CoprocesseurUn coprocesseur est un circuit électronique destiné à ajouter une fonction à un processeur classique. On compte des coprocesseurs arithmétiques (pour le calcul en virgule flottante), graphiques (pour accélérer du rendu 2D ou 3D) et des coprocesseurs spécialisés dans le chiffrement. Alors que le processeur principal est conçu pour exécuter tout type de programme, un coprocesseur est spécialisé dans l’exécution rapide d'un type de calcul particulier (Fonction trigonométrique, processeur graphique, par exempl
Optimizing compilerIn computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.
Optimisation de boucleIn compiler theory, loop optimization is the process of increasing execution speed and reducing the overheads associated with loops. It plays an important role in improving cache performance and making effective use of parallel processing capabilities. Most execution time of a scientific program is spent on loops; as such, many compiler optimization techniques have been developed to make them faster. Since instructions inside loops can be executed repeatedly, it is frequently not possible to give a bound on the number of instruction executions that will be impacted by a loop optimization.
Brain simulationBrain simulation is the concept of creating a functioning computer model of a brain or part of a brain. Brain simulation projects intend to contribute to a complete understanding of the brain, and eventually also assist the process of treating and diagnosing brain diseases. Various simulations from around the world have been fully or partially released as open source software, such as C. elegans, and the Blue Brain Project Showcase.
Neuro-informatiqueLa neuro-informatique est un champ de recherche visant à l'organisation des données des neurosciences par l'application de modèles informatiques et d'outils analytiques. Ces domaines de recherche sont importants pour l'intégration et l'analyse d’un nombre croissant de données expérimentales tant par le volume que par la complexité et la précision. Les bioinformaticiens fournissent des outils informatiques, des modèles mathématiques, et créent des bases de données interopérables pour les cliniciens et les chercheurs.
Modèles du neurone biologiquevignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.
Supercalculateur exaflopiquevignette|redresse=1.5|Supercalculateur Summit (ou OLCF-4) développé par IBM pour une utilisation au Oak Ridge National Laboratory. Puissance : , nombre de nœuds : . Les supercalculateurs exaflopiques (Exascale computing en anglais) sont des ordinateurs de type supercalculateur fonctionnant selon une architecture massivement parallèle et dont la puissance de calcul dépasse . La machine décompose les tâches à effectuer en millions de sous-tâches, dont chacune d'entre elles est ensuite réalisée de manière simultanée par un processeur.
Réseau de neurones (biologie)En neurosciences, un réseau de neurones correspond, schématiquement : Soit à un nombre restreint de différents neurones interconnectés, qui ont une fonction précise, comme le ganglion stomatogastrique qui contrôle l'activité des muscles de l'estomac des crustacés. Soit à un grand nombre de neurones similaires interconnectés, qui ont des fonctions plus cognitives, comme les réseaux corticaux qui permettent entre autres la catégorisation.
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.
Algorithme mémétiqueLes algorithmes mémétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode de résolution pour résoudre le problème de manière exacte en un temps raisonnable. Les algorithmes mémétiques sont nés d'une hybridation entre les algorithmes génétiques et les algorithmes de recherche locale. Ils utilisent le même processus de résolution que les algorithmes génétiques mais utilisent un opérateur de recherche locale après celui de mutation.
