ILLIAC IVThe ILLIAC IV was the first massively parallel computer. The system was originally designed to have 256 64-bit floating point units (FPUs) and four central processing units (CPUs) able to process 1 billion operations per second. Due to budget constraints, only a single "quadrant" with 64 FPUs and a single CPU was built. Since the FPUs all had to process the same instruction – ADD, SUB etc. – in modern terminology the design would be considered to be single instruction, multiple data, or SIMD.
Tolérance aux pannesvignette|Fichier GIF animé de 8 algorithmes ECT dans un réseau 802.1aq. La source est surlignée en violet, la destination en jaune. Les lignes violettes sont des chemins entre la source et la destination et l'épaisseur indique combien de chemins traversent un lien donné. La tolérance aux pannes (ou « insensibilité aux pannes ») désigne une méthode de conception permettant à un système de continuer à fonctionner, éventuellement de manière réduite (on dit aussi en « mode dégradé »), au lieu de tomber complètement en panne, lorsque l'un de ses composants ne fonctionne plus correctement.
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.
Réseau sur une puceNetwork-on-Chip ou Network-on-a-Chip (NoC or NOC) ou en français réseau sur une puce est une technique de conception du système de communication entre les cœurs sur les System on Chip (SoC). Les NoCs peuvent passer dans les domaines d'horloge synchrone ou asynchrone ou bien utiliser une logique de circuit asynchrone sans horloge. Le NoC applique les théories et méthodes de réseau aux communications à l'intérieur d'une puce et permet ainsi l'amélioration des performances par rapport aux interconnexions de bus et commutateur matriciel conventionnelles.
Tesla (NVIDIA)Tesla est une gamme de cartes accélératrices utilisant des processeurs graphiques faisant office de GPGPU produits par NVIDIA et dont le but est d'assister le processeur central pour les calculs grâce à la bibliothèque logicielle Compute Unified Device Architecture (CUDA). Son nom lui vient de Nikola Tesla, inventeur et ingénieur. Se basant sur les premiers travaux accomplis avec le GeForce 8800 autour de CUDA, l'API logicielle permet d'exploiter via le langage C la puce graphique C870 comme un coprocesseur arithmétique.
Compute kernelIn computing, a compute kernel is a routine compiled for high throughput accelerators (such as graphics processing units (GPUs), digital signal processors (DSPs) or field-programmable gate arrays (FPGAs)), separate from but used by a main program (typically running on a central processing unit). They are sometimes called compute shaders, sharing execution units with vertex shaders and pixel shaders on GPUs, but are not limited to execution on one class of device, or graphics APIs.
Compare-and-swapCompare-and-swap (CAS) est une instruction atomique utilisée dans les systèmes multiprocesseurs ou multi-cœurs utilisant une mémoire partagée. Elle compare la valeur stockée à une adresse mémoire donnée à l'un de ses arguments et, en cas d'égalité, écrit une nouvelle valeur à cette adresse. Selon les implémentations, elle signale si l'écriture a réussi soit en renvoyant une valeur booléenne, soit en renvoyant la valeur lue en mémoire.
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.
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.
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.
