Accélération matérielleL'accélération matérielle consiste à confier une fonction spécifique effectuée par le processeur à un circuit intégré dédié qui effectuera cette fonction de façon plus efficace. Pendant longtemps, les calculs effectués par les ordinateurs grand public étaient entièrement pris en charge par le processeur central (CPU). Or, ce processeur s'avérait insuffisant dans un certain nombre de domaines. On eut l'idée de créer des circuits plus efficaces que le processeur pour ces tâches afin de le décharger.
Processeur graphiqueUn processeur graphique, ou GPU (de l'anglais Graphics Processing Unit), également appelé coprocesseur graphique sur certains systèmes, est une unité de calcul assurant les fonctions de calcul d'image. Il peut être présent sous forme de circuit intégré (ou puce) indépendant, soit sur une carte graphique ou sur la carte mère, ou encore intégré au même circuit intégré que le microprocesseur général (on parle d'un SoC lorsqu'il comporte toutes les puces spécialisées).
General-purpose processing on graphics processing unitsGPGPU est l'abréviation de general-purpose computing on graphics processing units, c'est-à-dire calcul générique sur processeur graphique. L'objectif de tels calculs est de bénéficier de la capacité de traitement parallèle des processeurs graphiques. Avant l'arrivée des GPGPU, le CPU, processeur central de l'ordinateur, traitait la plupart des opérations lourdes en calcul comme les simulations physiques, le rendu hors-ligne pour les films, les calculs de risques pour les institutions financières, la prévision météorologique, l'encodage de fichier vidéo et son Intel avec ses 80 % de parts de marché sur les CPU dominait donc très largement tous les besoins en calcul et pouvait en extraire de substantielles marges.
Parallélisme (informatique)vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.
Uniform memory accessUniform memory access (UMA) is a shared memory architecture used in parallel computers. All the processors in the UMA model share the physical memory uniformly. In an UMA architecture, access time to a memory location is independent of which processor makes the request or which memory chip contains the transferred data. Uniform memory access computer architectures are often contrasted with non-uniform memory access (NUMA) architectures. In the NUMA architecture, each processor may use a private cache.
Hopper (microarchitecture)Hopper is a graphics processing unit (GPU) microarchitecture developed by Nvidia. It is designed for datacenters and is parallel to Ada Lovelace. Named for computer scientist and United States Navy rear admiral Grace Hopper, the Hopper architecture was leaked in November 2019 and officially revealed in March 2022. It improves upon its predecessors, the Turing and Ampere microarchitectures, featuring a new streaming multiprocessor and a faster memory subsystem. The Nvidia Hopper H100 GPU is implemented using the TSMC 4N process with 80 billion transistors.
Calcul hétérogèneHeterogeneous computing refers to systems that use more than one kind of processor or core. These systems gain performance or energy efficiency not just by adding the same type of processors, but by adding dissimilar coprocessors, usually incorporating specialized processing capabilities to handle particular tasks. Usually heterogeneity in the context of computing referred to different instruction-set architectures (ISA), where the main processor has one and other processors have another - usually a very different - architecture (maybe more than one), not just a different microarchitecture (floating point number processing is a special case of this - not usually referred to as heterogeneous).
Larrabee (informatique)thumb|Schéma de l'architecture GPU Larrabee. Le projet Larrabee d'Intel Corporation fut la réaction à l'importance croissante des processeurs graphiques (GPU) dans le domaine du calcul générique. Cette carte fille a été annoncée en 2008, et fut quasiment abandonnée en et définitivement pour le grand public en . Auparavant, les GPU étaient principalement ou uniquement dédiés au calcul graphique, c'est-à-dire à l'affichage d'objets 3D à l'écran sous forme de triangles.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Exploration de donnéesL’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
Base de donnéesUne base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles. Leurs données peuvent être stockées sous une forme très structurée (base de données relationnelles par exemple), ou bien sous la forme de données brutes peu structurées (avec les bases de données NoSQL par exemple).
Traitement de donnéesEn informatique, le terme traitement de données ou traitement électronique des données renvoie à une série de processus qui permettent d'extraire de l'information ou de produire du savoir à partir de données brutes. Ces processus, une fois programmés, sont le plus souvent automatisés à l'aide d'ordinateurs. Si les résultats finaux produits par ces processus sont destinés à des humains, leur présentation est souvent essentielle pour en apprécier la valeur. Cette appréciation est cependant variable selon les personnes.
Cache de processeurUn cache de processeur est une antémémoire matérielle utilisée par l'unité centrale de traitement (CPU) d'un ordinateur pour réduire le coût moyen (temps ou énergie) de l’accès aux données de la mémoire principale. Un cache de processeur est une mémoire plus petite et plus rapide, située au plus près d'une unité centrale de traitement (ou d'un cœur de microprocesseur), qui stocke des copies des données à partir d'emplacements de la mémoire principale qui sont fréquemment utilisés avant leurs transmissions aux registres du processeur.
