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Python incorpora soporte de NVIDIA CUDA: el cálculo acelerado en la GPU llega a una nueva generación de programadores

La mejora de la productividad de Python en la GPU da lugar a nuevas aplicaciones de HPC y análisis de datos

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SAN JOSE, California, GTC 2013—18 de marzo de 2013—Las nuevas generaciones de programadores que utilizan el lenguaje de código abierto Python ahora pueden aprovechar todas las ventajas de la aceleración en la GPU para sus aplicaciones de alta computación (HPC) y análisis de datos gracias al uso del modelo de programación CUDA® de NVIDIA.

Python es un lenguaje fácil de aprender y usar que, con más de tres millones de usuarios, se encuentra situado entre los 10 principales lenguajes de programación del planeta. Permite a los programadores escribir código de alto nivel capaz de captar las ideas de sus algoritmos sin necesidad de ocuparse de los detalles de la programación. Las extensas librerías y funciones avanzadas de Python lo convierten en un lenguaje perfecto para una extensa variedad de aplicaciones de ciencia, ingeniería y análisis de datos en entornos de alta computación.

El soporte de NVIDIA CUDA se introduce a través de NumbaPro, un compilador de Python incluido en el nuevo producto Anaconda Accelerate de Continuum Analytics.

Según Travis Oliphant, cofundador y CEO de Continuum Analytics, “Cientos de miles de programadores de Python podrán aprovechar ahora la aceleración en la GPU para mejorar el rendimiento de sus aplicaciones. Con NumbaPro, tienen lo mejor de los dos mundos: la flexibilidad y productividad de Python y el alto rendimiento de las GPU NVIDIA”.

Acceso más amplio a la computación acelerada a través de LLVM
La posibilidad de desarrollar aplicaciones aceleradas en la GPU a través de Python se debe al trabajo realizado por NVIDIA para introducir el código fuente del compilador de CUDA en el núcleo y el generador de instrucciones de ejecución de procesos paralelos de LLVM, una infraestructura de compiladores de código abierto de uso muy extendido.

El entorno de desarrollo Python de Continuum Analytics utiliza LLVM y el kit de desarrollo de software del compilador de CUDA para proporcionar funciones de aceleración en la GPU a los programadores de Python.

La modularidad de LLVM ayuda a los diseñadores de lenguajes y librerías de programación a añadir soporte para aceleración en la GPU a una amplia variedad de lenguajes de propósito general como Python, y también a lenguajes de dominio específico. La eficacia de la compilación JIT de LLVM permite a los desarrolladores compilar lenguajes dinámicos como Python en tiempo real en una gran variedad de arquitecturas.

Vijay Pande, profesor de Química, Biología estructural y Ciencia computacional en la Universidad de Stanford, explica las ventajas de CUDA en Python: “Normalmente, nuestro grupo de investigación crea los prototipos e itera nuevas ideas y algoritmos en Python y luego reescribe el algoritmo en C o C++ una vez que se ha demostrado su efectividad. La incorporación de CUDA a Python nos permite escribir código de alto rendimiento mientras mantenemos la productividad que proporciona Python”.

Anaconda Accelerate está disponible para la distribución Python Anaconda de Continuum Analytics y como parte del entorno de desarrollo de código y exploración de datos Wakari.

Qué es CUDA
Es una plataforma y un modelo de programación de cálculo paralelo desarrollados por NVIDIA. Aprovecha la enorme potencia de las GPU para proporcionar un incremento extraordinario del rendimiento del sistema. El modelo de programación CUDA ha registrado ya más de 1,7 millones de descargas y su utilización en más de 220 aplicaciones técnicas, científicas y comerciales la convierten en el vehículo más utilizado por los desarrolladores para aprovechar las ventajas del procesamiento acelerado en la GPU.

Si desea obtener más información sobre las GPU NVIDIA CUDA, visite las páginas web de las GPU Tesla®. Para ver información detallada sobre CUDA o descargar la última versión de la plataforma, visite las páginas web de CUDA.

NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) mostró al mundo las posibilidades del chip de gráficos con la invención de la GPU en 1999. Hoy, sus procesadores son la base de una gran variedad de productos que abarcan desde smart phones a superordenadores. Los procesadores NVIDIA para móviles se utilizan en teléfonos celulares y tablets, y en los sistemas de infoocio de los vehículos. Los aficionados a los juegos de PC utilizan las GPU para dar vida a mundos espectaculares. Los profesionales las utilizan para crear efectos visuales en las películas y realizar todo tipo de diseños, desde palos de golf hasta grandes aviones comerciales. Por último, los investigadores aprovechan la potencia de la GPU para impulsar el avance de la ciencia a través de sistemas de alta computación. La compañía es propietaria de más de 5000 patentes en todo el mundo, algunas de las cuales proporcionan diseños y conceptos esenciales para la informática actual. Para obtener más información, entre en www.nvidia.es.

Algunas afirmaciones hechas en esta nota de prensa, incluidas (a título meramente enunciativo) las que se refieren a las ventajas y el impacto de las GPU aceleradoras y el modelo de programación paralela NVIDIA CUDA, así como las repercusiones de las patentes de la compañía en la informática moderna, son estimaciones de futuro sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían materializarse de forma distinta a lo esperado. Entre los factores que podrían provocar unos resultados distintos a los esperados se incluyen: la situación de la economía mundial, nuestra dependencia de otras empresas para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar nuestros productos, los efectos del desarrollo tecnológico y la competencia, el desarrollo de nuevos productos o tecnologías, o la mejora de nuestros productos y tecnologías, la aceptación de nuestros productos o los de nuestros partners por parte del mercado, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, los cambios de las interfaces y los estándares del sector, la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías al integrarse en los sistemas y otros factores publicados de forma regular por NVIDIA en informes (como el modelo 10-K correspondiente al periodo fiscal cerrado en enero de 2013) que se hallan en poder de la comisión del mercado de valores de Estados Unidos (Securities and Exchange Commission). Las copias de tales informes están disponibles en las páginas web de NVIDIA y pueden consultarse sin coste alguno. Las afirmaciones aquí realizadas no garantizan resultados futuros y solo tienen vigencia a fecha de hoy. Salvo que la ley disponga lo contrario, NVIDIA no tiene obligación alguna de actualizarlas para reflejar acontecimientos o circunstancias que puedan producirse en el futuro.

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