NV宣布開源程式語言Python支持CUDA

2025-04-01 10:59:24

    泡泡網顯卡頻道3月19日 美國加利福尼亞州聖何塞，在今天開幕的GTC 2013大會上，NVIDIA宣布，日益壯大的Python開源語言程式設計師隊伍現在可以通過利用 NVIDIA CUDA 並行編程模型，在其高性能計算 (HPC) 與大數據分析應用程式中充分利用 GPU 加速。

    Python 易學易用，用戶超過 300 萬人，是世界上十大程式語言之一。 該語言讓用戶能夠編寫出充分體現用戶算法理念的高級軟體代碼，而無需鑽研編程細節。Python 廣泛的庫與先進的特性使其十分適合各種 HPC 學科、工程以及大數據分析等應用。

    對 NVIDIA CUDA 的支持是通過 NumbaPro 實現的，它是 Continuum Analytics 公司全新 Anaconda Accelerate 產品中的一款 Python 編譯器。
Continuum Analytics 聯合創始人兼執行長 Travis Oliphant 表示: 「成千上萬的 Python 程式設計師現在能夠利用 GPU 加速器來在其應用程式上提升性能。 在 NumbaPro 中，程式設計師可以魚與熊掌兼得: 憑藉 NVIDIA GPU 的高性能，他們能夠利用 Python 的靈活性與高生產率。」

    通過 LLVM，拓寬通向加速計算的道路

在 GPU 加速的應用開發方面，這一全新的支持是 NVIDIA 把 CUDA 編譯器原始碼貢獻給 LLVM 核心與並行線程執行後端的結果。LLVM 是一種應用廣泛的編譯器基礎架構。

    Continuum Analytics 的 Python 開發環境利用 LLVM 和 NVIDIA CUDA 編譯器軟體開發包來為 Python 程式設計師提供 GPU 加速的應用程式功能。

    LLVM 的模塊化設計讓語言和庫設計師能夠輕鬆地將 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域的程式語言中。 LLVM 高效而適時的編譯功能讓開發者能夠針對各種架構即時編譯 Python 等動態語言。

    史丹福大學化學系、結構生物學系以及計算機科學系教授 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原型設計與迭代，一旦證明該算法有效，然後就用 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 所提供的高生產率。」

    Anaconda Accelerate 可用於 Continuum Analytics 的 Anaconda Python 產品，同時也是基於 Wakari 瀏覽器的數據探索與代碼開發環境的一部分。

    關於 CUDA

    CUDA 是 NVIDIA 開發的一種並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 多款領先的工程、科學以及商業應用，在利用 GPU 加速計算這方面是開發者當中最流行的方式。 ■