powers progress and helps organizations to create their firm of the future. The Group is the Worldwide Information Technology Partner for the Olympic & Paralympic Games and is listed on the Euronext Paris market. Atos operates under the brands Atos, Atos Consulting, Atos Worldgrid, Bull, Canopy, Unify and Worldline.

Le centre de recherche et développement logiciel HPC & Big Data d’ATOS, basé à Echirolles, Bruyères-le-Châtel, Les Clayes-sous-Bois, Phoenix (US) et Petrópolis (Brésil), comprend environ 120 personnes. Sa mission est de :

- développer des produits pour les solutions HPC, HPDA et Big Data de la Service Line Big Data et Sécurité d’ATOS

- de préparer les ruptures technologiques pour atteindre l’exascale

- et de faciliter/démocratiser un accès aux infrastructures et aux technologies HPC à des entreprises utilisatrices de composants BigData

Ça se passe là :Echirolles

Contexte

Le Deep Learning est une technique d’apprentissage s’appuyant sur des réseaux de neurones multi-couches. En 2012, avec un taux de succès de 70 % supérieur aux méthodes concurrentes. Depuis, les modèles de réseaux de neurones ont continué d’évoluer, et dépassent aujourd’hui les capacités humaines dans de nombreux challenges, comme celui de la reconnaissance d’objet.

De nombreuses solutions basées sur le Deep Learning sont déployées, entre autres, par Microsoft (traduction en temps réel des conversations Skype), Facebook (tag automatique) ou Apple (Siri). Aujourd’hui le Deep Learning et ses extensions comme le « Reinforcement Learning » ou les « Recurrents Neural Networks » sont au cœur des systèmes intelligents, qu’ils soient implantés 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 FPGA est meilleur que les CPU/GPU, ce qui les rendent attractifs pour les applications embarquées de l’internet des objets 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’accélérer les phases d’apprentissage, extrêmement couteuses en temps sur des architectures à bases de processeurs.

ATOS BDS R&D développe, en méthode agile (SCRUM), des accélérateurs matériels & logiciels pour les applications basées sur du Machine Learning.

Mission

Dans le cadre de son suivi de l’état de l’art, l’équipe cherche à en savoir plus sur les possibilités d’accélération des algorithmes de RNN. Notamment, on se focalisera sur les LSTM qui sont un type de RNN actuellement très utilisés notamment dans la reconnaissance de parole, la prédiction de série temporelles, etc.

La cible privilégiée à l’heure actuelle est le FPGA. L’équipe est dotée de cartes accélératrices et cherche à implanter des algorithmes sur celles-ci, afin de vérifier les performances qu’il est possible d’en obtenir. Le développement sera précédé d’une étude de la littérature scientifique afin de décider d’une architecture et d’une cible matérielle. Le stagiaire sera force de proposition dans ce processus. Il pourra s’intégrer dans un framework déjà existant utilisé au sein de l’équipe.

L’angle d’approche est laissé au choix du stagiaire. Il sera néanmoins demandé d’étayer les propositions de développement (état de l’art, démonstration). Ce sujet s’addresse donc à un profil intéressé par l’aspect recherche du poste.

Diplôme / Formation

Bac +5 (Ingénieur, Master, ...)

Compétences

Vous êtes intéressés par la recherche et vous pouvez vous intéresser à l’étude de l’état de l’art sur un sujet pointu. Vous avez des compétences en développement VHDL/Vérilog, OpenCL, C/C++, Python et en intégration continue. Vous avez déjà vu comment fonctionnent les flots de conception pour FPGA. Vous maîtrisez les environnements Linux et le gestionnaire de version Git.

Des compétences en Deep Learning et modèle flot de données seraient un plus.

Vous possédez un bon niveau d'anglais.

Vous faîtes preuve de curiosité, d'autonomie et d'une capacité à finaliser un projet. Par ailleurs, vous êtes reconnus pour votre aptitude à travailler en équipe.

Durée

6 mois

Compensation and Benefits
A great incentive to join the Atos team is the market competitive range of benefits that the Company provides. These include a competitive salary, as well as a number of core benefits, such as; 25 days annual leave plus bank holidays; private medical insurance, which all new starters will be automatically opted into; an attractive stakeholder pension scheme, with employer contributions of up to 10% basic salary; Life Assurance; Income Protection; Personal Accident Insurance; and Season Ticket Loan. In addition to this Atos operates a flexible benefits scheme that allows you to purchase discounted products and services. Additionally, comprehensive training and development is delivered in a variety of ways, leading to accreditation if required.

Your Application
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