Возможности NVIDIA CUDA – программистам на Python

Как объявила компания NVIDIA, 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.

Python входит в десятку самых популярных языков в мире, им пользуются более 3 млн человек. Он позволяет писать программный код высокого уровня, который воплощает алгоритмические идеи без использования большого количества команд. Большие библиотеки и развитые возможности Python подходят для широкого спектра научных, инженерных задач и приложений анализа больших объемов данных.

Параллельное программирование NVIDIA CUDA поддерживается в NumbaPro, компиляторе Python из нового продукта Anaconda Accelerate от Continuum Analytics. Таким образом, пользователи Python теперь смогут применять графические процессоры для повышения производительности своих приложений.

Поддержка GPU-ускорения в приложениях стала результатом внедрения исходного кода компилятора CUDA в ядро и процессор параллельных расчетов 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 создания GPU-ускоряемых приложений.

Модульность LLVM позволяет дизайнерам добавлять поддержку GPU-ускорения в широкий спектр языков общего назначения, таких как Python, а также в языки программирования специального назначения. Поддержка компиляции в LLVM позволяет разработчикам «на лету» компилировать программы, написанные на таких языках, как Python, для различных архитектур.

Решение Anaconda Accelerate доступно для Anaconda Python от Continuum Analytics и в составе среды разработки кода и исследования данных на базе браузера Wakari.