Stagiaire Graphes d'Opérations en Inférence IA
REF : IIA
Montbonnot / STAGE
Kalray recherche
Un(e) stagiaire pour comparer les représentations des graphes d’opérations en inférence IA (PyTorch, TensorFlow)
REF : IIA
SUJET
Rattaché(e) à l’équipe du CTO vous participez à l’amélioration du compilateur basé MLIR visant les processeurs pluri-coeurs MPPA de Kalray. Il s’agit d’une opportunité de découvrir ou d’enrichir vos connaissances sur les liens entre les frameworks de machine learning (Pytorch, TensorFlow, …) et un processeur accélérateur d’inférence programmable.
MLIR (Multi Layer Intermediate Representation) est une représentation intermédiaire et une infrastructure de compilation associée issue du projet LLVM. Sa particularité est de gérer différents niveaux d’abstraction au sein du même compilateur. Ce cadre permet de partir d’une représentation à très haut niveau, le graphe des opérateurs produit par les frameworks de machine learning, puis de raffiner les abstractions de calcul jusqu’à une représentation de niveau C/C++ ou optimisée pour un accélérateur spécifique.
L’objectif de ce stage est d’analyser et comparer les différentes interfaces existantes entre les frameworks de machine learning PyTorch ou TensorFlow, et les compilateurs pour inférence IA reposant sur MLIR. L’impact sur les performances et la capacité à représenter un spectre large de calculs numériques, notamment hors machine learning, sont les principaux critères à prendre en compte. Linalg, TOSA, Stable-HLO, et ONNX sont les candidats à évaluer.
A ce titre, vos missions sont les suivantes :
- Comprendre le fonctionnement des frameworks standards de machine learning (PyTorch, TensorFlow) et la diversité des opérations utilisées comme nœuds du graphe de calcul.
- Explorer les capacités de chacune des représentations candidates dans un contexte de compilation pour inférence IA, et comparer les performances atteignables
- Recommander la meilleure représentation, et contribuer aisni à l’amélioration du compilateur MLIR pour les processeurs MPPA.
COMPÉTENCES REQUISES ET À DÉVELOPPER
- Compréhension des frameworks de machine learning et des moyens permettant de compiler des modèles combinant calcul numérique et machine learning.
- Capacité à intervenir à la frontière de différents projets, mêlant Python, C++, MLIR.
CONTRAT
- Type de contrat : convention de stage M1, M2 ou PFE.
- Gratification selon grille
- Convention collective : Métallurgie.
- Avantages : Titres restaurant, CE, évènements…
- Lieu : Montbonnot (38).
A PROPOS DE KALRAY
Kalray est une des plus prometteuses et innovantes sociétés de la « DeepTech » française, essaimage du CEA. Leader dans les technologies matérielles et logicielles dédiées à la gestion et au traitement intensif des données du Cloud au Edge, Kalray propose une gamme complète de produits permettant de développer des applications, ainsi que des infrastructures, plus intelligentes, plus efficaces et plus économes en énergie. L’offre de Kalray comprend des processeurs pluri-coeurs, des cartes d’accélération, ainsi que des solutions logicielles de stockage et de gestion des données pour des marchés en fort développement : datacenters, IA, industrie des médias et du divertissement, sciences de la vie, recherche scientifique, Edge computing, automobile…
En forte croissance, Kalray compte près de 200 collaborateurs/trices. La société est présente en France, au Royaume-Uni, en Allemagne, aux Etats-Unis ainsi qu’au Japon et accueille à son capital des investisseurs de premier plan comme l’Alliance Venture (Renault-Nissan-Mitsubishi), NXP Semiconductors, le CEA et Bpifrance. Kalray est également cotée en bourse sur Euronext Growth (FR0010722819 – ALKAL).
Kalray, c’est avant tout une équipe de femmes et d’hommes passionnés, enthousiastes et solidaires, qui mettent l’excellence et la collaboration au cœur de leur quotidien. Que vous soyez expert de votre domaine ou jeune diplômé, vous saurez trouver votre place et vous épanouir dans un environnement agile, dynamique et handi-bienveillant, où vous pourrez pleinement exprimer votre talent et contribuer très concrètement au succès de l’entreprise. Au programme : des challenges passionnants, mais aussi de la bonne humeur, de l’entraide, la montagne, la mer… et bien plus encore !
