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2019-01 - 1/1

Pipeline et processeur

2019-01-16

Trois liens différents vers trois articles qui parlent tous du même sujet : Why use an FPGA instead of a CPU or GPU?, Why use an FPGA instead of a CPU or GPU? (Quora), Why Use an FPGA Instead of a CPU or GPU? (News). On y apprend que le FGPA est plus lent que le CPU et GPU, ou plus précisément qu’un cycle d’exécution du FGPA est plus lent. En revanche, dans ce cycle, on peut y mettre plus d’instructions. Le dernier article cite un chiffre : le FGPA est 10 plus lent mais un cycle peut contenir 20 fois plus d’instructions qu’un CPU. Le dernier article compare les forces et faiblesses de plusieurs approches : FPGA vs CPU vs GPU vs Microcontroller: How Do They Fit into the Processing Jigsaw Puzzle?. FGPA permet d’aller plus vite mais il faut s’y connaître un peu pour les obtenir.

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Mars : calcul distribué en python

2019-01-16

mars est un projet open source depuis 15 jours et qui permet de faire des calculs sur ds matrices en grande dimension. Il est supporté par Alibaba : Alibaba Open-Sources Mars to Complement NumPy. Les performances ont l’air intéressantes même si mon premier essai sur un produit scalaire montre que des vecteurs de tailles humaines, numpy restent difficile à battre.

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Spacy ressources

2019-01-11

Le moyen le plus simple pour installer les ressources linguistiques de spacy est d’exécuter la commande suivante pour la langue souhaitée :

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Exercices de scrapping

2019-01-09

Le site contient quelques notebooks à propos du scraping. Je distingue souvent deux niveaux de difficultés. Le plus simple est d’utiliser une API REST. On récupère alors des informations formatées prêtes à être utilisées. Ces API sont souvent stables mais nécessitent de s’authentifier.

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