Cet article présente les processeurs à très grand nombre de cœurs (manycores), avec les caractéristiques qui les distinguent des multicœurs et des GPU : type et performances des cœurs, décomposition hiérarchique en clusters de cœurs, modèle mémoire (partagée ou distribuée) et développements logiciels. Ils sont utilisés dans trois classes d’applications : les applications mobiles ou embarquées haute performance à faible consommation, le calcul scientifique haute performance et les accélérateurs pour réseaux de neurones profonds Six exemples sont détaillés : les Xeon Phi d’Intel, le SW26010 utilisé dans le superordinateur TaihuLight, les versions 16, 64 et 1024 cœurs de l’architecture Epiphany d’Adapteva, lesmanycoresMMPA2 et MMPA3 de Kalray, l’accélérateur Boqueria d’Untether et le circuit WSE-2 de Celebras
Les ensembles de données gigantesques de beaucoup d’applications modernes et des techniques matérielles comme l’empilement 3D de puces dans les DRAM HBT ont donné une nouvelle actualité au calcul en mémoire ou calcul près de la mémoire. L’article présente les problématiques correspondantes : localisation du calcul, quantité de calcul, coordination entre CPU et l’accélérateur en ou près de la mémoire. Cinq exemples significatifs récents sont présentés et discutés : le circuit Untether AI Bocqueria, le circuit Cebras WCS-2, le projet Ambit, la puce PIM d’UPMEM et le circuit Aquabolt-XL de Samsung.
L’intelligence générative est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui tend à fournir une production (texte, image, vidéo, musique) à partir d’un court texte descriptif (appelé prompt). Les modèles de base de tels systèmes sont des réseaux neuronaux profonds dont l’apprentissage nécessite des quantités très importantes de données de différents types selon la production désirée. Les performances obtenues par ces systèmes (tels ChatGPT pour la production de textes) atteignent des niveaux jusqu’à présent inégalés.
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