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Glossaire IA

Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle

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Inference Engine

Logiciel optimisé qui exécute des modèles d'IA pré-entraînés sur du matériel cible, gérant l'allocation des ressources, la planification des calculs et l'exploitation des accélérations matérielles pour une inférence en temps réel.

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Pruning (Élagage)

Technique de compression de modèle qui consiste à supprimer de manière sélective les poids ou les neurones les moins influents d'un réseau de neurones, réduisant ainsi sa complexité computationnelle pour le déploiement edge.

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Neural Architecture Search (NAS) for Edge

Processus d'automatisation de la conception de modèles d'IA optimisés spécifiquement pour les contraintes matérielles des appareils edge, en équilibrant la précision du modèle avec sa taille, sa latence et sa consommation énergétique.

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Low-Power System-on-Chip (LP-SoC)

Circuit intégré qui combine un CPU, des accélérateurs matériels pour l'IA (NPU), de la mémoire et des interfaces sur une seule puce, conçu pour une consommation énergétique minimale tout en offrant des performances HPC adaptées à l'edge.

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Real-Time Operating System (RTOS) for AI

Système d'exploitation léger et déterministe, optimisé pour exécuter des charges de travail d'IA avec des garanties de latence strictes, essentiel pour les applications critiques comme la conduite autonome ou le contrôle robotique en périphérie.

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Continual Learning on Device

Capacité d'un modèle d'IA à s'adapter et à apprendre continuellement de nouvelles données directement sur l'appareil edge, sans oublier les connaissances précédentes et sans nécessiter de réentraînement centralisé.

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Sparse Computing

Paradigme de calcul qui exploite les zéros (sparsité) dans les poids et les activations des modèles d'IA pour sauter les opérations inutiles, réduisant ainsi drastiquement le nombre de calculs et la consommation énergétique sur le hardware edge.

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Secure Enclave for AI

Zone de sécurité matérielle isolée au sein d'un processeur, conçue pour exécuter des charges de travail d'IA sensibles de manière confidentielle, protégeant les modèles et les données contre les accès non autorisés même si le système principal est compromis.

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