Nowości

Akceleracja obliczeń z wykorzystaniem procesorów graficznych dostępna dla kolejnej generacji programistów – wprowadzono obsługę NVIDIA CUDA w języku Python

Zwiększenie produktywności języka Python dzięki wydajności akceleratorów graficznych zwiastuje nowe aplikacje dla obliczeń wielkoskalowych oraz służących analizie dużych ilości danych

Product PR
Igor Stanek
Product PR Manager Notebooks/ION
EMEAI
NVIDIA Ltd
istanek@nvidia.com
+44 7775 940868
+42 0602 135136

Jacek Brol / Ewa Rudkowska
Gamma PR (NVIDIA PR)
nvidia@gammapr.pl
+48 (71) 3632947
+48 (71) 3632223

SAN JOSE, Kalifornia — GTC 2013 — 18 marca 2013 r. — NVIDIA poinformowała dziś, że szerokie grono programistów piszących w języku Python może od teraz korzystać z funkcji akceleracji przez akceleratory graficzne opartych na modelu programowania równoległego NVIDIA® CUDA®, co zapewni przyspieszenie tworzonych aplikacji do realizacji obliczeń wielkoskalowych oraz służących analizie dużych ilości danych.

Python jest językiem łatwym do przyswojenia i prostym w użyciu. Dzięki temu stosuje go ponad 3 miliony użytkowników, co czyni go jednym z 10 najpopularniejszych języków programowania na świecie. Użytkownicy cenią go za możliwość posługiwania się kodem wysokiego poziomu, który umożliwia tworzenie algorytmów bez konieczności zagłębiania się w niuanse programistyczne. Rozbudowane biblioteki oraz zaawansowane funkcje sprawiają, że Python doskonale sprawdza się przy tworzeniu aplikacji do badań wymagających wysokiej mocy obliczeniowej, inżynieryjnych oraz służących analizie dużych ilości danych.

Obsługa architektury NVIDIA CUDA została wprowadzona w NumbaPro – kompilatorze języka Python stanowiącym część nowego produktu Anaconda Accelerate firmy Continuum Analytics.

"Nasz kompilator umożliwi wykorzystanie akceleratorów graficznych setkom tysięcy programistów piszących w Pythonie, zapewniając im o wiele większą wydajność tworzonych aplikacji”, powiedział Travis Oliphant, współzałożyciel i dyrektor generalny firmy Continuum Analytics. „Dzięki NumbaPro programiści otrzymują to, co najlepsze z obu światów: elastyczność i wysoką produktywność języka Python oraz wysoką wydajność akceleratorów graficznych firmy NVIDIA.”

Większy dostęp do akceleracji obliczeń poprzez kompilator LLVM
Wsparcie dla rozwoju aplikacji wykorzystujących akcelerację z wykorzystaniem procesorów graficznych jest wynikiem wprowadzenia przez firmę NVIDIA kodu źródłowego kompilatora CUDA do rdzenia oraz wewnętrznych mechanizmów równoległego wykonywania instrukcji popularnego kompilatora LLVM.

Środowisko programistyczne dla języka Python zostało przygotowane przez firmę Continuum Analitycs z użyciem LLVM oraz pakietów programistycznych NVIDIA CUDA. Dzięki temu nowy produkt umożliwia tworzenie aplikacji akcelerowanych przez procesory graficzne programistom pracującym w tym języku.

Dzięki modułowej budowie kompilatora LLVM projektanci języków i bibliotek mogą znacznie prościej wprowadzać funkcje obsługi akceleracji poprzez procesory graficzne do języków programowania – zarówno uniwersalnych jak Python, ale również tych używanych tylko w bardzo konkretnych zastosowaniach. Dostępna w LLVM wydajna funkcjonalność kompilowania JIT (ang. just-in-time compilation) pozwala na kompilowanie w locie dynamicznego języka, jakim jest Python, dla wielu architektur jednocześnie.

"Nasza grupa naukowców dokonuje iteracji nowych rozwiązań oraz algorytmów za pomocą Pythona, a jeśli któryś z wypracowanych algorytmów jest dostatecznie skuteczny w realizacji zadania, przepisujemy go w języku C lub C++”, powiedział Vijay Pande, profesor chemii, biologii strukturalnej i nauk komputerowych na Uniwersytecie Stanforda. "Obsługa architektury CUDA w Pythonie zapewnia nam zarówno wysoką produktywność jak i wydajność kodu.”

Anaconda Accelerate jest dostępny w ofercie narzędzi dla języka Python firmy Anaconda, a także jest częścią środowiska Wakari, służącego do przeglądania, wizualizacji i analizowania kodu.

Informacje o architekturze CUDA
CUDA to platforma i model programowania równoległego, opracowana przez firmę NVIDIA. Dzięki niej programiści mogą zwiększyć wydajność aplikacji obliczeniowych, wykorzystując moc akceleratorów graficznych. Platforma CUDA została do tej pory pobrana 1,7 miliona razy i obsługuje ponad 220 wiodących aplikacji – technicznych, naukowych i komercyjnych. Jest to najpopularniejsze rozwiązanie dla programistów pragnących wykorzystać akcelerację obliczeń z wykorzystaniem akceleratorów graficznych.

Więcej informacji na temat procesorów graficznych obśługujących platformę NVIDIA CUDA można znaleźć na stronie internetowej firmy NVIDIA. Aby uzyskać więcej informacji na temat platformy CUDA albo pograć najnowszą wersję pakietu, odwiedź stronę internetową CUDA.

O firmie NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) uświadomiła światu moc i znaczenie grafiki komputerowej, konstruując w 1999 roku układ GPU. Obecnie jej procesory stosowane są w szerokim zakresie urządzeń od smartfonów, aż po superkomputery. Procesory mobilne NVIDIA wykorzystywane są w telefonach komórkowych, tabletach i systemach informacyjno-rozrywkowych w motoryzacji. Gracze PC polegają na układach GPU, ciesząc się możliwością obcowania ze światami oferującymi spektakularne i porywające wrażenia. Profesjonaliści wykorzystują je do tworzenia grafiki 3D i efektów wizualnych w filmach oraz projektowania wszystkiego od kijów golfowych, aż po samoloty odrzutowe Jumbo Jet. Natomiast badacze stosują układy GPU, aby przesuwać granice nauki dzięki obliczeniom o wysokiej wydajności. Firma posiada ponad 5000 ogólnoświatowych patentów, włączając te dotyczące fundamentalnych kwestii nowoczesnych technologii obliczeniowych. W celu uzyskania dodatkowych informacji, odwiedź stronę www.nvidia.pl.

Pewne oświadczenia przedstawione w tej informacji prasowej, w tym wpływ i korzyści wynikające z zastosowania akceleratorów graficznych i modelu programowania równoległego NVIDIA CUDA oraz wpływy patentów firmy na nowoczesne komputery są oświadczeniami wybiegającymi w przyszłość i jako takie są obciążone ryzykiem i niepewnością, przez co stan faktyczny może znacząco różnić się od oczekiwań. Czynnikami mogącymi spowodować istotne zmiany przedstawionych wyników są m.in. globalna sytuacja ekonomiczna; wpływ zewnętrznych dostawców produkujących, montujących, pakujących i testujących produkty firmy NVIDIA; wpływ postępu technologicznego i konkurencji; odbiór produktów firmy NVIDIA i produktów jej partnerów przez rynek; wady konstrukcyjne, produkcyjne lub programowe; zmiany w zainteresowaniach i potrzebach klientów; zmiany standardów i interfejsów branżowych; nieoczekiwana utrata wydajności produktów lub technologii po zintegrowaniu ich w systemach; oraz inne czynniki ryzyka wyszczególniane w pewnych okresach czasu w raportach firmy NVIDIA przesyłanych do Securities and Exchange Commission (Komisja Papierów Wartościowych i Giełd), w tym w dokumencie Form 10-K za okres finansowy zakończony 27 stycznia 2013 r. Kopie dokumentów dostarczonych Komisji są dostępne bezpłatnie, w niezmienionej formie, na stronie internetowej firmy NVIDIA. Te wybiegające w przyszłość oświadczenia obowiązują tylko w chwili ich opublikowania, a z wyjątkiem przypadków przewidzianych przez prawo, firma NVIDIA nie podejmuje żadnych zobowiązań dotyczących aktualizacji tych wybiegających w przyszłość oświadczeń.

###

© 2013 NVIDIA Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone. NVIDIA, logotyp NVIDIA, CUDA oraz Tesla są znakami towarowymi lub zarejestrowanymi znakami towarowymi NVIDIA Corporation w Stanach Zjednoczonych i pozostałych krajach. Inne nazwy firm i produktów mogą być znakami towarowymi ich prawnych właścicieli. Funkcjonalność, ceny, dostępność i specyfikacje mogą ulec zmianie bez powiadomienia.