Calculer plus vite, plus haut, plus fort / Jean-Laurent Philippe / Pour la Science (2018) in Pour la science. Hors-série, 098 (02/2018)

[article]  inPour la science. Hors-série > 098 (02/2018) Titre : Calculer plus vite, plus haut, plus fort Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Laurent Philippe, Auteur Editeur : Pour la Science, 2018 Article : p.62-68 Note générale : Bibliographie. Langues : Français (fre) Descripteurs : algorithmique / calcul à haute performance / intelligence artificielle Mots-clés : big data 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. Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique [article]  Calculer plus vite, plus haut, plus fort de Jean-Laurent Philippe In Pour la science. Hors-série, 098 (02/2018), p.62-68 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.