NVIDIA Developer Day pour Developpez aura lieu le 25 avril 2024 :
Un évènement en ligne gratuit dédié aux développeurs

L’IA, le calcul accéléré et la visualisation avancée sont des enjeux majeurs pour de nombreuses industries. Mais faut-il encore disposer des meilleurs outils, frameworks et bibliothèques pour la réussite de leur mise en oeuvre. D'où l'importance des évènements dédiés aux développeurs qui permettent de rester informé des évolutions dans le domaine.

Après sa conférence développeur qui a eu lieu du 18 au 21 mars derniers avec une journée dédiée à l’IA en France, NVIDIA revient avec le Developer Day pour Developpez.com.

Que vous soyez intéressé par les dernières nouveautés en matière de jumeaux numériques, de technologie de simulation ou de la science du climat, ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances techniques en science des données, cette journée est faite pour vous.

Le jeudi 25 avril 2024, vous aurez l'opportunité de participer à une série de webinars gratuits de 9h30 à 17h, heure de Paris.

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Programme :

09h30 - 10h00 | Blackwell, NIMs, GR00T : on vous explique tout ! - Par JC Vasnier, Senior Solutions Architect, NVIDIA

Dans cette session, un expert de NVIDIA reviendra sur les annonces faites lors de la keynote de la dernière conférence GTC. Cette session va débuter par les avancées offertes par la nouvelle architecture Blackwell, notamment pour l’inférence. NVIDIA présentera ensuite la façon dont les nouveaux services NVIDIA NIMs facilitent grandement le déploiement de modèles et la construction d’applications. Enfin, vous allez terminer par les perspectives offertes par la toute nouvelle plateforme GR00T pour la robotique.

10h00 - 11h00 | Techniques d’amélioration et évaluation d’une approche RAG : modèle, techniques avancées et conteneurisation NIMs - Par Benjamin Bayart, Senior Solutions Architect, NVIDIA

L'approche RAG (génération augmentée de récupération) est une méthode associée aux LLM (Modèles de Langage de Grande Taille), permettant de pallier certaines limitations de ces IA. En effet, l'ingestion de données extérieures et complémentaires, en temps réel, permet d'améliorer la précision, la pertinence et la crédibilité des réponses retournées par ces IA.

La session va commencer par une description de l'approche RAG dite naïve, en rappelant quels sont les différents composants présents et leurs impacts sur les résultats retournés par ces LLM.

Dans un second temps, plusieurs stratégies avancées améliorant cette architecture seront présentées, avec discussions sur l'importance du morcelage (ou découpage et extraction des données), le choix du type de stockage (bases de données vectorielles et autres) tout en introduisant des méthodes permettant d'évaluer notre implémentation.

L'intervenant finira la présentation en introduisant le concept de NIMs - Nvidia Inference Microservices - et les bénéfices de son intégration dans l'architecture de NIVIDIA.

11h00 - 12h00 | Inférence à haute performance des grands modèles de langage (LLM) - Par Asma Farjallah, Senior Solutions Architect, NVIDIA

NVIDIA TensorRT-LLM est un outil open source pour inférer les grands modèles de langage (LLM) en garantissant des performances optimales sur les GPU NVIDIA. TensorRT-LLM se base sur le SDK TensorRT pour appliquer des optimisations aux modèles en adéquation avec l’architecture du GPU utilisée mais utilise également des noyaux optimisés spécifiquement pour les modèles de langages, applique des étapes de pré et post-traitement et implémente des primitives de communication multi-GPU et multi-nœuds.

En compagnie de la startup NLP Cloud, NVIDIA vous présentera les fonctionnalités de TensorRT-LLM et vous guidera à travers les étapes nécessaires pour optimiser et exécuter votre propre modèle dans TensorRT-LLM sur un ou plusieurs GPU. Les intervenants feront un point sur les contraintes techniques inhérentes aux LLM et pourquoi les techniques de quantization et d'in-flight batching proposées par TensorRT-LLM sont intéressantes. Enfin NVIDIA évoquera brièvement la notion de déploiement de TensorRT-LLM en production.

14h00 - 15h00 | Créer une IA sur mesure en utilisant une vision et un langage avec des modèles de fondation multi-modaux - Par Mireille Fares, Solution Architect, NVIDIA

Relever les défis et opportunités de l’entraînement de l’IA en développant des solutions de vision IA. Dans cette session, NVIDIA présentera les dernières fonctionnalités de NVIDIA TAO Toolkit. Vous découvrirez comment TAO apporte la puissance des Transformers Vision, des modèles Foundational et des modèles d’IA générative pour vous aider à créer vos solutions IA.

15h00 - 16h00 | Programmation CUDA - Par Nicolas Blin, AI Dev Tech, NVIDIA

Venez assister à une initiation à la programmation du GPU par Nicolas Blin, DevTech dans l’équipe NVIDIA cuOpt et enseignant à l’EPITA. CUDA est un langage de programmation unique car il fonctionne main dans la main avec le matériel sur lequel il s’exécute. CUDA a révolutionné tous les domaines du calcul scientifique et constitue l’élément clé de la révolution du Deep Learning à laquelle nous assistons.

Au cours de cette session, vous apprendrez les bases de la programmation en CUDA, le fonctionnement du GPU et découvrirez comment il peut être utilisé pour obtenir des records du monde de vitesse et précision en recherche opérationnelle.

16h00 - 17h00 | Path tracing en temps réel dans Unreal Engine (session en anglais) - Par Richard Cowgill, RTX Unreal Engine Evangelist, NVIDIA

Cette session montrera comment les fonctionnalités de path tracing en temps réel développées par NVIDIA améliore l’expérience Unreal Engine 5. Cette session couvrira les technologies NVIDIA RTXDI (RTX Direct Illumination) et ReStir (éclairage échantillonné en temps réel), ainsi que les nouveautés apportées à Lumen GI pour étendre sa qualité et ses capacités.

La participation à la journée est gratuite. Seule l'inscription est requise. Vous pouvez participer à une ou plusieurs sessions de votre choix. Au moment de l'inscription, vous devez seulement sélectionner toutes les sessions auxquelles vous souhaitez participer.

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