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.
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).
Grille informatiqueUne grille informatique (en anglais, grid) est une infrastructure virtuelle constituée d'un ensemble de ressources informatiques potentiellement partagées, distribuées, hétérogènes, délocalisées et autonomes. Une grille est en effet une infrastructure, c'est-à-dire des équipements techniques d'ordres matériel et logiciel. Cette infrastructure est qualifiée de virtuelle car les relations entre les entités qui la composent n'existent pas sur le plan matériel mais d'un point de vue logique.
Optimizing compilerIn computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.
ComputingComputing is any goal-oriented activity requiring, benefiting from, or creating computing machinery. It includes the study and experimentation of algorithmic processes, and development of both hardware and software. Computing has scientific, engineering, mathematical, technological and social aspects. Major computing disciplines include computer engineering, computer science, cybersecurity, data science, information systems, information technology, digital art and software engineering.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Cross compilerA cross compiler is a compiler capable of creating executable code for a platform other than the one on which the compiler is running. For example, a compiler that runs on a PC but generates code that runs on an Android smartphone is a cross compiler. A cross compiler is useful to compile code for multiple platforms from one development host. Direct compilation on the target platform might be infeasible, for example on embedded systems with limited computing resources. Cross compilers are distinct from source-to-source compilers.
Utility computingUtility computing, or computer utility, is a service provisioning model in which a service provider makes computing resources and infrastructure management available to the customer as needed, and charges them for specific usage rather than a flat rate. Like other types of on-demand computing (such as grid computing), the utility model seeks to maximize the efficient use of resources and/or minimize associated costs. Utility is the packaging of system resources, such as computation, storage and services, as a metered service.
Performances (informatique)En informatique, les performances énoncent les indications chiffrées mesurant les possibilités maximales ou optimales d'un matériel, d'un logiciel, d'un système ou d'un procédé technique pour exécuter une tâche donnée. Selon le contexte, les performances incluent les mesures suivantes : Un faible temps de réponse pour effectuer une tâche donnée Un débit élevé (vitesse d'exécution d'une tâche) L'efficience : faible utilisation des ressources informatiques : processeur, mémoire, stockage, réseau, consommation électrique, etc.
Tesla (NVIDIA)Tesla est une gamme de cartes accélératrices utilisant des processeurs graphiques faisant office de GPGPU produits par NVIDIA et dont le but est d'assister le processeur central pour les calculs grâce à la bibliothèque logicielle Compute Unified Device Architecture (CUDA). Son nom lui vient de Nikola Tesla, inventeur et ingénieur. Se basant sur les premiers travaux accomplis avec le GeForce 8800 autour de CUDA, l'API logicielle permet d'exploiter via le langage C la puce graphique C870 comme un coprocesseur arithmétique.
Optimisation de codeEn programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.
Informatique durableLinformatique durable, linformatique verte, le numérique éco-responsable, ou encore le green IT (appellation officielle en français : éco-TIC) est un ensemble de techniques visant à réduire l’empreinte sociale, économique et environnementale du numérique. Dans le domaine des technologies de l'information et de la communication (TIC), elle conçoit ou recourt à des écotechniques afin de diminuer les impacts que les TIC font subir à l'environnement au cours de leur cycle de vie.
Stream processingIn computer science, stream processing (also known as event stream processing, data stream processing, or distributed stream processing) is a programming paradigm which views streams, or sequences of events in time, as the central input and output objects of computation. Stream processing encompasses dataflow programming, reactive programming, and distributed data processing. Stream processing systems aim to expose parallel processing for data streams and rely on streaming algorithms for efficient implementation.
OpenCLOpenCL (Open Computing Language) est la combinaison d'une API et d'un langage de programmation dérivé du C, proposé comme un standard ouvert par le Khronos Group. OpenCL est conçu pour programmer des systèmes parallèles hétérogènes comprenant par exemple à la fois un CPU multi-cœur et un GPU. OpenCL propose donc un modèle de programmation se situant à l'intersection naissante entre le monde des CPU et des GPU, les premiers étant de plus en plus parallèles, les seconds étant de plus en plus programmables.
Optimisation convexevignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.
Sciences numériquesLes sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.
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.
Calcul participatifthumb|Protocole de fonctionnement de l'intergiciel Xgrid (2008) Le calcul participatif est un type de calcul distribué dans lequel une personne fait don de ressources inutilisées de son ordinateur à un projet axé sur la recherche. L'idée fondamentale sous-jacente est qu'un ordinateur de bureau moderne est suffisamment puissant pour effectuer des milliards d'opérations par seconde, mais pour la plupart des utilisateurs, seulement 10 à 15 % de sa capacité est utilisée.
Reconfigurable computingReconfigurable computing is a computer architecture combining some of the flexibility of software with the high performance of hardware by processing with very flexible high speed computing fabrics like field-programmable gate arrays (FPGAs). The principal difference when compared to using ordinary microprocessors is the ability to make substantial changes to the datapath itself in addition to the control flow. On the other hand, the main difference from custom hardware, i.e.
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.
