Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
GPU Computing pour IA
Utilisation des processeurs graphiques (GPU) pour paralléliser et accélérer massivement les calculs matriciels de l'IA.
TPU et Accélérateurs Spécialisés
Processeurs conçus spécifiquement pour les charges de travail d'IA comme les TPUs de Google et autres ASICs dédiés.
Calcul Distribué pour IA
Répartition des tâches d'entraînement sur multiple machines/nœuds pour scalabilité horizontale.
Parallélisme de Modèles
Division d'un grand modèle neuronal entre plusieurs accélérateurs pour contourner les limitations mémoire.
Optimisation Mémoire HPC
Techniques avancées de gestion mémoire pour minimiser les transferts et maximiser l'utilisation cache.
Quantification et Compression
Réduction de la précision numérique des poids et activations pour accélérer le calcul.
Mixed Precision Computing
Utilisation simultanée de différentes précisions (FP32, FP16, INT8) pour optimiser performance/précision.
FPGA pour Accélération IA
Programmation de circuits logiques reconfigurables pour implémenter des opérations IA personnalisées.
Pipeline de Traitement Parallèle
Orchestration des étapes de calcul en pipeline pour maximiser l'utilisation des ressources matérielles.
Edge Computing HPC
Déploiement de calcul haute performance optimisé pour contraintes des appareils en périphérie.
Compilation et Optimisation de Code
Utilisation de compilateurs spécialisés (TVM, XLA) pour optimiser le code machine pour architectures spécifiques.
Calcul Quantique pour IA
Exploration des architectures quantiques pour résoudre certains problèmes d'IA plus efficacement.
Architecture de Systèmes HPC-IA
Conception d'infrastructures matérielles optimisées interconnectant CPU, GPU, mémoires et réseaux.
Optimisation des Transferts de Données
Minimisation des goulots d'étranglement liés aux transferts entre CPU, GPU et stockage.
Batching Dynamique Optimisé
Adaptation automatique de la taille des lots pour maximiser le débit sur le matériel disponible.