Reconfigurable computingReconfigurable computing is a computer architecture combining some of the flexibility of software with the high performance of hardware by processing with very flexible high speed computing fabrics like field-programmable gate arrays (FPGAs). The principal difference when compared to using ordinary microprocessors is the ability to make substantial changes to the datapath itself in addition to the control flow. On the other hand, the main difference from custom hardware, i.e.
Field-programmable gate arrayA field-programmable gate array (FPGA) is an integrated circuit designed to be configured after manufacturing. The FPGA configuration is generally specified using a hardware description language (HDL), similar to that used for an application-specific integrated circuit (ASIC). Circuit diagrams were previously used to specify the configuration, but this is increasingly rare due to the advent of electronic design automation tools. FPGAs contain an array of programmable logic blocks, and a hierarchy of reconfigurable interconnects allowing blocks to be wired together.
Circuit logique programmableUn circuit logique programmable ou PLD (Programmable Logical Device), est un circuit intégré logique qui peut être programmé après sa fabrication. Il se compose de nombreuses cellules logiques élémentaires contenant des bascules logiques librement connectables. L'utilisateur doit donc programmer le circuit avant de l'utiliser. Les différentes logiques de programmation (unique, reprogrammable) et d'architecture ont conduit à la création de sous-familles dont les plus connues sont les FPGA et les CPLD.
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.
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.
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).
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
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.
Graph rewritingIn computer science, graph transformation, or graph rewriting, concerns the technique of creating a new graph out of an original graph algorithmically. It has numerous applications, ranging from software engineering (software construction and also software verification) to layout algorithms and picture generation. Graph transformations can be used as a computation abstraction. The basic idea is that if the state of a computation can be represented as a graph, further steps in that computation can then be represented as transformation rules on that graph.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
