Multiplieur-accumulateurEn programmation, à l'origine en traitement numérique du signal, l'opération combinée multiply–accumulate (MAC) ou multiply-add (MAD) est une instruction-machine qui calcule le produit de deux nombres et agrège le résultat au contenu d'un accumulateur. Le circuit électronique qui réalise cette opération est appelé « multiplieur-accumulateur » ; l'opération elle-même est souvent abrégée en MAC ou « opération MAC.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Mac ProLe Mac Pro est une station de travail 64 bits d'Apple. Il est présenté pour la première fois lors de la WWDC d’. Il remplace le Power Mac G5 dont il reprend le design, et signe la disparition de la dénomination Power Mac parmi les produits Apple. Le , Apple a mis à jour ses Mac Pro. Ces derniers pouvant accueillir deux processeurs Intel Xeon Nehalem cadencé jusqu'à . Le , Apple renouvelle sa gamme en intégrant de nouveaux processeurs Intel Xeon Westmere et la possibilité d'avoir jusqu'à douze cœurs à disposition.
Mac OS 9Mac OS 9 est la dernière révision majeure du premier système d'exploitation des ordinateurs Macintosh d'Apple. Elle est sortie le . Mac OS 9 est très semblable à son prédécesseur Mac OS 8 et il peut être considéré comme une espèce de transition avant le passage à Mac OS X, dont toutefois l'architecture est très différente. C'est néanmoins la version la plus aboutie et la plus stable du Mac OS original : contrairement aux précédentes versions, est écrit entièrement en code compatible PowerPC, ce qui améliore son fonctionnement sur les Macintosh à base de processeur PowerPC, mais qui en contrepartie écarte les premiers Macintosh à base de Motorola 68000.
MultiplieurEn électronique analogique, un multiplieur est un circuit dont le signal de sortie est le produit de la valeur instantanée de ses signaux d'entrée. En électronique numérique, un multiplieur est un circuit électronique effectuant une multiplication. Des multiplieurs sont intégrés dans la plupart des processeurs actuels, tant pour réaliser des multiplications entre nombres entiers qu'entre nombres représentés en virgule flottante. En électronique analogique, un multiplieur est un circuit dont le signal de sortie est le produit de la valeur instantanée de ses signaux d'entrée.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Macintoshvignette|upright=1.2|alt=Un grand ordinateur tout-en-un en aluminium, écran plat large.|Un modèle d'iMac lancé en . Macintosh (, en anglais : ) ou Mac est une série de différentes familles d'ordinateurs personnels conçus, développés et vendus par Apple. Le premier Macintosh est lancé le (il a été renommé Macintosh 128K dès le lancement du Macintosh 512K). Il constitue le premier succès commercial pour un ordinateur utilisant une souris et une interface graphique (au lieu d'une interface en ligne de commande).
Mac miniLe Mac mini est un ordinateur de bureau développé et produit par Apple. À l'instar des ordinateurs Mini-ITX, il est particulièrement petit pour un ordinateur de bureau (un pavé de de côté et de de haut). Il pèse ( pour les Mac mini commercialisés en ). Le Mac mini a été présenté pour la première fois à la Macworld Conference & Expo le , il a depuis été plusieurs fois mis à jour avec de nouveaux composants, le rendant ainsi de plus en plus performant.
Half-precision floating-point formatIn computing, half precision (sometimes called FP16 or float16) is a binary floating-point computer number format that occupies 16 bits (two bytes in modern computers) in computer memory. It is intended for storage of floating-point values in applications where higher precision is not essential, in particular and neural networks. Almost all modern uses follow the IEEE 754-2008 standard, where the 16-bit base-2 format is referred to as binary16, and the exponent uses 5 bits.
Quadruple-precision floating-point formatIn computing, quadruple precision (or quad precision) is a binary floating point–based computer number format that occupies 16 bytes (128 bits) with precision at least twice the 53-bit double precision. This 128-bit quadruple precision is designed not only for applications requiring results in higher than double precision, but also, as a primary function, to allow the computation of double precision results more reliably and accurately by minimising overflow and round-off errors in intermediate calculations and scratch variables.
Extended precisionExtended precision refers to floating-point number formats that provide greater precision than the basic floating-point formats. Extended precision formats support a basic format by minimizing roundoff and overflow errors in intermediate values of expressions on the base format. In contrast to extended precision, arbitrary-precision arithmetic refers to implementations of much larger numeric types (with a storage count that usually is not a power of two) using special software (or, rarely, hardware).
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.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Mac OS X v10.4Mac OS X 10.4, du nom de code Tiger, est la cinquième version majeure de Mac OS X, le système d'exploitation d'Apple pour les ordinateurs Macintosh. Tiger a été rendu public le comme successeur de Mac OS X Panther (version 10.3), qui avait été annoncé plus tôt. Certaines des nouvelles fonctionnalités comprennent un système de recherche rapide appelé Spotlight, une nouvelle version du navigateur Web Safari, de Dashboard, et un support amélioré pour l'adressage 64 bits sur les Power Mac G5.
Processeur de signal numériqueUn DSP (de l'anglais « Digital Signal Processor », qu'on pourrait traduire par « processeur de signal numérique » ou « traitement numérique de signal ») est un microprocesseur optimisé pour exécuter des applications de traitement numérique du signal (filtrage, extraction de signaux) le plus rapidement possible. Les DSP sont utilisés dans la plupart des applications du traitement numérique du signal en temps réel. On les trouve dans les modems (modem RTC, modem ADSL), les téléphones mobiles, les appareils multimédia (lecteur MP3), les récepteurs GPS.
Chronologie des microprocesseursvignette|Comparaison des tailles des nœuds du processus de fabrication des semi-conducteurs avec certains objets microscopiques et les longueurs d'onde de la lumière visible. Dans les années 1970 les microprocesseurs traitent des mots de 8 bits et sont surtout fabriqués en technologie N MOS. Dans les années 1980 les microprocesseurs traitent des mots de 16 et même 32 bits et sont surtout fabriqués en technologie CMOS. Dans les années 1990 les microprocesseurs traitent des mots de 32 bits.
Neurosciences computationnellesLes neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.
Puce d'accélération de réseaux de neuronesUn Accélérateur d'IA pour accélérateur d'intelligence artificielle (ou NPU, Neural Processing Unit) est une catégorie de microprocesseur ou de systèmes de calculs conçu pour accélérer un réseau de neurones artificiels, accélérer des algorithmes de vision industrielle et d'apprentissage automatique pour la robotique, l'internet des objets et autres taches de calculs-intensifs ou de contrôle de capteurs. Il s'agit souvent de conceptions multicœurs et se concentrant généralement sur l'arithmétique de faible-précision, des nouvelles architectures de flux de données ou de la capacité de calcul en mémoire.
