Поделиться
GPU-ускорение на CUDA теперь доступно пользователям Python
Компания Nvidia объявила о том, что программисты, использующие язык с открытым кодом Python, теперь могут применять GPU-ускорение для разработки приложений для высокоскоростных вычислений и анализа больших объемов данных с помощью модели параллельного программирования Nvidia CUDA.
В частности, параллельное программирование Nvidia CUDA поддерживается в NumbaPro — компиляторе Python из нового продукта Anaconda Accelerate от Continuum Analytics. «Теперь сотни тысяч пользователей Python смогут применять графические процессоры для повышения производительности своих приложений, — отметил Трэвис Олифант (Travis Oliphant), соучредитель и генеральный директор Continuum Analytics. — С помощью NumbaPro программисты получат лучшее из обоих миров: гибкость и продуктивность Python и высокую производительность графических процессоров Nvidia».
Как рассказали CNews в Nvidia, поддержка GPU-ускорения в приложениях стала результатом внедрения исходного кода компилятора CUDA в ядро и процессор параллельных расчетов популярной компиляторной инфраструктуры с открытым кодом LLVM. Среда разработки Python от Continuum Analytics использует LLVM и пакет разработки ПО для компиляции Nvidia CUDA, чтобы предоставить пользователям Python возможности для создания GPU-ускоряемых приложений.
Модульность LLVM позволяет дизайнерам с легкостью добавлять поддержку GPU-ускорения в широкий спектр языков общего назначения, таких как Python, а также в языки программирования специального назначения. Эффективная поддержка компиляции в LLVM позволяет разработчикам налету компилировать программы, написанные на таких языках, как Python, для различных архитектур.
«Наша исследовательская группа обычно испытывает новые идеи и алгоритмы на языке Python и затем портирует эффективные алгоритмы на C или C++, — рассказал Виджей Панде (Vijay Pande), профессор химии факультета структурной биологии и информатики в Стэнфордском Университете. — Поддержка CUDA в Python позволяет нам создавать производительный код, используя при этом продуктивные алгоритмы Python».
Решение Anaconda Accelerate доступно для Anaconda Python от Continuum Analytics и в составе среды разработки кода и исследования данных на базе браузера Wakari.
Короткая ссылка
