MATERIAŁY SZKOLENIOWE
Wstęp do programowania równoległego: MPI
TEMAT: Wstęp do programowania równoległego: MPI
PRELEGENT: Maciej Szpindler, Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW
STRESZCZENIE: Drugie szkolenie dotyczące elementów programowania równoległego i infrastruktury projektu LUMI. W tej części uczestnicy zapoznają się z modelem programowania w architekturze pamięci rozproszonej z wykorzystaniem interfejsu MPI (Message Passing Interface). Część wykładową uzupełnia sesja praktyczna, w trakcie której słuchacze mają okazję samodzielnie zastosować omawiane zagadnienia.
AI w medycynie. Od klasyfikacji do modeli generatywnych
TEMAT: AI w medycynie. Od klasyfikacji do modeli generatywnych
PRELEGENT: Marek Justyna, Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe
STRESZCZENIE: W prezentacji przedstawione zostały przykładowe scenariusze wykorzystania modeli AI do przetwarzania danych z obrazowania medycznego (X-ray oraz CT). Przykładowe scenariusze obejmują klasyfikację, segmentację oraz transformację modelami generatywnymi. Omówione są zagadnienia związane ze specyfiką danych, sposoby ich wstępnego przetwarzania oraz metody oceny jakości rozwiązań.
Wstęp do programowania równoległego: OpenMP
TEMAT: Wstęp do programowania równoległego: OpenMP
PRELEGENT: dr Michał Hermanowicz, Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW
STRESZCZENIE: Pierwsze szkolenie dotyczące elementów programowania równoległego (OpenMP, MPI) i infrastruktury projektu LUMI. W tej części uczestnicy zapoznają się z mechanizmami działania programów równoległych, zasadami ich tworzenia, kompilowania i uruchamiania w architekturze pamięci współdzielonej (OpenMP). Część wykładowa uzupełniona jest sesją praktyczną, w trakcie której słuchacze mają okazję samodzielnie zastosować omawiane zagadnienia.
Modele liniowe w praktyce – modelowanie liczby zgonów w zależności od smogu i pogody
TEMAT: Modele liniowe w praktyce – modelowanie liczby zgonów w zależności od smogu i pogody
PRELEGENT: dr Tomasz Fruboes, Narodowe Centrum Badań Jądrowych
STRESZCZENIE: W styczniu 2017 zaobserwowano wzrost o 30 % liczby zgonów w Polsce w porównaniu do liczby zgonów obserwowanej rok wcześniej. W wystąpieniu zaprezentowana została analiza danych dotyczących liczby oraz przyczyn zgonów obserwowanych w Szpitalu Bielańskim w Warszawie. Pokazane jest zastosowanie metod pozwalających ocenić, na ile nadwyżka obserwowanej liczby zgonów jest anomalna. Jedną z nich jest zastosowanie uogólnionego modelu liniowego do próby wyjaśnienia, czy niskie temperatury i wysoki poziom zanieczyszczenia powietrza obserwowany w danym miesiącu są w stanie wyjaśnić nadwyżkę zgonów.
Wprowadzenie do obliczeń na komputerach ICM
TEMAT: Wprowadzenie do obliczeń na komputerach ICM
PRELEGENT: dr Michał Hermanowicz, Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW
STRESZCZENIE: Szkolenie skierowane jest zarówno dla nowych, jak i doświadczonych użytkowników superkomputerów. Zapoznają się oni z charakterystyką zasobów obliczeniowych ICM UW, a także z podstawami ich wykorzystania. Poruszane zagadnienia obejmują zlecanie zadań do systemu kolejkowego, moduły aplikacji, a także wybrane elementy obsługi środowiska systemu GNU/Linux. Uczestnicy poznają dostępne zasoby: Topolę, Okeanos i Rysy (GPU/PBaran), a także zasady dostępu do nich (logowanie, system plików / kopiowanie danych, edycję / operacje na plikach, aplikacje użytkowe / system modułów, system kolejkowy SLURM) oraz podstawowe instrukcje.
Od prostych klasyfikatorów do konwolucyjnych sieci neuronowych
TEMAT: Od prostych klasyfikatorów do konwolucyjnych sieci neuronowych
PRELEGENT: dr Jakub Zieliński, Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW
STRESZCZENIE: W prezentacji omówione są podstawowe klasyfikatory stosowane w uczeniu maszynowym: KNN, SVM, fundamentalne różnice pomiędzy nimi oraz związek pomiędzy SVM a perceptronem. Przedstawione zostały płytkie sieci neuronowe (sekwencyjne) i ich najważniejsze właściwości geometryczne oraz ich konsekwencje dla możliwości sieci oraz ryzyka przeuczenia. Omówione są klasyfikatory oparte na sieciach konwolucyjnych, pokazane zostały typowe elementy składowe takich złożonych sieci. Wystąpienie kończy kilka przykładów użycia sieci: analiza obrazów MRI ścięgna Achillesa, zastosowania w ocenie pracy serca i płuc.
Modele jednowymiarowe w uczeniu nadzorowanym
TEMAT: Modele jednowymiarowe w uczeniu nadzorowanym
PRELEGENT: dr Jakub Zieliński, Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW
STRESZCZENIE: W drugiej prezentacji przedstawione są modele jednowymiarowe w uczeniu nadzorowanym. Pokazane są:
– uogólnienia klasycznej regresji z inną funkcją kary. Schematy te są znacznie bardziej odporne na zakłócenia spowodowane obecnością wartości odstających;
– przykłady zastosowań: predykcję zużycia energii lub wody w funkcji czasu i zmiany tętna w obecności napadowej arytmii;
– regresja wielu zmiennych, sytuacje gdy liczba predyktorów, a więc i parametrów dopasowania jest duża w porównaniu z liczbą obserwacji;
– dwa modele: LASSO i Elastic-Net;
– proste klasyfikatory: regresja logistyczna, KNN, SVM, perceptron.
Uczenie maszynowe w analizie danych biomedycznych
TEMAT: Uczenie maszynowe w analizie danych biomedycznych (EKG i obrazów mikroskopowych)
PRELEGENT: dr Jakub Zieliński, Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW
STRESZCZENIE: W prezentacji omówione zostały najważniejsze obecnie zagadnienia nienadzorowanego uczenia maszynowego: redukcja wymiarowości, separacja nałożonych sygnałów, klasteryzacja. Przestawione są też podstawy teoretyczne oraz przykłady zastosowań uczenia maszynowego w medycynie i biologii, a także takie zagadnienia, jak: analiza obrazów mikroskopowych, klasyfikacja wokalizacji szczurów, analiza sygnału EKG ludzkiego płodu (separacja sygnałów: matki, płodu i szumu).
EuroCC tutorial on transfer learning in computer vision
TEMAT: EuroCC tutorial on transfer learning in computer vision – part
PRELEGENT: Michał Obara, Narodowe Centrum Badań Jądrowych (National Centre for Nuclear Research)
STRESZCZENIE: Transfer learning is a machine learning (ML) technique of reusing models with pre-trained knowledge obtained for a general ML task, and applying it to another, more specific ML task, with limited training data or computational resources. This hands-on training will cover the following topics in computer-vision-related problems:
– introduction to transfer learning in computer vision,
– image classification with feature extraction – using a downloadable model with pre-trained parameters for a custom classification task,
– image classification with fine-tuning – update parameters of a pre-trained model to get better results,
– demonstration of handling imbalanced data set for transfer learning in image classification.
EuroCC technical tutorial on LUMI European Pre-Exascale Supercomputer – parts 1 and 2
TEMAT: EuroCC technical tutorial on LUMI European Pre-Exascale Supercomputer – part 1
PRELEGENT: Maciej Szpindler, ACK Cyfronet AGH (ACC Cyfronet AGH)
STRESZCZENIE: The LUMI is one of the European pre-exascale HPC systems hosted by the LUMI consortium. The LUMI (Large Unified Modern Infrastructure) consortium countries are Finland, Belgium, Czech Republic, Denmark, Estonia, Iceland, Norway, Poland, Sweden, and Switzerland. This one-day tutorial presents a technical overview of the system’s hardware configuration and programming level environment. The aim of the course is to popularize hardware design of the compute nodes and network and associated programming environment. This introductory material is meant to be a quick-start for those who consider access to the LUMI resources and brief introduction to the software tools available and capabilities of the hardware.
Optymalizacja aplikacji HPC w środowisku klastrów obliczeniowych na przykładzie numerycznego modelu pogody WRF
TEMAT: Optymalizacja aplikacji HPC w środowisku klastrów obliczeniowych na przykładzie numerycznego modelu pogody WRF
PRELEGENT: prof. dr hab. inż. Mariusz Figurski, Politechnika Gdańska, IMGW
STRESZCZENIE: Wprowadzenie do obliczeń równoległych w klastrach obliczeniowych, projektowanie algorytmów równoległych – problem dekompozycji zadań, czym są numeryczne modele pogody, ich zalety i wady, modele obliczeń równoległych wykorzystywane w modelu WRF, sposoby kompilacji, optymalizacji i walidacji obliczeń. Przedstawione zostały: podstawy obliczeń równoległych, numeryczne modele pogody – podstawy na podstawie modelu WRF, realizacja obliczeń w modelu WRF, optymalizacja i walidacja oraz benchmark superkomputerów z wykorzystaniem numerycznego modelu pogody WRF.
Obliczenia metodami chemii kwantowej: programy Gamess i Gaussian – przykłady zastosowań w projektowaniu nowych materiałów funkcjonalnych
TEMAT: Obliczenia metodami chemii kwantowej: programy Gamess i Gaussian – przykłady zastosowań w projektowaniu nowych materiałów funkcjonalnych
PRELEGENT: dr hab. Maciej Bobrowski, Politechnika Gdańska
STRESZCZENIE: Przedstawione są ogólne idee metod chemii kwantowej, z punktu widzenia praktyka, oraz przykłady ich zastosowania przy projektowaniu nowych materiałów funkcjonalnych: polimerów osadzanych z fazy gazowej w metodzie LPCVD (ang. Low Pressure Chemical Vapor Deposition) i ciekłych materiałów termoelektrycznych. Przedstawione są też ograniczenia takich metod. Pokazany został przykład wykorzystania metod chemii kwantowej przy dalszym projektowaniu algorytmów kombinowanych kwantowo-klasycznych, które z kolei mogą być wykorzystane do analizy większych układów, tj. złożonych z wielu tysięcy atomów. Omówione jest badanie struktury elektronowej i uwzględnianie jej w obliczeniach, ale również analiza tej struktury i wyciąganie stosownych wniosków. W czasie szkolenia, z wykorzystaniem komputera typu PC i superkomputera Centrum Informatycznego TASK prowadzący przedstawił liczne przykłady użycia oprogramowania Gamess i Gaussian, w tym metody wykorzystywania tych programów na superkomputerze Tryton. Przedstawione zostały przykłady prowadzenia obliczeń różnymi metodami chemii kwantowej, zaczynając od metod Hartree-Focka i kończąc na metodach wielokonfiguracyjnych z obliczeniami poprawek metodami perturbacyjnymi. Również przedstawiona jest metoda graficznej wizualizacji uzyskiwanych wyników.
Analiza procesów cieplno-przepływowych przy użyciu oprogramowania typu ANSYS
TEMAT: Analiza procesów cieplno-przepływowych przy użyciu oprogramowania typu ANSYS
PRELEGENT: dr hab. inż. Sławomir Pietrowicz, prof. uczelni oraz dr inż. Józef Rak, Politechnika Wrocławska
STRESZCZENIE: Szkolenie składa się z dwóch części. Omówione są podstawowe prawa wykorzystane w czasie symulacji numerycznych procesów cieplno-przepływowych, następnie równania, w formie różniczkowej, wykorzystane do opisu omawianych procesów. Pokazana jest technika implementacji tych równań w programie typu CFD oraz praktyczne podstawy numerycznej mechaniki płynów (CFD).W części warsztatowej omówione są następujące elementy modelowania numerycznego:
• przygotowanie geometrii trójwymiarowej
• dyskretyzacja i siatki numeryczne
• zaprogramowanie obliczeń, warunki brzegowe
• praca solvera numerycznego
• obróbka wyników, ich wizualizacja i interpretacja
• Optymalizacja badanego systemu i praktyczne wnioski z wykonanych symulacji.
Wstęp do implementacji modeli fizycznych przy wykorzystaniu OpenFOAM
TEMAT: Wstęp do implementacji modeli fizycznych przy wykorzystaniu OpenFOAM
PRELEGENT: dr inż. Przemysław Błasiak, Politechnika Wrocławska.
STRESZCZENIE: OpenFOAM jest darmowym, stale rozwijanym oprogramowaniem do tworzenia symulacji CFD (ang. Computational Fluid Dynamics – obliczeniowej mechaniki płynów). Podczas szkolenia omówiono, jak można programować w OpenFOAM, używając języka C++. Pokazano też przykład implementacji warunku brzegowego. Przedstawione są następujące zagadnienia:
• C++ w OpenFOAM
• opis częściej używanych klas w OpenFOAM
• implementacja równania energii w simpleFoam
• przykład implementacji warunku brzegowego.
Wstęp do prowadzenia obliczeń numerycznych przy wykorzystaniu OpenFOAM
TEMAT: Wstęp do prowadzenia obliczeń numerycznych przy wykorzystaniu OpenFOAM
PRELEGENT: dr inż. Przemysław Błasiak, Politechnika Wrocławska.
STRESZCZENIE: OpenFOAM jest darmowym, stale rozwijanym oprogramowaniem do tworzenia symulacji CFD (ang. Computational Fluid Dynamics – obliczeniowej mechaniki płynów). Podczas szkolenia omówione zostały następujące zagadnienia:
• wstęp do obliczeń na przykładzie przepływu we wnęce (lid-driven cavity)
• tworzenie siatki numerycznej przy wykorzystaniu narzędzia blockMesh
• przygotowanie symulacji numerycznej
• wizualizacja wyników za pomocą ParaView oraz narzędzi OpenFOAM.
OpenFOAM – oprogramowanie do symulacji numerycznej mechaniki płynów (CFD)
TEMAT: OpenFOAM – oprogramowanie do symulacji numerycznej mechaniki płynów (CFD)
PRELEGENT: dr inż. Przemysław Błasiak, Politechnika Wrocławska.
STRESZCZENIE: W pełni darmowe, profesjonalne narzędzie OpenFOAM ma coraz większe grono użytkowników. Korzystają z niego zarówno naukowcy, jak i inżynierowie z koncernów przemysłowych, w tym dużych firm motoryzacyjnych. Oprogramowanie wykorzystywane jest do tworzenia symulacji CFD (obliczeniowej mechaniki płynów), m.in. przepływów wielofazowych, wymiany ciepła, procesów spalania, dynamiki płynów oraz inżynierii materiałowej. Program szkolenia:
• krótki wstęp na temat rozwiązywanych równań i metody objętości skończonych
• co to jest OpenFOAM i do czego służy
• typowy przebieg pracy przy wykorzystaniu OpenFOAM
• struktura plików w OpenFOAM
• wstęp do aplikacji i bibliotek w OpenFOAM
• przykład implementacji równań fizycznych w OpenFOAM.
Warsztaty z transfer learningu w NLP
TEMAT: Warsztaty z transfer learningu w NLP
PRELEGENT: dr Paweł Przewłocki, Narodowe Centrum Badań Jądrowych
STRESZCZENIE: Warsztaty z wykorzystania modeli typu BERT i biblioteki Huggingface do przetwarzania języka naturalnego. Pokazane jest, jak w łatwy sposób wykorzystywać gotowe modele oraz douczać je na swoich zbiorach danych, a także jak:
– korzystać z modeli biblioteki Huggingface,
– przygotowywać zbiory danych (korpusy tekstów) do uczenia,
– douczać modele w celu m.in. klasyfikacji tekstów,
– interpretować wyniki.
Materiały ze szkoleń organizowanych przez Narodowe Centra Kompetencji HPC z innych krajów europejskich, biorących udział w projekcie EuroCC
Materiały dotyczące dowolnej dziedziny HPC oraz materiały szkoleniowe, w tym prezentacje i nagrania webinarów i warsztatów, organizowanych w ramach projektu EuroCC przez Narodowe Centra Kompetencji HPC z różnych krajów europejskich, możesz znaleźć tutaj.
