Archives pour l'étiquette Cloud

Ordinateur Quantique: faisons le points mi-2017 !

La semaine dernière, je vous présentais les plans d’un ordinateur quantique open-source, une première dans le domaine ! Bon, ça reste relativement théorique tout de même puisque ce même ordinateur n’a pas encore été construit, sur ces bases. Aujourd’hui, nous allons parler des dernières avancées chez Google et IBM avec cette fameuse course  à la suprématie quantique ! Et puis, nous verrons que l’Europe tend vers une autre stratégie: le bio-ordinateur moléculaire.

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Hadoop et Spark de la fondation Apache: Du Big Data Distribué au Machine Learning

Je vous avais déjà parlé d’Hadoop dans cet article sur “Limites des SGBDR pour le Big Data, NoSQL et NewSQL“. Hadoop est un framework libre et open source écrit en Java destiné à faciliter la création d’applications distribuées pour le stockage de données, permettant aux applications de travailler avec des milliers de nœuds et des pétaoctets de données ! Rien que ça… Et Spark ? C’est un peu la même chose… en mieux ? Oui et Non… je ne peux pas répondre sans vous présenter le tout. C’est pas si compliqué vous allez voir. Et cerise sur le gâteau, on va parler de Machine Learning également !

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Sheep-It: La Blender Render Farm gratuite pour tous !

J’étais persuadé de vous en avoir parlé dans un article précédent, mais à la demande d’un pote qui a rencontré un problème particulier, je lui ai répondu qu’il ne lisait pas mes posts… et j’avais tort ! J’ai pourtant rejoint le projet fin 2013 – et je ne vous en ai jamais touché un mot – bon, y-en a probablement qui ne connaissent pas, alors je vous fait une petite présentation avec un exemple à l’appui.

Pour en revenir à ce pote, il me demandait comme il pouvait rendre son animation Blender de près de 10.000 images alors qu’il mettait 5 minutes environ par image pour calculer chaque image (en moyenne). Si on fait le calcul, son animation sera prête dans un peu plus d’un mois ! Alors, il y a une solution: soit il change de machine pour acheter un … je sais pas un supercalculateur ? Ou alors, il utilise une render farm ! Kesako ?

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Tensor/Tensorflow: le processeur de Google pour l’Intelligence Artificielle!

Google avait déjà commencé à construire de nombreux éléments pour ses centres de données.  Il conçoit maintenant ses propres processeursTensor ou plutôt Tensor Processing Unit (TPU)  est une puce construite spécialement pour l’apprentissage. Google n’a pas de besoin de haute précision pour l’intelligence artificielle, le processeur Tensor est axé sur les opérations brutes par seconde, c’est à dire des taches spécifiques. Il est plus rapide pour l’IA que les processeurs habituels à des niveaux d’énergie similaires. Il est conçu aussi de petite taille pour pouvoir être inclus dans les baies de disques durs dans les racks des centres de données. Cette puce ne remplacera pas les processeurs habituels, mais par oppositions aux autres processeurs spécialisés dans l’apprentissage machine, elle est plus économique en énergie.

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Introduction au Deep Learning

Je vous propose de discuter un peu autour d’une vidéo de David Louapre (chaine youtube ScienceEtonnante) sur le deep learning. C’est tellement bien présenté et amené et que je préfère l’utiliser comme base de réflexion ici.

Nous avons déjà discuté du deep learning sur ce blog avec l’article sur la course de voitures Roborace, avec l’utilisation de Nvidia Drive PX2, une carte optimisée pour le deep learning. C’est un domaine de l’intelligence artificielle qui profite aujourd’hui de la puissance phénoménale des architectures distribuées actuelles (que l’on parle de GPU sur nos cartes graphiques, comme le cloud pour une architecture hétérogène distribuée). Nous devrions la voir surgir de plus en plus dans les jeux vidéo, mais également dans notre quotidien, sans forcément en avoir conscience.

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