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Et si nous ne mesurions pas la bonne performance ? La course à la puissance de calcul continue de s’accélérer. Dans les AI Factories, les Gigafactories comme dans les infrastructures HPC, la taille des systèmes est devenue un indicateur de référence : nombre de GPU, puissance électrique installée, capacité de calcul annoncée. Les performances maximales occupent les classements du Top500. Pourtant, ces chiffres correspondent souvent à des capacités théoriques que les applications n’exploitent jamais pleinement. Disent-ils vraiment ce qu’un système permet d’accomplir dans des conditions réelles ? À mesure que le HPC, l’IA et le calcul quantique gagnent en puissance et convergent au sein d’architectures hybrides, l’enjeu est alors de déterminer quelles technologies mobiliser pour quelle partie du calcul et comment en orchestrer l’ensemble. Mais quels paramètres choisir pour mesurer l’efficacité réelle du calcul ? Et sommes-nous prêts à faire de l’efficacité réelle un critère à part entière dans nos décisions d’achat ?
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