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).
DataflowIn computing, dataflow is a broad concept, which has various meanings depending on the application and context. In the context of software architecture, data flow relates to stream processing or reactive programming. Dataflow computing is a software paradigm based on the idea of representing computations as a directed graph, where nodes are computations and data flow along the edges. Dataflow can also be called stream processing or reactive programming. There have been multiple data-flow/stream processing languages of various forms (see Stream processing).
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.
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.
Dataflow programmingIn computer programming, dataflow programming is a programming paradigm that models a program as a directed graph of the data flowing between operations, thus implementing dataflow principles and architecture. Dataflow programming languages share some features of functional languages, and were generally developed in order to bring some functional concepts to a language more suitable for numeric processing. Some authors use the term datastream instead of dataflow to avoid confusion with dataflow computing or dataflow architecture, based on an indeterministic machine paradigm.
Heterogeneous System ArchitectureHeterogeneous System Architecture (HSA) is a cross-vendor set of specifications that allow for the integration of central processing units and graphics processors on the same bus, with shared memory and tasks. The HSA is being developed by the HSA Foundation, which includes (among many others) AMD and ARM. The platform's stated aim is to reduce communication latency between CPUs, GPUs and other compute devices, and make these various devices more compatible from a programmer's perspective, relieving the programmer of the task of planning the moving of data between devices' disjoint memories (as must currently be done with OpenCL or CUDA).
Architecture DataflowLe dataflow (en flux de données) est une architecture où les données sont des entités actives qui traversent le programme de manière asynchrone, contrairement à l'architecture classique von Neumann, où elles attendent passivement en mémoire pendant que le programme est exécuté séquentiellement suivant le contenu du pointeur de programme (PC). On parle aussi d'ordinateur cadencé par les données. Dans une architecture flux de données, les programmes sont représentés sous forme de graphes : un nœud représente une opération à effectuer, tandis que les données circulent sur les arcs et forment les entrées aux nœuds.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
Cell (processeur)Le Cell est un processeur conçu conjointement par IBM, Sony et Toshiba, révélé en . Il équipe notamment la console de jeu vidéo PlayStation 3 de Sony. Il est envisagé de produire également des ordinateurs à base de Cell chez IBM, et Toshiba (Qosmio F50/55 et G50/55).
SIMTSIMT (de l'Single Instruction, Multiple Threads, selon la taxonomie de Flynn) est une amélioration de SIMD (de l'Single Instruction, Multiple Data) qui permettait sur des processeur arithmétique spécialisés de faire des calculs sur plusieurs données en une seule instruction, en l'adaptant au calcul multithread (c'est-à-dire, comportant plusieurs files d'exécution). MIMD (multiple instruction, multiple data) SIMD (Single Instruction, Multiple Data) SPMD (Single Pogram, Multiple Data) Processeur vectoriel Cat
Glossary of computer hardware termsThis glossary of computer hardware terms is a list of definitions of terms and concepts related to computer hardware, i.e. the physical and structural components of computers, architectural issues, and peripheral devices.
Parallel programming modelIn computing, a parallel programming model is an abstraction of parallel computer architecture, with which it is convenient to express algorithms and their composition in programs. The value of a programming model can be judged on its generality: how well a range of different problems can be expressed for a variety of different architectures, and its performance: how efficiently the compiled programs can execute. The implementation of a parallel programming model can take the form of a library invoked from a sequential language, as an extension to an existing language, or as an entirely new language.
CoprocesseurUn coprocesseur est un circuit électronique destiné à ajouter une fonction à un processeur classique. On compte des coprocesseurs arithmétiques (pour le calcul en virgule flottante), graphiques (pour accélérer du rendu 2D ou 3D) et des coprocesseurs spécialisés dans le chiffrement. Alors que le processeur principal est conçu pour exécuter tout type de programme, un coprocesseur est spécialisé dans l’exécution rapide d'un type de calcul particulier (Fonction trigonométrique, processeur graphique, par exempl
Processeur vectorielvignette|Processeur vectoriel d'un supercalculateur Cray-1. Un processeur vectoriel est un processeur possédant diverses fonctionnalités architecturales lui permettant d'améliorer l’exécution de programmes utilisant massivement des tableaux, des matrices, et qui permet de profiter du parallélisme inhérent à l'usage de ces derniers. Développé pour des applications scientifiques et exploité par les machines Cray et les supercalculateurs qui lui feront suite, ce type d'architecture a rapidement montré ses avantages pour des applications grand public (on peut citer la manipulation d'images).
Taxonomie de FlynnLa taxonomie de Flynn est une classification des architectures d'ordinateur, proposée par Michael Flynn en 1966. Les quatre catégories définies par Flynn sont classées selon le type d'organisation du flux de données et du flux d'instructions. SISD (unique flux d'instructions, unique flux de données) Il s'agit d'un ordinateur séquentiel qui n'exploite aucun parallélisme, tant au niveau des instructions qu'au niveau de la mémoire. Cette catégorie correspond à l'architecture de von Neumann.
