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Con il supporto Python di NVIDIA CUDA il GPU Computing raggiunge una nuova generazione di programmatori

La produttività di Python e le prestazioni delle GPU aprono le porte a una nuova ondata di applicazioni HPC e "Data Analytics"

Product PR
Luciano Ballerano
PR Manager Italia
NVIDIA
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SAN JOSE, Calif.—GTC 2013—18 Marzo 2013—NVIDIA ha annunciato che da oggi il crescente gruppo di programmatori che utilizzano il linguaggio open-source Python potrà sfruttare al massimo le potenzialità delle GPU per applicazioni HPC e Big Data Analytics, utilizzando il modello di programmazione in parallelo NVIDIA ® CUDA®.

Facile da imparare e da utilizzare, Python è tra i primi 10 linguaggi di programmazione, vantando più di tre milioni di utilizzatori. Esso consente agli utenti di scrivere un codice software di alto livello, che cattura le loro idee algoritmiche senza scavare in profondità nei dettagli di programmazione. Le ampie librerie di Python e le sue funzioni avanzate lo rendono ideale per una vasta gamma di applicazioni HPC, di engineering e Big Data Analytics.

Il supporto per la programmazione in parallelo di NVIDIA CUDA viene da NumbaPro, un compilatore Python della nuova soluzione Anaconda Accelerate di Continuum Analytics.

"Centinaia di migliaia di programmatori Python da ora saranno in grado di sfruttare l'accelerazione su GPU per migliorare le prestazioni delle loro applicazioni", ha affermato Travis Oliphant, co-fondatore e CEO di Continuum Analytics. "Con NumbaPro, i programmatori hanno il meglio di entrambi i mondi: possono sfruttare la flessibilità e l’elevata produttività di Python da una parte e le elevate prestazioni delle GPU NVIDIA dall'altra."

Un più ampio accesso all’Accelerated Computing via LLVM
Questo nuovo supporto allo sviluppo di applicazioni GPU-accelerated è conseguente al contributo di NVIDIA nel portare CUDA in LLVM, un compilatore open source molto diffuso.

L’ambiente di sviluppo Python di Continuum Analytics utilizza LLVM e il NVIDIA CUDA Compiler Software Development Kit per fornire ai programmatori Python la capacità di sviluppare applicazioni accelerate da GPU.

La modularità di LLVM semplifica il compito di chi si occupa di linguaggi e librerie nell'aggiungere il supporto all'accelerazione su GPU per un’ampia gamma di linguaggi general purpose come Python, così come a linguaggi di programmazione Domain-Specific. La capacità di compilazione just-in-time di LLVM consente agli sviluppatori di compilare linguaggi dinamici come Python per diverse architetture.

"Il nostro gruppo di ricerca solitamente si occupa della prototipizzazione e iterazione di nuove idee e algoritmi in Python e poi riscrive l'algoritmo in C o C++, una volta che ne è stata dimostrata l’efficacia.", ha dichiarato Vijay Pande, professore di Chimica, Biologia Strutturale e Scienze Informatiche presso la Stanford University. "Il supporto CUDA di Python ci permette di scrivere codici prestazionali, pur mantenendo la produttività offerta da Python."

Anaconda Accelerate è disponibile nell'ambito dell'offerta Anaconda Python di Continuum Analytics, e come parte dell'ambiente basato su browser Wakari.

CUDA
CUDA è una piattaforma di calcolo in parallelo e un modello di programmazione sviluppato da NVIDIA. Esso consente un significativo incremento delle prestazioni sfruttando la potenza delle GPU. Con più di 1,7 milioni di download e il supporto a più di 220 tra le principali applicazioni di progettazione, scientifiche e commerciali, il modello di programmazione CUDA è il modo più popolare tra gli sviluppatori per trarre vantaggio dal GPU computing.

Maggiori informazioni sulle GPU NVIDIA CUDA sono disponibili sul sito NVIDIA Tesla® GPU. Per ulteriori informazioni su CUDA o scaricare la versione più recente, visitare il sito CUDA.

Informazioni su NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha mostrato al mondo intero la reale potenza della grafica computerizzata con l'invenzione della GPU avvenuta nel 1999. Oggi, i suoi processori sono la base fondante di una vasta gamma di prodotti, che spaziano dagli smartphone ai supercomputer. I processori mobile di NVIDIA vengono usati nei telefonini, nei tablet e sistemi di infotainment per automobili. I giocatori su PC si affidano alle GPU per accedere a mondi virtuali di grande spettacolarità e immersività. I professionisti li usano per creare grafica 3D ed effetti visivi per i film e per la progettazione di qualsiasi cosa, dai campi da golf sino ai Jumbo Jet. Infine, i ricercatori utilizzano le GPU per espandere le frontiere della scienza grazie a soluzioni di high-performance computing. La società è proprietaria di oltre 5.000 brevetti inviati, depositati o registrati, fra cui alcuni relativi a "concetti essenziali" per il computing moderno. Per ulteriori informazioni,vedere www.nvidia.it.

Alcune affermazioni riportate nel presente comunicato stampa, ivi incluse, in via esemplificativa, affermazioni relative a: l'impatto e i benefici degli acceleratori GPU e del modello di programmazione in parallelo NVIDIA CUDA, nonché l'impatto positivo dei brevetti della società sul computing moderno, sono affermazioni soggette a rischi ed incertezze che possono avere esiti effettivi materialmente differenti dalle aspettative. Importanti fattori che possono causare esiti molto diversi da quelli attesi sono: condizioni economiche globali; ricorso a terze parti per la produzione, l’assemblaggio, l'imballaggio e il testing dei prodotti; impatto dello sviluppo o della concorrenza a livello tecnologico; sviluppo di tecnologie più veloci o efficienti; difetti di progettazione, produzione o software; variazioni delle preferenze e richieste dei consumatori; cambiamenti di standard e interfacce del settore; riduzione imprevista delle prestazioni dei nostri prodotti o delle nostre tecnologie quando vengono integrati nei sistemi, nonché altri fattori di volta in volta trattati nei rapporti che NVIDIA inoltra all'ente Securities and Exchange Commission (SEC), ivi compreso il relativo modulo 10-K per il periodo fiscale terminato il 27 gennaio 2013. Copie dei documenti e delle relazioni depositati presso la SEC sono disponibili presso il sito Web di NVIDIA a titolo assolutamente gratuito. Queste previsioni sono soggette a rischi e incertezze e quindi non costituiscono alcuna garanzia di future prestazioni e rendimenti e sono valide soltanto alla data in cui sono state formulate. Inoltre, fatte salve le limitazioni previste dalla legge, NVIDIA disconosce qualsiasi obbligo ad aggiornare tali previsioni in modo da riflettere eventi o circostanze future.

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