Momentum

Quand est-ce qu’une technologie devient viable pour une entreprise ? Quand est-ce que l ‘ informatique devient un outil concret pour l ‘ entreprise ? En partant de l ‘ Altair 8080 ? l ‘ Apple 2 ? à partir de la génération Microsoft Windows 95 ?

Le momentum est rare dans l ‘ informatique , mais à chaque fois pertinent , pour le Lisa à échouer alors que le Macintosh , sous Jean-Louis Gassé à trouver son marché ? Pourquoi Silicon Graphics , entreprise star au début des années 1990 à disparu , un peu plus dix ans après ?
Le cas du machine learning
Le machine | deep learning est enfin en train de vivre ce moment . Ce même instant ou Internet , truc typiquement geek est apparu aux yeux de madame Michu grâce à Internet Explorer , pas à Nestcape navigator , elle n ‘ a jamais entendu parler de Marc Andreessen et de Jim Clark .

L ‘ intelligence artificielle , fantasme ultime de tout pigistes qui achète un iPhone , parce que c ‘est un iPhone mais ignore tout de l ‘ intégration système , de l ‘ historicité d ‘ IOS . L ‘ intellection artificielle , ce n ‘est pas avant de très longue année : quand Nvidia , entreprise ouverte , compétente , enthousiasmante sera capable de mettre une dizaine de DGX 2 sur un GPU , car encore une fois , cela demande une puissance de traitement extraordinaire .

Pourtant , nous vivons «  le «  moment machine learning , nous avons les briques logicielles et hardwares depuis des années , mais il manquait la puissance et les frameworks . Les frameworks , nous les avons , enfin devrais-je finir , mais même le meilleur framework , le data scientist , une fois qu ‘ il a maîtrisé ces datasets , il faut du traitement rapide et désormais efficient .
Nvidia : la fondation de toute architecture deep learning
Intel est devenu le titan que tout le monde connais grâce à deux choses : le 8080 et l ‘ Altair 8800 , le second utilisant le premier et inspirant la première vague d ‘ ordinateurs personnel et créant un écosystème , qui perdure jusqu’a nos jours .

Nvidia est une société bien plus jeune qu ‘ Intel ou AMD , mais avec CUDA et ces architectes , est passé d ‘ un simple concurrent de feue 3DFx , qui pris le premier le virage de l ‘ affichage 32 bits avec Quake 3 Arena et dès lors enfourcha le leadership .

Puis le coût de pérennité, l ‘ utilisation de GPU ( moins cher qu ‘ un CPU ,mais avec plus d ‘ unités de traitements ) , CUDA , APIs standard utilisé dans le jeu vidéo . Il est vrai CUDA est et reste une technologie propriétaire , mais en tant que libriste , utilisant visual studio code , cela ne me dérange pas .
L ‘ IoT intelligente ou le non triomphe de Java
Nous aurions dû être dans le triomphe de Java . Nous sommes dans l ‘ ère du renouveau du C++ , qui c ‘est adapté et dépassé sa descendance technologique . Une nouvelle gamme de serveur et de service avec les normes qui vont avec l ‘ EGX .

Il ne sert à rien de créé de l ‘internet of thing 2.0 sans traitement local des données , ne fusse pour la sécurité de celle-ci . Java aurait du être la technologie maîtresse cela est plus le territoire de C++ , Python de SQL et Docker .

Java , née en 1995 chez Sun Microsystems sous l ‘ impulsion de James Gosling et Patrick Naugton , une version particulière de cette plateforme appelé micro Java était parfaite pour l ‘ IoT , mais Java est devenu un champ de bataille , Elle appartient légalement à Oracle , mais à une version ouverte , Oracle ce bat juridiquement contre Google , bref , Java n ‘est pas une norme . C ++ , qui lui date de 1983 crée par Bjarne Stroustrup et totalement normalisé en 1998 , donc le C avec des objets appartient à tous .

Comme dit plus haut , C++ a très longtemps stagné , mais à soudainement redémarré et le «  vieux «  C++ à tendance à disparaître pour un langage dynamique , économe en ressource système , stable. Nous n ‘ avons encore rien vu et c ‘est à nous de construire .

 

Apple Mac Pro 2019

L ‘ ultime bouffonnerie envers les créatifs

Le mardi 11 décembre 2019 aura symboliquement enfoncé l ‘ ultime clou dans le cercueil dans la crédibilité d ‘ Apple avec les métiers créatifs , eux qui ont permis à l ‘ entreprise de survivre à la valse des CEO et aux multiples déclinaisons du Macintosh originel désiré par Steve Jobs .
L ‘ O2 d ‘ Apple ( ce n ‘est pas un compliment )
Quelle a été la première station de travail ? Le Xerox Alto ? L ‘ Apple Lisa ? Le NeXT Cube ? Le concept même de station de travail remonte aux années 1970 qui répondait à une nécessité : avoir la puissance de mini ordinateurs .

J ‘ ai déjà parlé de l ‘ O2 sur ce blog , qui fut la réponse chère , tardive de Silicon Graphics à la monter des workstations Windows NT et à l ‘ arrivée , à l ‘ époque de GNU | Linux . C’était aussi l ‘ apparition de Nvidia , startup montée par des anciens de Silicon Graphics et Sun Microsystems , qui dériva sa GeForce 256 pour créer la première Quadro à destination des graphistes et de la CAD .

Mais le MacProV2019 est une mauvaise réponse à une question qui ne se pose plus . L ‘ informatique , telle que proposer par Apple , pour les infographistes est un anachronisme . Le syndrome SGI , qui plus est bricolé a la hâte et ne tenant pas compte de simples faits techniques
Apple ne sent plus le marché
Apple , n ‘est qu ‘ un simple assembleur , qui a conchié son UNIX , grâce à Jony Ive . Apple , qui avait joué avec brio la transition Motorola – Intel via Rosetta un émulateur . Apple , via sa dernière mise à jour majeure de Mac Os X à oser présenter comme une «  révolution «  le passage à l ‘ entièreté des applications en 64 bits , voila ou en est la société de Cupertino .

AMD , n ‘est pas apparu «  par hasard «  , elle descend comme Intel , de Fairchild Electronics . AMD était connu dans les années 1980 pour ces clones de CPU Intel . Puis dans les années 1990 , il y eut le premier miracle Athlon , en partie basé sur des technologies DEC Alpha , cette famille de processeurs tenait la dragée haute aux Intel Pentium .

AMD , racheta ATI et se retrouva automatiquement en concurrence avec Nvidia .

2019 : La gamme Ryzen , aussi bien les versions grand public , que les versions professionnelles dominent le marché , sont plus efficaces que les Cores et Xeon Intel en étant bien moins cher et avec plus de cœurs . Mème chose pour Nvidia , qui a pris sont temps à évangéliser via ces cartes et CUDA . C ‘ étaient des standards pour le jeu vidéo , c ‘est devenu des standards pour l ‘infographie et cela devient la brique de base pour le machine learning .

Nous sommes fin 2019 et Apple s ‘ amuse à sortir une machine non standard
Une machine pour ILM ? Sérieusement ??
Comme dit plus haut , le spectre commercial de Nvidia est large : du jeu vidéo à la smart city via des API , il participe très régulièrement au SIGGRAPH , salon professionnel de l ‘ imagerie . Nvidia a donc présenté RTX et les avantages du raytracing et cela va de soit les Titan RTX , mais surtout les serveurs DGX 1 , qui eux sont taillés pour le rendu ( et le machine learning ) très rapides nécessaire pour le rendu cinématographique .

Le MacPro ne peu plus s ‘ imposé , car comme dit plus haut , Apple n ‘est pas le Silicon Graphics des années 1990 , la machine est en retard technologiquement et n ‘est pas aux standards du macrhé
Que fait encore Phil Schiller chez Apple ??