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Auteur Jean-Laurent Philippe |
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Calculer plus vite, plus haut, plus fort / Jean-Laurent Philippe in Pour la science. Hors-série, 098 (02/2018)
[article]
Titre : Calculer plus vite, plus haut, plus fort Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Laurent Philippe, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : p.62-68 Note générale : Bibliographie. Langues : Français Mots-clés : big data calcul à haute performance algorithmique intelligence artificielle Résumé : Le point sur deux piliers du "big data" : le calcul à haute performance (HPC) et l'analyse de données à haute performance (HPDA). Perspectives envisagées de la convergence entre HPC et HPDA et de la convergence entre HPC et intelligence artificielle (IA). Présentation de différentes approches algorithmiques (méthodes de Monte-Carlo et techniques d'apprentissage profond) et de différents langages de programmation à haute productivité. Défis logiciels à résoudre dans la convergence du HPC et de l'IA. Recherches actuelles concernant l'ordinateur quantique et les puces neuromorphiques.
in Pour la science. Hors-série > 098 (02/2018) . - p.62-68[article] Calculer plus vite, plus haut, plus fort [texte imprimé] / Jean-Laurent Philippe, Auteur . - 2018 . - p.62-68.
Bibliographie.
Langues : Français
in Pour la science. Hors-série > 098 (02/2018) . - p.62-68
Mots-clés : big data calcul à haute performance algorithmique intelligence artificielle Résumé : Le point sur deux piliers du "big data" : le calcul à haute performance (HPC) et l'analyse de données à haute performance (HPDA). Perspectives envisagées de la convergence entre HPC et HPDA et de la convergence entre HPC et intelligence artificielle (IA). Présentation de différentes approches algorithmiques (méthodes de Monte-Carlo et techniques d'apprentissage profond) et de différents langages de programmation à haute productivité. Défis logiciels à résoudre dans la convergence du HPC et de l'IA. Recherches actuelles concernant l'ordinateur quantique et les puces neuromorphiques.