Nvidia hisse CUDA Python 1.0 au niveau de C++
CUDA Python 1.0 regroupe plusieurs paquets selon une stratégie de version commune.
Puces, gravure, efficacité, quantique : plus de calcul pour moins de watts, et ce qu’on en fera.
Le calcul est la ressource cachée de tout le reste : sans puces efficaces, ni intelligence artificielle, ni véhicules autonomes, ni réseaux pilotés. La rubrique suit la gravure qui descend — 2 nanomètres et au-delà —, les architectures qui font plus d’opérations par watt, les mémoires, les interconnexions, et le calcul quantique quand il produit des résultats vérifiables plutôt que des promesses.
Nous lisons les feuilles de route de TSMC, Samsung, Intel et des fondeurs chinois, les publications d’architecture, les benchmarks indépendants. L’angle est constant : l’efficacité — le rapport calcul/énergie — compte plus que la performance brute, parce que c’est elle qui décide de ce qui tournera vraiment, du data center au téléphone. Chaque article donne ses ordres de grandeur et cite ses sources.
CUDA Python 1.0 regroupe plusieurs paquets selon une stratégie de version commune.
Le code de propulsion modernisé de NASA a effectué un balayage de 108 500 cas en environ 1,11 seconde.
Mojo 1.0 est sorti et remplace fn, soumis à des vérifications strictes, par def.