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Calcul intensif

Calcul intensif



Le calcul intensif autrefois lié à la simulation multiphysique, est indispensable pour le développement de nouveaux services aux consommateurs et répondre au besoin du Big Data et du Data Analytics (Analyse de données) pour traiter de larges volumes de données. 
Publié le 6 février 2024

Relever les défis informatiques d’un monde connecté

La croissance exponentielle du volume d’information sur les personnes et les objets a déclenché une explosion des volumes de données numériques, qui doivent être traitées rapidement.

Le calcul intensif autrefois lié à la simulation multiphysique, est indispensable pour le développement de nouveaux services aux consommateurs et répondre au besoin du Big Data et du Data Analytics (Analyse de données) pour traiter de larges volumes de données.

L’efficacité énergétique à enveloppe énergétique constante, l’accès aux données à faible latence, l’informatique en temps réel et la fiabilité sont des facteurs essentiels, tandis que le coût de fonctionnement doit impérativement rester attrayant. Les nœuds de calcul basse consommation, les architectures des serveurs et micro-serveurs ainsi que les nouveaux paradigmes de calcul ont besoin de technologies avancées et d’environnements logiciels adaptés.

Aujourd’hui, le Leti capitalise sur ses technologies de silicium et d’intégration 3D, ses architectures multi-cœurs et ses logiciels embarqués pour améliorer l’efficacité énergétique et faciliter le passage à l’échelle des nœuds de calcul. L’institut étudie et développe des architectures éco-énergétiques et à haute performance et conçoit des solutions et des technologies pour les serveurs et les micro-serveurs. Les performances des nœuds de calcul sont ainsi améliorées tout en minimisant les coûts de conception de fabrication. 

D’ici 2020, les technologies du Leti auront encore permis d’augmenter l’efficacité énergétique des nœuds de calcul en introduisant la transmission optique et en rapprochant les mémoires non volatiles de l’unité de calcul. 

La technologie d’intégration 3D, qu’elle soit séquentielle avec CoolCubeTM ou à haute densité, augmentera aussi la densité de calcul tandis que les réseaux neuronaux embarqués dans les systèmes sur puce seront développés pour l’accélération d’applications spécifiques.

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