Wall-E sait où s'accumulent les déchets, votre robot nettoyeur l'apprendra
Si ramasser les déchets parait une opération évidente pour nous, déléguer l'activité à un robot ne l'est pas autant. Bienvenue au robot de soutien aux équipes de nettoyage.
Publié le 22 novembre 2022 Mis à jour le 24 novembre 2022
On imagine les algorithmes comme des formules de calcul aux règles standards et stables. Elles le sont mais en relation avec les processeurs qui les traitent. Si les processeurs, les architectures et le fonctionnement des machines change, les langages et les algorithmes changent aussi. On recense plusieurs centaines de langages informatiques et plusieurs millions d'algorithmes.
Au départ, on calculait de manière linéaire, puis la programmation parallèle est apparue et est devenue de plus en plus sophistiquée. Aujourd'hui les ordinateurs quantiques amènent une toute nouvelle manière d'envisager les calculs. La façon de programmer évolue aussi : avec l'avènement de l'apprentissage machine, les ordinateurs sont capables d'améliorer et d'optimiser leur programmation ce qui change fondamentalement la manière d'envisager les opérations. Ajoutons y les considérations économiques et environnementales et nous en arrivons au besoin de faire mieux.
Mais la diversité des outils et des algorithmes est telle qu'il devient difficile de suivre le rythme et de profiter des avantages spécifiques à chacun. Le projet Concace (Composabilité numérique et parallèle pour le Calcul haute performance) vise le développement de nouvelles approches utiles à la simulation numérique pour mieux exploiter les possibilités et les faire connaître.
Concace s'intéresse aussi aux techniques émergentes en simulation numérique, comme l’hybridation du calcul et de l’apprentissage automatique ou le calcul quantique, avec l’objectif d’intégrer de nouvelles approches ou d’anticiper les futures évolutions du HPC.
«la formidable puissance computationnelle que le calcul quantique offre impose de repenser les algorithmes HPC.»
Pour l'article complet : Concace : le meilleur des algorithmes HPC pour la simulation numérique