Mémoire à changement de phaseLa mémoire à changement de phase, ou PCM pour Phase Change Memory, ou encore PRAM pour Phase-Change RAM, est un type de mémoire non volatile s'appuyant sur la transition de phase de certains matériaux pour le stockage des informations, à l'instar des disques optiques réinscriptibles. Elle est présentée comme mémoire universelle car elle combine la vitesse et l’endurance de la mémoire vive (RAM) et la non-volatilité et le faible coût de la mémoire flash. Les premières PRAM ont été mises en vente en 2012 par Samsung.
Mémoire non volatileUne mémoire non volatile est une mémoire informatique qui conserve ses données en l'absence d'alimentation électrique. On distingue plusieurs types de mémoires non volatiles : les mémoires à base de papier, par exemple les rubans perforés et les cartes perforées ; les mémoires à base de semi-conducteurs, par exemple les mémoires mortes (ROM) et les mémoires RAM non volatiles (NVRAM) ; les mémoires utilisant un support magnétique, par exemple les disquettes (floppy disks) et les disques durs (hard disks) ; les mémoires utilisant une surface réfléchissante lue par un laser, par exemple les CD et les DVD.
Memory cell (computing)The memory cell is the fundamental building block of computer memory. The memory cell is an electronic circuit that stores one bit of binary information and it must be set to store a logic 1 (high voltage level) and reset to store a logic 0 (low voltage level). Its value is maintained/stored until it is changed by the set/reset process. The value in the memory cell can be accessed by reading it. Over the history of computing, different memory cell architectures have been used, including core memory and bubble memory.
Mémoire à tores magnétiquesLa mémoire à tores magnétiques fut la forme dominante de mémoire vive des ordinateurs durant 20 ans (de 1955 à 1975). Cette mémoire était composée des petits tores (anneaux) de ferrite traversés par des fils qui servaient à y écrire et y lire des informations. thumb|Schéma simplifié d'un tore avec fils d'écriture et de lecture Chaque tore correspond à un bit de donnée. Les tores peuvent être magnétisés dans deux directions différentes (sens horaire et antihoraire).
Computer memoryComputer memory stores information, such as data and programs for immediate use in the computer. The term memory is often synonymous with the term primary storage or main memory. An archaic synonym for memory is store. Computer memory operates at a high speed compared to storage which is slower but less expensive and higher in capacity. Besides storing opened programs, computer memory serves as disk cache and write buffer to improve both reading and writing performance.
Memory pagingIn computer operating systems, memory paging (or swapping on some Unix-like systems) is a memory management scheme by which a computer stores and retrieves data from secondary storage for use in main memory. In this scheme, the operating system retrieves data from secondary storage in same-size blocks called pages. Paging is an important part of virtual memory implementations in modern operating systems, using secondary storage to let programs exceed the size of available physical memory.
Matériel informatiqueUn matériel informatique (en anglais : hardware) est une pièce ou composant d'un appareil informatique. C'est la partie physique de l’informatique elle est appairée avec le logiciel (software ou firmware). Il y a des composants situés à l'intérieur de l'appareil qui sont indispensables à son fonctionnement et, d'autres secondaires disposées à l'extérieur (les périphériques). Les pièces intérieures sont, la plupart du temps, montées sur des circuits imprimés.
Informatique quantiqueL'informatique quantique est le sous-domaine de l'informatique qui traite des calculateurs quantiques et des associés. La notion s'oppose à celle d'informatique dite « classique » n'utilisant que des phénomènes de physique classique, notamment de l'électricité (exemple du transistor) ou de mécanique classique (exemple historique de la machine analytique). En effet, l'informatique quantique utilise également des phénomènes de la mécanique quantique, à savoir l'intrication quantique et la superposition.
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.
Exactitude et précisionvignette|Schéma de l'exactitude et la précision appliquée à des lancers de fléchettes. Dans la mesure d'un ensemble, l'exactitude est la proximité des mesures à une valeur spécifique, tandis que la précision est la proximité des mesures les unes par rapport aux autres. L'exactitude a deux définitions : Plus communément, il s'agit d'une description des erreurs systématiques, une mesure du biais statistique ; une faible précision entraîne une différence entre un résultat et une valeur « vraie ».
Mémoire adressable par contenuUne mémoire adressable par le contenu (CAM, en anglais Content-Addressable Memory) est un type de mémoire informatique spécial, utilisé dans certaines applications pour la recherche à très haute vitesse. Elle est aussi connue sous le nom de mémoire associative (associative memory, associative storage, ou associative array). Contrairement aux mémoires informatiques standards (random access memory ou RAM) pour lesquelles l'application utilisatrice fournit une adresse mémoire et la RAM renvoie la donnée stockée à cette adresse, une CAM est conçue de manière que l'application utilisatrice fournisse un mot de donnée et la CAM recherche dans toute la mémoire pour voir si ce mot y est stocké.
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.
Batch normalizationBatch normalization (also known as batch norm) is a method used to make training of artificial neural networks faster and more stable through normalization of the layers' inputs by re-centering and re-scaling. It was proposed by Sergey Ioffe and Christian Szegedy in 2015. While the effect of batch normalization is evident, the reasons behind its effectiveness remain under discussion. It was believed that it can mitigate the problem of internal covariate shift, where parameter initialization and changes in the distribution of the inputs of each layer affect the learning rate of the network.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
MemristorEn électronique, le memristor (ou memristance) est un composant électronique passif. Il a été décrit comme le quatrième composant passif élémentaire, aux côtés du condensateur (ou capacité), du résistor (ou résistance) et de la bobine(ou inductance). Le nom est un mot-valise formé à partir des deux mots anglais memory et resistor. Un memristor stocke efficacement l’information car la valeur de sa résistance électrique change de façon permanente lorsqu’un courant est appliqué.
Mémoire mortethumb|Une PROM (1983) Originellement, l'expression mémoire morte (en anglais, Read-Only Memory : ROM) désignait une mémoire informatique non volatile dont le contenu est fixé lors de sa programmation, qui pouvait être lue plusieurs fois par l'utilisateur, mais ne pouvait plus être modifiée. Avec l'évolution des technologies, la définition du terme mémoire morte (en français) ou read only memory (en anglais) a été élargie pour inclure les mémoires non volatiles dont le contenu est fixé lors de leur fabrication, qui peuvent être lues plusieurs fois par l'utilisateur et qui ne sont pas prévues pour être modifiées.
Encoding (memory)Memory has the ability to encode, store and recall information. Memories give an organism the capability to learn and adapt from previous experiences as well as build relationships. Encoding allows a perceived item of use or interest to be converted into a construct that can be stored within the brain and recalled later from long-term memory. Working memory stores information for immediate use or manipulation, which is aided through hooking onto previously archived items already present in the long-term memory of an individual.
Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
Recherche automatique d'architecture neuronaleLa recherche automatique d'architecture neuronale (Neural Architecture Search, NAS) est un ensemble de techniques visant à découvrir automatiquement de nouveaux modèles de réseaux de neurones artificiels. Les principales méthodes employées dans la littérature sont basées soit sur de l'apprentissage par renforcement, sur de la descente de gradient ou bien sur des algorithmes génétiques. Plusieurs méthodes NAS parviennent à obtenir des architectures qui atteignent ou surpassent les performances des modèles créés à la main.
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.
