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.
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