du 13 février 2018
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Depuis hier, Google met à disposition des ingénieurs en machine learning (ML) une préversion de ses Cloud TPU (TensorFlow Processing Unit). Chaque TPU est réalisé pour rappel à partir de quatre puces ASIC et fournit une puissance de 180 TFLOPS.

Ces TPU sont utilisables à travers la Google Cloud Platform et doivent améliorer largement la rentabilité de chaque dollar dépensé dans des solutions et modèles ML. Google cite plusieurs avantages, dont celui de ne pas attendre pour lancer des opérations, ainsi que la faculté d'entraîner plusieurs variantes du même modèle pour sélectionner le plus efficace.

La solution est évidemment conçue pour accompagner TensorFlow, le framework maison pour le machine learning. Le tarif est actuellement de 6,5 dollars par TPU et par heure, avec facturation à la seconde. Le nombre de Cloud TPU est cependant limité actuellement, et les développeurs devront peut-être attendre leur tour.

Les Cloud TPU de Google disponibles en bêta pour le machine learning
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La société reprend ici un design déjà connu (332 x 215 x 190 mm), mais passe au chipset H370 afin de gérer les derniers processeurs d'Intel, d'un TDP maximal de 95 watts.

Ces derniers peuvent être accompagnés de DDR4 à 2 666 MHz, d'une carte graphique et/ou d'une carte PCIe 3.0 x4 supplémentaire (deux emplacement maximum).

On retrouve bien entendu des emplacements M.2, le support d'Optane, et même un emplacement pour un lecteur optique dont on se demande bien à quoi il peut encore bien servir en 2018.

Mais c'est surtout la connectique qui est intéressante avec deux DisplayPort 1.2 et un HDMI 2.0, un port réseau Gigabit, quatre USB 3.1 en plus des 4+4 USB 2.0 et 3.0. On regrettera par contre que seul de l'USB Type-A soit utilisé, et aucun Type-C.

Le module Wi-Fi reste en option, tout comme l'alimentation 80Plus Silver de 500 watts. C'est un modèle de 300 watts (80Plus Bronze) qui est présent par défaut. Toutes les caractéristiques sont détaillées par ici.

Tarif de la bête : 313 euros.

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C'est sans doute ce qu'il manquait au service pour attirer des utilisateurs, qui voudraient le tester avant de (peut-être) passer à sa version complète.

Elle permet des échanges et intégrations illimités et des appels audio-vidéo pour un maximum de 300 personnes, avec 10 Go de stockage par équipe et 2 Go par personne. Bref, c'est assez complet, l'objectif étant de faire mal à la concurrence, en premier lieu Slack.

En parallèle, la société propose un service de gestion d'événements en direct, d'analyse statistique et même un tableau blanc. Tous les détails sont donnés par ici.

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Alors qu'AMD s'apprête à mettre sur le marché ses nouveaux Ryzen Threadripper en 12 nm, équipés d'un maximum de 32 cœurs, le géant de Santa Clara continue de faire comme si de rien n'était.

Ainsi, il adapte simplement ses processeurs Coffee Lake à l'offre serveur d'entrée de gamme avec ces douze puces annoncées entre 193 et 450 dollars. Elles comptent six cœurs au maximum, avec une fréquence pouvant aller jusqu'à 3,8 GHz (4,7 GHz en boost).

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Fin décembre, Synaptics faisait parler de lui avec son lecteur d'empreintes digitales à placer sous l'écran d'un smartphone. Nous l'avons ensuite retrouvé dans un terminal mobile Vivo.

Cette semaine, la société annonce une initiative commune avec AMD afin de proposer « une nouvelle référence dans le domaine de l'authentification biométrique hautement sécurisée via des empreintes digitales pour les ordinateurs portables basés sur la prochaine génération de puces Ryzen Mobile ».

Le capteur biométrique FS7600 dévoilé en juin par Synaptics sera utilisé de concert avec un CPU AMD et fonctionnera avec le « futur système de sécurité biométrique de Microsoft, comprenant Windows Hello ».

Une annonce encore vague, dont on espère qu'elle pourra généraliser la présence d'un lecteur d'empreintes digitales sur un ordinateur portable. Alors qu'il se démocratise sur les smartphones, y compris en entrée de gamme, trop de portables en sont encore dépourvus, y compris dans les machines orientées vers les professionnels.

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En avril, le réseau social promettait un partenariat avec des chercheurs pour étudier les fake news. L'organisation est désormais officielle : Social Science One.

Sa première mission est d'étudier un pétaoctet de données de partage et de métadonnées. Il contient l'ensemble des URL cliquées et partagées par les membres de Facebook, soit deux millions par semaine, et potentiellement 30 milliards de lignes au total.

Les métadonnées incluent les pays, l'âge du membre ou encore son affiliation idéologique, en plus d'informations précises comme la position dans le flux d'actualités, le nombre de partages, de J'aime, etc.

Le but est de construire des ensembles cohérents de données, par un groupe de scientifiques triés sur le volet, avec l'aide du Social Science Research Council. TechCrunch prend l'exemple imaginaire de publications dans la semaine du référendum sur le Brexit.

La documentation de chaque ensemble de données sera accompagné d'appels à propositions de projets de recherche. Ceux choisis pourront obtenir un financement, les données, sans restriction sur les articles produits.

D'autres sujets sont dans les cartons, comme la polarisation des élections, la publicité politiques et l'engagement civique.