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Calcul scientifique Python Discussion :

NVIDIA CUDA supporte officiellement Python, grâce au nouveau compilateur NumbaPro


Sujet :

Calcul scientifique Python

  1. #1
    Responsable Qt & Livres


    Avatar de dourouc05
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    Par défaut NVIDIA CUDA supporte officiellement Python, grâce au nouveau compilateur NumbaPro
    NVIDIA CUDA supporte officiellement Python, grâce au nouveau compilateur NumbaPro

    Python, sacré langage de l’année 2010 par TIOBE, est désormais officiellement supporté par NVIDIA CUDA, la technologie de GPGPU (calcul général sur processeur graphique) de NVIDIA. Auparavant, seuls C, C++ et Fortran étaient supportés. Python est un langage bien plus dynamique, flexible, fournissant en général une meilleure productivité (il n’est généralement pas compilé) et loin d’être en perte de vitesse, en plus d’être facile à apprendre.

    Ce support émane de NumbaPro, un compilateur Python, basé sur le compilateur libre (sous licence type BSD) LLVM, développé par la société Continuum Analytics. Il a été rendu possible grâce au passage sur cette base de code du compilateur principal de CUDA, NVCC, de plus sous licence libre.

    Au vu des fonctionnalités avancées de LLVM, comme la compilation à la volée, les performances ne sont pas sacrifiées. Selon Vijay Pande, professeur à l’université de Stanford, ce support permettra à son équipe de garder la productivité de Python au-delà des prototypes, au lieu de réimplémenter les algorithmes en C ou C++.

    Selon Travis Oliphant, cofondateur de Continuum Analytics,

    Hundreds of thousands of Python programmers will now be able to leverage GPU accelerators to improve performance on their applications. With NumbaPro, programmers have the best of both worlds: they can take advantage of the flexibility and high productivity of Python with the high performance of NVIDIA GPUs.
    Source

    GPU-Accelerated Computing Reaches Next Generation of Programmers With Python Support of NVIDIA CUDA

    Billet original

    Et vous ?

    Pensez-vous que cette annonce renforcera encore le positionnement de Python dans le domaine du calcul scientifique ?
    Utilisez-vous déjà CUDA dans vos développements Python ? Avec quels outils ?
    Allez-vous vous laisser tenter, selon vos besoins, par le calcul GPU ?
    Vous souhaitez participer aux rubriques Qt (tutoriels, FAQ, traductions) ou HPC ? Contactez-moi par MP.

    Créer des applications graphiques en Python avec PyQt5
    Créer des applications avec Qt 5.

    Pas de question d'ordre technique par MP !

  2. #2
    Membre éprouvé
    Avatar de afranck64
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    Il n'y a pas à dire, ca fera une grossir la part de python au delà du calcul scientifique. Car, s'ils peuvent "compiler" avec négligeance de la perte de vitesse, c'est certain qu'il y aura de moins en moins recours aux libs écritent en C/C++ à cause der performances
    Win 10 64 bits / Linux Mint 18, - AMD A6 Quad: Py27 / Py35
    CONTENU D'UNE QUESTION
    Exemples:
    - Configuration (système d'exploitation, version de Python et des bibliothèques utilisées)
    - Code source du morceau de programme où il y a un bogue
    - Ligne de code sur laquelle le bogue apparaît
    - Erreur complète retournée pas l'interpréteur Python
    - Recherche déjà effectuée (FAQ, Tutoriels, ...)
    - Tests déjà effectués

  3. #3
    Rédacteur

    Avatar de Matthieu Brucher
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    Attention, tout comme pour le support du Fortran, le support de Python est payant et il faut ajouter un peu de sucre syntaxique ! Mais qu moins le back-end utilisé est le backend officiel nVidia grâce à LLVM.

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