The Doppler Quarterly (FRANÇAIS) Été 2016 - Page 80

Google utilise une approche légèrement différente du marché HPC par rapport aux autres fournisseurs cloud. En plus de prendre en charge les capacités IaaS pour les ressources de calcul, il fournit des capacités d'apprentissage automatique avancé, souvent appe- lées HPC. Ceci n'est pas courant sur le marché, car l'apprentissage automatique s'applique à un ensemble de domaines différents du HPC. Nous aborderons les capacités de Google dans les domaines de comparaison. Alors que certains clients exécutent des charges de travail HPC sur Google, pour les tâches telles que la conception de produit, le rendu, les effets spéciaux et autre modélisation du monde physique, Google n'offre pas la même étendue de capacités que les autres prestataires. Google dispose d'un ensemble de capacités IaaS, notamment des instances de nombres élevés de CPU, pouvant être utilisés pour les charges de travail HPC. La différentiation de Google réside dans ses capacités de calcul avancées fournies autour de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est communément utilisé par les applications impliquées dans l'analyse des interactions humaines, notamment les médias sociaux, l'analyse des images et les influences sociales. Google assimile ses capacités d'apprentissage automatique au HPC en raison de la nature hautement évolutive de ses implémentions d'apprentissage automatique et du matériel spécialisé utilisé pour obtenir de hauts niveaux de performance. En dehors des tâches avancées d'apprentissage automatique, deux jeux uniques de technologie sont au centre : • TensorFlow - TensorFlow est un ensemble de bibliothèques en open source pour l'analyse des graphiques de flux de données. Google a développé cette capacité dans le cadre de son Google Genomics prend en charge les charges de travail d'analyse génomique, une application très courante pour HPC, avec une configuration bien moins Upfront que les outils traditionnels. 78 | THE DOPPLER | ÉTÉ 2016