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Dans le septième épisode des entretiens Decode Quantum réalisés avec Fanny Bouton et Richard Menneveux de Frenchweb / Decode Media, nous recevions Jean-Christophe Gougeon de Bpifrance et Christophe Jurczak du fonds d’investissement Quantonation.
Au menu : nous discutons de l’écosystème entrepreneurial des technologies quantiques en France et dans le monde. Nous évoquons les spécificités des startups de ce secteur, leur segmentation, les marchés qu’elles visent et la vision long terme que doivent adopter les investisseurs. Nous décrivons aussi les équipes fondatrices types et les bonnes pratiques associées.
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J’ai eu le plaisir d’intervenir jeudi 18 juin 2020 dans une masterclass sur le “Hardware de l’IA” pour le Hub France IA qui durait deux heures (vidéo). J’y faisais un tour assez large et technique de la grande diversité des solutions matérielles d’accélération des applications de l’intelligence artificielle. J’y couvrais surtout la question des processeurs spécialisés et de la mémoire associée, en laissant un peu de côté le stockage et les télécommunications qui jouent aussi un rôle important.
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Trois ans après le lancement de son GPU V100 de génération Volta qui est devenu un standard de l’équipement de data-centers pour alimenter nombre d’applications de deep learning et machine learning, Nvidia lançait enfin son successeur, le A100 Ampere, le 14 juin 2020. Cela faisait un bout de temps que je l’attendais.
J’anticipais ce lancement au printemps 2020 dans le dernier Rapport du CES 2020. Le voici donc enfin arrivé !
Comme j’aime bien dépiauter les processeurs extrêmes, celui-là est passé à la moulinette ! Cela vous changera des qubits de l’informatique quantique que j’ai l’habitude de couvrir depuis deux ans (mais nous y reviendrons, ne vous inquiétez pas…) ! Au passage, je tente de répondre dans cet article à quelques de questions de newbie que je me posais sur les calculs de matrices et d’expressions mathématiques à base de nombres flottants.
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