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.
Système sur une pucethumb|Puce ARM Exynos sur le smartphone Nexus S de Samsung. Un système sur une puce, souvent désigné dans la littérature scientifique par le terme anglais (d'où son abréviation SoC), est un système complet embarqué sur un seul circuit intégré (« puce »), pouvant comprendre de la mémoire, un ou plusieurs microprocesseurs, des périphériques d'interface, ou tout autre composant nécessaire à la réalisation de la fonction attendue.
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.
Traitement massivement parallèleEn informatique, le traitement massivement parallèle (en anglais, massively parallel processing ou massively parallel computing) est l'utilisation d'un grand nombre de processeurs (ou d'ordinateurs distincts) pour effectuer un ensemble de calculs coordonnés en parallèle (c'est-à-dire simultanément). Différentes approches ont été utilisées pour implanter le traitement massivement parallèle. Dans cette approche, la puissance de calcul d'un grand nombre d'ordinateurs distribués est utilisée de façon opportuniste chaque fois qu'un ordinateur est disponible.
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).
Embarrassingly parallelIn parallel computing, an embarrassingly parallel workload or problem (also called embarrassingly parallelizable, perfectly parallel, delightfully parallel or pleasingly parallel) is one where little or no effort is needed to separate the problem into a number of parallel tasks. This is often the case where there is little or no dependency or need for communication between those parallel tasks, or for results between them. Thus, these are different from distributed computing problems that need communication between tasks, especially communication of intermediate results.
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.
Processeur physiqueUn processeur physique (en anglais PPU de Physics Processing Unit), est un microprocesseur qui est destiné aux calculs de modélisation physique, plus particulièrement dans les jeux vidéo. Un PPU peut matériellement prendre en charge les calculs suivants : dynamique des corps rigides ; dynamique des corps mous ; détection de collision ; dynamique des fluides ; système de particules ; calculs de structures complexes (cheveux, vêtements) ; méthode des éléments finis ; tribologie.
Graphics Core NextGraphics Core Next (GCN) is the codename for a series of microarchitectures and an instruction set architecture that were developed by AMD for its GPUs as the successor to its TeraScale microarchitecture. The first product featuring GCN was launched on January 9, 2012. GCN is a reduced instruction set SIMD microarchitecture contrasting the very long instruction word SIMD architecture of TeraScale. GCN requires considerably more transistors than TeraScale, but offers advantages for general-purpose GPU (GPGPU) computation due to a simpler compiler.
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.
