Простой и удобный язык Python входит в десятку самых популярных языков в мире и используется более чем тремя миллионами пользователей. Он позволяет писать программный код высокого уровня, который воплощает алгоритмические идеи без необходимости использования большого количества команд. Большие библиотеки и передовые возможности Python отлично 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.
“Теперь сотни тысяч пользователей Python смогут применять графические процессоры для повышения производительности своих приложений, - отмечает 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”.
Широкий доступ к ускоренным вычислениям с помощью LLVM
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++, - рассказывает 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.
О CUDA
CUDA – это платформа параллельных вычислений и модель программирования NVIDIA, которая обеспечивает значительное ускорение расчетов с помощью графических процессоров. Модель программирования CUDA, загруженная более 1,7 миллиона раз и поддерживающая свыше 220 ведущих инженерных, научных и коммерческих приложений, является самым распространенным способом использования GPU ускорения при разработке приложений.Подробнее о графических процессорах NVIDIA CUDA смотрите на странице NVIDIA Tesla® GPU. Подробнее о CUDA смотрите на сайте CUDA.
О компании NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) открыла миру мощь компьютерной графики с изобретением GPU в 1999 году. На сегодняшний день процессоры NVIDIA обеспечивают мощностью большое число продуктов от смартфонов до суперкомпьютеров. Мобильные процессоры NVIDIA используются в сотовых телефонах, планшетах и информационно-развлекательных системах. Геймеры доверяют GPU, так как они позволяют погрузиться в невероятные миры. Профессионалы используют их для создания визуальных эффектов в кино и проектирования, начиная от гольф-клубов и заканчивая авиалайнерами. Исследователи работают с GPU для расширения границ наук при помощи высокопроизводительных вычислений. Компания обладает более 2 200 патентами по всему миру, включая те, что легли в основу современных вычислений. Подробнее смотрите www.nvidia.ru.
Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о влиянии и преимуществах GPU и модели параллельного программирования NVIDIA CUDA, а также о влиянии патентов компании на современные вычисления, приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, использование CPU для параллельных вычислений, конструкторские, производственные или программные ошибки, влияние технологического развития и конкуренции, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, выбор других стандартов или продуктов конкурентов покупателями, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 27 января 2013 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.
© Компания NVIDIA®, 2012. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA, CUDA и Tesla являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками компании NVIDIA в США и/или других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Функции, цены, наличие и спецификации могут быть изменены без предупреждения.