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).
Carte graphiqueUne carte graphique ou carte vidéo (anciennement, par abus de langage, une carte VGA), ou encore un adaptateur graphique, est un périphérique graphique ou carte d'extension d’ordinateur dont le rôle est de produire une image affichable sur un écran. La carte graphique envoie à l’écran des images stockées dans sa propre mémoire, à une fréquence et dans un format qui dépendent d’une part de l’écran branché et du port sur lequel il est branché (grâce au plug and play, PnP) et de sa configuration interne d’autre part.
Superordinateurvignette|redresse=1.2|Le supercalculateur IBM Blue Gene/P de l'Argonne National Laboratory fonctionne avec utilisant un système de refroidissement standard par air, groupé dans et interconnectés par un réseau de fibre optique à haute vitesse (2007). vignette|redresse=1.2|Le superordinateur Columbia du centre de recherche Ames Research Center de la NASA, composé de Intel Itanium 2, regroupés en de , et exécutant un système d'exploitation Linux (2006).
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.
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).
Double-precision floating-point formatDouble-precision floating-point format (sometimes called FP64 or float64) is a floating-point number format, usually occupying 64 bits in computer memory; it represents a wide dynamic range of numeric values by using a floating radix point. Floating point is used to represent fractional values, or when a wider range is needed than is provided by fixed point (of the same bit width), even if at the cost of precision. Double precision may be chosen when the range or precision of single precision would be insufficient.
Single-precision floating-point formatSingle-precision floating-point format (sometimes called FP32 or float32) is a computer number format, usually occupying 32 bits in computer memory; it represents a wide dynamic range of numeric values by using a floating radix point. A floating-point variable can represent a wider range of numbers than a fixed-point variable of the same bit width at the cost of precision. A signed 32-bit integer variable has a maximum value of 231 − 1 = 2,147,483,647, whereas an IEEE 754 32-bit base-2 floating-point variable has a maximum value of (2 − 2−23) × 2127 ≈ 3.
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.
Calcul intensifLe terme Calcul intensif (ou Calcul Haute Performance) - en anglais : High-performance computing (HPC) - désigne les activités de calculs réalisés sur un supercalculateur, en particulier à des fins de simulation numérique et de pré-apprentissage d'intelligences artificielles. Le calcul intensif rassemble l'administration système (réseau et sécurité) et la programmation parallèle en un champ multidisciplinaire qui combine l'électronique numérique, le développement d'architectures informatiques, la programmation système, les langages informatiques, l'algorithmique et les techniques de calcul.
Suprématie quantiqueLa suprématie quantique, aussi appelée avantage quantique, désigne le nombre de qubits au-delà duquel plus aucun superordinateur classique n'est capable de gérer la croissance exponentielle de la mémoire et la bande passante de communication nécessaire pour simuler son équivalent quantique. Les superordinateurs de 2017 peuvent reproduire les résultats d'un ordinateur quantique de , mais à partir de cela devient physiquement impossible. Le seuil d'environ 50 qubits correspond à la limite théorique de la suprématie quantique.
Arithmétique multiprécisionL'arithmétique multiprécision désigne l'ensemble des techniques mises en œuvre pour manipuler dans un programme informatique des nombres (entiers, rationnels, ou flottants principalement) de taille arbitraire. Il s'agit d'une branche de l'arithmétique des ordinateurs. On oppose l'arithmétique multi-précision à l'arithmétique en simple ou double précision, comme celle spécifiée par le standard IEEE 754 pour les nombres flottants.
Accélération (informatique)En architecture informatique, l'accélération (speedup en anglais) est une mesure du gain de performance entre deux systèmes traitant le même problème. Plus techniquement, c'est le gain de vitesse d'exécution d'une tâche exécutée par deux architectures similaires disposant de ressources différentes. La notion d'accélération a été établie par la loi d'Amdahl, qui se penchait principalement sur le calcul parallèle. Cependant, l'accélération peut être utilisée plus généralement pour montrer l'effet sur les performances lors de n'importe quelle amélioration des ressources.
Algorithme de GroverEn informatique quantique, l’algorithme de Grover est un algorithme de recherche, permettant de rechercher un ou plusieurs éléments qui répondent à un critère donné parmi éléments non classés en temps proportionnel à et avec un espace de stockage proportionnel à . Il a été découvert par Lov Grover en 1996. Dans les mêmes conditions (recherche parmi des éléments non classés), un algorithme classique ne peut faire mieux qu'une recherche dans un temps proportionnel à , en testant successivement le critère sur chaque élément.
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.
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.
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.
Quantum algorithm for linear systems of equationsThe quantum algorithm for linear systems of equations, also called HHL algorithm, designed by Aram Harrow, Avinatan Hassidim, and Seth Lloyd, is a quantum algorithm published in 2008 for solving linear systems. The algorithm estimates the result of a scalar measurement on the solution vector to a given linear system of equations. The algorithm is one of the main fundamental algorithms expected to provide a speedup over their classical counterparts, along with Shor's factoring algorithm, Grover's search algorithm, and the quantum fourier transform.
Supercomputer architectureApproaches to supercomputer architecture have taken dramatic turns since the earliest systems were introduced in the 1960s. Early supercomputer architectures pioneered by Seymour Cray relied on compact innovative designs and local parallelism to achieve superior computational peak performance. However, in time the demand for increased computational power ushered in the age of massively parallel systems.
History of supercomputingThe term supercomputing arose in the late 1920s in the United States in response to the IBM tabulators at Columbia University. The CDC 6600, released in 1964, is sometimes considered the first supercomputer. However, some earlier computers were considered supercomputers for their day such as the 1954 IBM NORC in the 1950s, and in the early 1960s, the UNIVAC LARC (1960), the IBM 7030 Stretch (1962), and the Manchester Atlas (1962), all of which were of comparable power.
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.
