Parallélisme de donnéeLe parallélisme par distribution de donnée ou parallélisme de donnée (data parallelism en anglais) est un paradigme de la programmation parallèle. Autrement dit, c'est une manière particulière d'écrire des programmes pour des machines parallèles. Les algorithmes des programmes qui entrent dans cette catégorie cherchent à distribuer les données au sein des processus et à y opérer les mêmes opérations à l'instar des SIMD. Le paradigme opposé est celui du parallélisme de tâche. Catégorie:Programmation concurr
Structure de données persistanteEn informatique, une structure de données persistante est une structure de données qui préserve ses versions antérieures lorsqu'elle est modifiée ; une telle structure est immuable, car ses opérations ne la modifient pas en place (de manière visible) mais renvoient au contraire de nouvelles structures. Une structure est partiellement persistante si seule sa version la plus récente peut être modifiée, les autres n'étant accessibles qu'en lecture. La structure est dite totalement persistante si chacune de ses versions peut être lue ou modifiée.
Structure de donnéesEn informatique, une structure de données est une manière d'organiser les données pour les traiter plus facilement. Une structure de données est une mise en œuvre concrète d'un type abstrait. Pour prendre un exemple de la vie quotidienne, on peut présenter des numéros de téléphone par département, par nom, par profession (comme les Pages jaunes), par numéro téléphonique (comme les annuaires destinés au télémarketing), par rue et/ou une combinaison quelconque de ces classements.
Langage de programmation de haut niveauEn programmation informatique, un langage de programmation à haut niveau d'abstraction généralement appelé langage de haut niveau est un langage de programmation orienté autour du problème à résoudre, qui permet d'écrire des programmes en utilisant des mots usuels des langues naturelles (très souvent de l'anglais) et des symboles mathématiques familiers. Un langage de haut niveau fait abstraction des caractéristiques techniques du matériel utilisé pour exécuter le programme, tels que les registres et les drapeaux du processeur.
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.
Microprocesseur multi-cœurvignette|Un processeur quad-core AMD Opteron. vignette|L’Intel Core 2 Duo E6300 est un processeur double cœur. Un microprocesseur multi-cœur (multi-core en anglais) est un microprocesseur possédant plusieurs cœurs physiques fonctionnant simultanément. Il se distingue d'architectures plus anciennes (360/91) où un processeur unique commandait plusieurs circuits de calcul simultanés. Un cœur (en anglais, core) est un ensemble de circuits capables d’exécuter des programmes de façon autonome.
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.
Langage de programmation à usage généralEn informatique, un langage de programmation à usage général () est un langage de programmation conçu pour être utilisé pour la conception de logiciels dans la plus grande variété de domaines d'application. Un langage de programmation peut être qualifié ainsi s'il n'inclut pas de constructions de langage conçues pour être utilisées dans un domaine d'application spécifique. Inversement, un langage dédié () est un langage conçu pour être utilisé dans un domaine d'application spécifique.
GénéricitéEn programmation, la généricité (ou programmation générique), consiste à définir des algorithmes identiques opérant sur des données de types différents. On définit de cette façon des procédures ou des types entiers génériques. On pourrait ainsi programmer une pile, ou une procédure qui prend l'élément supérieur de la pile, indépendamment du type de données contenues. C'est donc une forme de polymorphisme, le « polymorphisme de type » dit aussi « paramétrage de type » : en effet, le type de donnée général (abstrait) apparaît comme un paramètre des algorithmes définis, avec la particularité que ce paramètre-là est un type.
Parallélisation automatiqueLa Parallélisation automatique est une étape de la compilation d'un programme qui consiste à transformer un code source écrit pour une machine séquentielle en un exécutable parallélisé pour ordinateur à Symmetric multiprocessing. L'objectif de la parallélisation automatique est de simplifier et de réduire la durée de développement des programmes parallèles, qui sont notablement plus compliqués à écrire que les programmes séquentiels mais permettent des gains de vitesse sur les machines parallèles.
System programming languageA system programming language is a programming language used for system programming; such languages are designed for writing system software, which usually requires different development approaches when compared with application software. Edsger Dijkstra refers to these languages as machine oriented high order languages, or mohol. General-purpose programming languages tend to focus on generic features to allow programs written in the language to use the same code on different platforms.
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.
Parallel algorithmIn computer science, a parallel algorithm, as opposed to a traditional serial algorithm, is an algorithm which can do multiple operations in a given time. It has been a tradition of computer science to describe serial algorithms in abstract machine models, often the one known as random-access machine. Similarly, many computer science researchers have used a so-called parallel random-access machine (PRAM) as a parallel abstract machine (shared-memory).
Langage de programmationthumb|Fragment de code écrit dans le langage de programmation JavaScript. Un langage de programmation est un langage informatique destiné à formuler des algorithmes et produire des programmes informatiques qui les appliquent. D'une manière similaire à une langue naturelle, un langage de programmation est composé d'un alphabet, d'un vocabulaire, de règles de grammaire, de significations, mais aussi d'un environnement de traduction censé rendre sa syntaxe compréhensible par la machine.
C (langage)C est un langage de programmation impératif, généraliste et de bas niveau. Inventé au début des années 1970 pour réécrire Unix, C est devenu un des langages les plus utilisés, encore de nos jours. De nombreux langages plus modernes comme C++, C#, Java et PHP ou JavaScript ont repris une syntaxe similaire au C et reprennent en partie sa logique. C offre au développeur une marge de contrôle importante sur la machine (notamment sur la gestion de la mémoire) et est de ce fait utilisé pour réaliser les « fondations » (compilateurs, interpréteurs.
Purely functional data structureIn computer science, a purely functional data structure is a data structure that can be directly implemented in a purely functional language. The main difference between an arbitrary data structure and a purely functional one is that the latter is (strongly) immutable. This restriction ensures the data structure possesses the advantages of immutable objects: (full) persistency, quick copy of objects, and thread safety. Efficient purely functional data structures may require the use of lazy evaluation and memoization.
Langage graphiquevignette|Script du programme "Hello, world!" dans le langage de programmation graphique Scratch Un langage de programmation graphique ou visuel est un langage de programmation dans lequel les programmes sont écrits par assemblage d'éléments graphiques. Sa syntaxe concrète est composée de symboles graphiques et de textes, qui sont disposés spatialement pour former des programmes. De nombreux langages visuels se basent sur les notions « de boîtes et de flèches » : les boîtes (ou d'autres d'objets) sont traitées comme des entités, reliées par des flèches ou des lignes qui représentent des relations.
Single instruction multiple dataSingle Instruction on Multiple Data (signifiant en anglais : « instruction unique, données multiples »), ou SIMD, est une des quatre catégories d'architecture définies par la taxonomie de Flynn en 1966 et désigne un mode de fonctionnement des ordinateurs dotés de capacités de parallélisme. Dans ce mode, la même instruction est appliquée simultanément à plusieurs données pour produire plusieurs résultats.
Map (parallel pattern)Map is an idiom in parallel computing where a simple operation is applied to all elements of a sequence, potentially in parallel. It is used to solve embarrassingly parallel problems: those problems that can be decomposed into independent subtasks, requiring no communication/synchronization between the subtasks except a join or barrier at the end. When applying the map pattern, one formulates an elemental function that captures the operation to be performed on a data item that represents a part of the problem, then applies this elemental function in one or more threads of execution, hyperthreads, SIMD lanes or on multiple computers.
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.
