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Grâce à la prise en charge de Python par le modèle CUDA de NVIDIA, la nouvelle génération de programmeurs peut profiter du calcul accéléré par GPU

La productivité du langage Python, associée aux performances des GPU, permet l’arrivée d’une nouvelle vague d’applications HPC et d’analyse de données

NVIDIA Corporation:   
Stéphane Quentin
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SAN JOSE, Californie—GTC 2013— 18 mars 2013— La nombre croissant de programmeurs utilisant le langage open source Python peut désormais tirer pleinement profit de l’accélération GPU pour ses applications de calcul haute performance (HPC) et de l’analyse de données en masse, grâce au modèle de programmation parallèle NVIDIA® CUDA®, annoncé par NVIDIA aujourd’hui.

Facile à apprendre et à utiliser, Python se trouve parmi les 10 langages de programmation les plus populaires avec plus de trois millions d’utilisateurs. Il permet aux programmeurs d’écrire des codes logiciels de haut niveau qui capturent leurs idées d’algorithme, sans les forcer à se plonger de façon approfondie dans les détails de programmation. Les vastes bibliothèques et les fonctionnalités avancées de Python le rendent idéal pour une large gamme d’applications HPC scientifiques, d’ingénierie et d’analyse de données en masse.

La prise en charge pour NVIDIA CUDA vient de NumbaPro, un compilateur du langage Python dans le produit Anaconda Accelerate de la société Continuum Analytics.

« Des centaines de milliers de programmeurs Python seront désormais capables d’utiliser au mieux les accélérateurs GPU afin d’améliorer les performances de leurs applications », déclare Travis Oliphant, co-fondateur et PDG de Continuum Analytics. « Grâce à NumbaPro, les programmeurs ont accès au meilleur des deux mondes : la flexibilité et la forte productivité de Python, ainsi que les performances élevées des processeurs graphiques NVIDIA. »

Accès étendu au calcul accéléré via LLVM
Cette nouvelle prise en charge du développement d’application accéléré par GPU est le résultat de l’apport NVIDIA du code source du compilateur CUDA dans le système d’exécution principal et parallèle du thread de LLVM, infrastructure de compilateur open source largement utilisée.

L’environnement de développement Python de Continuum Analytics utilise LLVM et le kit de développement logiciel du compilateur NVIDIA CUDA afin d'offrir des fonctionnalités d'application accélérée par GPU aux programmeurs Python.

Grâce à la modularité de LLVM, les concepteurs de langage et de bibliothèque peuvent facilement ajouter la prise en charge de l’accélération par GPU à une large gamme de langages généraux comme Python, ainsi qu’à des langages de programmation spécifiques à un domaine. La fonctionnalité efficace de compilation juste à temps de LLVM permet aux développeurs de compiler des langages dynamiques comme Python, à la volée, pour une grande variété d’architectures.

« Notre groupe de recherche a pour habitude de réaliser des prototypes et des itérations de nouvelles idées et de nouveaux algorithmes en langage Python, puis de réécrire l’algorithme en langage C ou C++ une fois que ce dernier s’est avéré efficace », explique Vijay Pande, professeur de chimie, de biologie structurale et d’informatique à l’université de Stanford. « La prise en charge de CUDA en langage Python nous permet d’écrire un code performant tout en maintenant la productivité offerte par Python. »

Anaconda Accelerate est disponible pour l’offre Anaconda Python de Continuum Analytics et dans le cadre de l'exploration Wakari basée sur un navigateur de données et de l'environnement de développement de code.

À propos de CUDA
CUDA est une plateforme de calcul parallèle, et un modèle de programmation, développée par NVIDIA. Elle apporte des augmentations sensationnelles des performances de calcul en exploitant la puissance des processeurs graphiques. Avec plus de 1,7 millions de téléchargements, la prise en charge de plus de 220 applications leader en ingénierie, sciences et commerce, le modèle de programmation CUDA constitue l’outil le plus populaire parmi les développeurs pour tirer profit du calcul accéléré par GPU.

Vous pourrez trouver davantage d’informations sur les processeurs graphiques NVIDIA CUDA sur le site Web des GPU Tesla®. Pour en savoir plus à propos de CUDA ou pour télécharger la dernière version, veuillez-vous rendre sur le site Web de CUDA.

À propos de NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ : NVDA) a révolutionné le monde de l'informatique en inventant le processeur graphique (GPU) en 1999. Aujourd'hui, les nouveaux processeurs NVIDIA boostent une grande gamme de produits allant des smartphones aux supercalculateurs. Les processeurs mobiles de NVIDIA équipent les téléphones portables, les tablettes et les systèmes automobiles d'information/divertissement. Les joueurs PC profitent des GPU NVIDIA pour vivre une expérience époustouflante et immersive. Les professionnels les utilisent - entre autres - pour créer des effets spéciaux pour l'industrie du cinéma et pour concevoir des produits allant des clubs de golf aux avions de ligne. Quant aux chercheurs, ils exploitent la puissance des GPU pour repousser les frontières de la science avec le calcul haute performance. NVIDIA détient actuellement plus de 5000 brevets d'invention, qui ont donné naissance à des évolutions incontournables de l'informatique moderne. Pour plus d'informations, rendez-voussur www.nvidia.fr.

Certaines déclarations contenues dans ce communiqué de presse, y compris, mais non limité à des déclarations comme: l’impact et les bénéfices de l’accélération par GPU et du modèle de programmation parallèle NVIDIA CUDA; et les effets des brevets de la société sur l'informatique moderne sont des énoncés prospectifs qui sont assujettis à risques et incertitudes qui pourraient entraîner des résultats sensiblement différents que les attentes. Les éléments importants qui pourraient donner lieu des résultats réels différents sont : la conjoncture économique mondiale, notre dépendance envers des tiers à fabriquer, assembler, conditionner et tester nos produits; l'impact du développement technologique et de la concurrence, le développement de nouveaux produits et de nouvelles technologies ou les améliorations de nos produits et de nos technologies; la confiance du marché pour nos propres produits ou pour ceux de nos partenaires; la conception, les défauts de fabrication ou de logiciels, les changements dans les préférences ou les attentes des consommateurs, les changements de normes de l'industrie et des interfaces, la perte inattendue de performance de nos produits ou technologies une fois intégrés dans les systèmes, ainsi que d'autres facteurs détaillés de temps à autre dans les rapports que NVIDIA dépose auprès de la Securities and Exchange Commission, ou SEC, y compris son formulaire 10-K pour l'exercice financier terminé le 27 janvier 2013. Des copies des rapports déposés auprès de la SEC sont affichées sur le site Web de la société et sont disponibles auprès de NVIDIA sans frais. Ces énoncés prospectifs ne sont pas des garanties de performances futures et ne sont valables qu'à la date des présents et, sauf si la loi l'exige, NVIDIA décline toute obligation d'actualiser ces énoncés prospectifs pour refléter des événements ou circonstances futurs.

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