<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>FPGA &#8211; Enerzine</title>
	<atom:link href="https://www.enerzine.com/etiquettes/fpga/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://www.enerzine.com</link>
	<description>L&#039;énergie au quotidien</description>
	<lastBuildDate>Wed, 17 Sep 2025 17:57:10 +0000</lastBuildDate>
	<language>fr-FR</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://www.enerzine.com/wp-content/uploads/2024/02/cropped-enerzine_logo_512-32x32.png</url>
	<title>FPGA &#8211; Enerzine</title>
	<link>https://www.enerzine.com</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Le matériel d&#8217;IA réinventé pour consommer moins d&#8217;énergie</title>
		<link>https://www.enerzine.com/le-materiel-dia-reinvente-pour-consommer-moins-denergie/171447-2025-09</link>
					<comments>https://www.enerzine.com/le-materiel-dia-reinvente-pour-consommer-moins-denergie/171447-2025-09#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Cornell Université (USA)]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 22 Sep 2025 22:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Intelligence artificielle]]></category>
		<category><![CDATA[Technologie]]></category>
		<category><![CDATA[FPGA]]></category>
		<category><![CDATA[ia]]></category>
		<category><![CDATA[informatique]]></category>
		<category><![CDATA[puce]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.enerzine.com/?p=171447</guid>

					<description><![CDATA[Grace Stanley Une nouvelle innovation mise au point par des chercheurs de Cornell réduit la consommation d&#8217;énergie nécessaire au fonctionnement de l&#8217;intelligence artificielle, ce qui constitue une avancée vers la réduction de l&#8217;empreinte carbone des centres de données et des infrastructures d&#8217;IA. À mesure que les systèmes d&#8217;IA deviennent de plus en plus puissants, ils [&#8230;]]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://www.enerzine.com/le-materiel-dia-reinvente-pour-consommer-moins-denergie/171447-2025-09/feed</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>SQ-CARS réduit de 10 fois le coût des expériences quantiques</title>
		<link>https://www.enerzine.com/sq-cars-reduit-de-10-fois-le-cout-des-experiences-quantiques/67173-2023-09</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 15 Sep 2023 20:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Quantique]]></category>
		<category><![CDATA[Technologie]]></category>
		<category><![CDATA[electronique]]></category>
		<category><![CDATA[FPGA]]></category>
		<category><![CDATA[quantique]]></category>
		<category><![CDATA[qubits]]></category>
		<category><![CDATA[SQ-CARS]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.enerzine.com/?p=67173</guid>

					<description><![CDATA[Les ordinateurs quantiques sont en passe de transformer notre compréhension des problèmes informatiques complexes. Cependant, les défis liés à la connexion de l&#8217;électronique classique à ces systèmes quantiques demeurent. Dans ce nouvel article, nous allons voir comment une équipe de chercheurs a développé un système innovant, le Scalable Quantum Control and Readout System (SQ-CARS), pour [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Comment réduire la consommation d&#8217;énergie des réseaux de neurones ?</title>
		<link>https://www.enerzine.com/comment-reduire-la-consommation-denergie-des-reseaux-de-neurones/67098-2023-09</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 15 Sep 2023 19:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Intelligence artificielle]]></category>
		<category><![CDATA[Technologie]]></category>
		<category><![CDATA[approximate]]></category>
		<category><![CDATA[computing]]></category>
		<category><![CDATA[FPGA]]></category>
		<category><![CDATA[ia]]></category>
		<category><![CDATA[neurones]]></category>
		<category><![CDATA[reseaux]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.enerzine.com/?p=67098</guid>

					<description><![CDATA[Dans un monde où l&#8217;intelligence artificielle (IA) prend de plus en plus d&#8217;importance, les réseaux de neurones profonds, composants essentiels de l&#8217;IA, sont responsables d&#8217;une part croissante de la consommation d&#8217;énergie et des émissions de CO2 dans les centres de données. Face à cette problématique, des chercheurs de l&#8217;Université de Paderborn travaillent sur un projet [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
