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.
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 ?