Python支持NVIDIA CUDA: GPU加速计算惠及新一代程序员

上网时间: 2013年03月28日? 我来评论 【字号: ? ?小】

关键字:GPU? Python? NVIDIA?

NVIDIA宣布日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型,在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。

Python 易学易用,用户超过 300 万人,是世界上十大编程语言之一。 该语言让用户能够编写出充分体现用户算法理念的高级软件代码,而无需钻研编程细节。Python 广泛的库与先进的特性使其十分适合各种 HPC 学科、工程以及大数据分析等应用。

对 NVIDIA CUDA 的支持是通过 NumbaPro 实现的,它是 Continuum Analytics 公司全新 Anaconda Accelerate 产品中的一款 Python 编译器。

Continuum Analytics 联合创始人兼首席执行官 Travis Oliphant 表示: “成千上万的 Python 程序员现在能够利用 GPU 加速器来在其应用程序上提升性能。 在 NumbaPro 中,程序员可以鱼与熊掌兼得: 凭借 NVIDIA GPU 的高性能,他们能够利用 Python 的灵活性与高生产率。”

通过 LLVM,拓宽通向加速计算的道路

在 GPU 加速的应用开发方面,这一全新的支持是 NVIDIA 把 CUDA 编译器源代码贡献给 LLVM 核心与并行线程执行后端的结果。LLVM 是一种应用广泛的编译器基础架构。

Continuum Analytics 的 Python 开发环境利用 LLVM 和 NVIDIA CUDA 编译器软件开发包来为 Python 程序员提供 GPU 加速的应用程序功能。

LLVM 的模块化设计让语言和库设计师能够轻松地将 GPU 加速支持增添到 Python 等各种通用语言中,也可以增添到特定领域的编程语言中。 LLVM 高效而适时的编译功能让开发者能够针对各种架构即时编译 Python 等动态语言。

斯坦福大学化学系、结构生物学系以及计算机科学系教授 Vijay Pande 指出: “我们的研究团队一般会用 Python 语言为新理念和新算法开发原型设计与迭代,一旦证明该算法有效,然后就用 C 或 C++ 重新编写这一算法。 Python 中的 CUDA 支持让我们能够编写出高性能代码,同时还能保持 Python 所提供的高生产率。”

Anaconda Accelerate 可用于 Continuum Analytics 的 Anaconda Python 产品,同时也是基于 Wakari 浏览器的数据探索与代码开发环境的一部分。

关于 CUDA

CUDA 是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型。 该平台通过利用 GPU 的处理能力,可大幅提升计算性能。 CUDA 编程模型下载量已逾 170 万,支持 220 多款领先的工程、科学以及商业应用,在利用 GPU 加速计算这方面是开发者当中最流行的方式。

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相关信息
  • GPU是什么
  • GPU(Graphic Processing Unit,图形处理器)有时也被称为视觉处理单元(VPU),是一个专门应用于3D或2D图形渲染的微处理器
    GPU性能
    GPU可广泛应用于GPU嵌入式系统、移动电话、个人电脑 、工作站和游戏机。GPU在计算机图形处理方面表现优异,其高度并行的结构,使它相较于一般的CUP处理器更善于处理一系列复杂的运算。在个人电脑上,GPU(图形处理器)往往集成于显卡或者主板。

  • NVIDIA公司
  • NVIDIA(英伟达)公司成立于1993年,总部位于美国加利福尼亚州的圣克拉拉。NVIDIA公司在全球拥有超过4,000名员工,目前已在纳斯达克交易所(NASDAQ)公开上市,股票代码:NVDA。
    NVIDIA公司是全球视觉计算技术的行业领袖及GPU(图形处理器)的发明者,专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。NVIDIA公司的图形和通信处理器拥有广泛的市场,已被多种多样的计算平台采用,包括个人数字媒体PC、商用PC、专业工作站、数字内容创建系统、笔记本电脑、军用导航系统和视频游戏控制台等。

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