NV宣布開源編程語言Python支持CUDA

    泡泡網(wǎng)顯卡頻道3月19日 美國加利福尼亞州圣何塞，在今天開幕的GTC 2013大會上，NVIDIA宣布，日益壯大的Python開源語言程序員隊伍現(xiàn)在可以通過利用 NVIDIA CUDA 并行編程模型，在其高性能計算 (HPC) 與大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序中充分利用 GPU 加速。

    Python 易學(xué)易用，用戶超過 300 萬人，是世界上十大編程語言之一。 該語言讓用戶能夠編寫出充分體現(xiàn)用戶算法理念的高級軟件代碼，而無需鉆研編程細節(jié)。Python 廣泛的庫與先進的特性使其十分適合各種 HPC 學(xué)科、工程以及大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用。

    對 NVIDIA CUDA 的支持是通過 NumbaPro 實現(xiàn)的，它是 Continuum Analytics 公司全新 Anaconda Accelerate 產(chǎn)品中的一款 Python 編譯器。
Continuum Analytics 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Travis Oliphant 表示: “成千上萬的 Python 程序員現(xiàn)在能夠利用 GPU 加速器來在其應(yīng)用程序上提升性能。 在 NumbaPro 中，程序員可以魚與熊掌兼得: 憑借 NVIDIA GPU 的高性能，他們能夠利用 Python 的靈活性與高生產(chǎn)率。”

    通過 LLVM，拓寬通向加速計算的道路

    在 GPU 加速的應(yīng)用開發(fā)方面，這一全新的支持是 NVIDIA 把 CUDA 編譯器源代碼貢獻給 LLVM 核心與并行線程執(zhí)行后端的結(jié)果。LLVM 是一種應(yīng)用廣泛的編譯器基礎(chǔ)架構(gòu)。

    Continuum Analytics 的 Python 開發(fā)環(huán)境利用 LLVM 和 NVIDIA CUDA 編譯器軟件開發(fā)包來為 Python 程序員提供 GPU 加速的應(yīng)用程序功能。

    LLVM 的模塊化設(shè)計讓語言和庫設(shè)計師能夠輕松地將 GPU 加速支持增添到 Python 等各種通用語言中，也可以增添到特定領(lǐng)域的編程語言中。 LLVM 高效而適時的編譯功能讓開發(fā)者能夠針對各種架構(gòu)即時編譯 Python 等動態(tài)語言。

    斯坦福大學(xué)化學(xué)系、結(jié)構(gòu)生物學(xué)系以及計算機科學(xué)系教授 Vijay Pande 指出: “我們的研究團隊一般會用 Python 語言為新理念和新算法開發(fā)原型設(shè)計與迭代，一旦證明該算法有效，然后就用 C 或 C++ 重新編寫這一算法。 Python 中的 CUDA 支持讓我們能夠編寫出高性能代碼，同時還能保持 Python 所提供的高生產(chǎn)率。”

    Anaconda Accelerate 可用于 Continuum Analytics 的 Anaconda Python 產(chǎn)品，同時也是基于 Wakari 瀏覽器的數(shù)據(jù)探索與代碼開發(fā)環(huán)境的一部分。

    關(guān)于 CUDA

    CUDA 是 NVIDIA 開發(fā)的一種并行計算平臺和編程模型。 該平臺通過利用 GPU 的處理能力，可大幅提升計算性能。 CUDA 編程模型下載量已逾 170 萬，支持 220 多款領(lǐng)先的工程、科學(xué)以及商業(yè)應(yīng)用，在利用 GPU 加速計算這方面是開發(fā)者當(dāng)中最流行的方式。 ■