nach oben

The Journal of Supercomputing

Erschienen in:

12.12.2017

Python accelerators for high-performance computing

verfasst von: Ami Marowka

Erschienen in: The Journal of Supercomputing | Ausgabe 4/2018

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config

KI-gestützte Suche

Aus

Abstract

Python became the preferred language for teaching in academia, and it is one of the most popular programming languages for scientific computing. This wide popularity occurs despite the weak performance of the language. This weakness is the motivation that drives the efforts devoted by the Python community to improve the performance of the language. In this article, we are following these efforts while we focus on one specific promised solution that aims to provide high-performance and performance portability for Python applications.

Vorheriger Artikel Hybrid work stealing of locality-flexible and cancelable tasks for the APGAS library

Nächster Artikel Language-based vectorization and parallelization using intrinsics, OpenMP, TBB and Cilk Plus

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Maschinenbau + Werkstoffe

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 102.000 Bücher
über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Maschinenbau + Werkstoffe
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Guo P (2014) Python is now the most popular introductory teaching language at top U.S. universities, July 7, 2014. http://cacm.acm.org/blogs/blog-cacm/176450-python-is-now-the-most-popular-introductory-teaching-language-at-top-us-universities/fulltext

Most Popular Coding Languages of 2016, February 2, 2016. http://blog.codeeval.com/

TIOBE Index. http://www.tiobe.com/tiobe-index/

IEEE Spectrum ranking. http://spectrum.ieee.org/computing/software/the-2016-top-programming-languages

Scipy. http://www.scipy.org/

Numpy. http://www.numpy.org/

Matplotlib. http://matplotlib.org/

Marowka A Is python suitable for teaching parallel programming?. will be published

PyPy. http://pypy.org/

10.

pyCUDA. https://mathema.tician.de/software/pycuda/

11.

PyOpenCL. https://mathema.tician.de/software/pyopencl/

12.

Numba. http://numba.pydata.org/

13.

A speed comparisonof C, Julia, Python, Numba and Cython on LU Factorization. https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/jfp/entry_Comparison_Of_C_Julia_Python_Numba_Cython_Scipy_and_BLAS_on_LU_Factorization?lang=en

14.

PyPy Speed Center. http://speed.pypy.org/

15.

Cython. http://cython.org/

16.

Numexpr. https://github.com/pydata/numexpr

17.

Python multiprocessing module. https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html

18.

Anaconda accelerate. https://docs.continuum.io/accelerate/

19.

Anaconda python. https://www.continuum.io/downloads

20.

Python threading module. https://docs.python.org/3.3/library/threading.html

21.

Volkov V, Demmel J (2008) Benchmarking GPUs to tune dense linear algebra. In: Proc. (2008) ACM/IEEE Conf. on Supercomputing (SC’08), Piscataway, NJ: IEEE Press, 2008. Art. 31, pp 1–11

22.

LLVM compiler project. https://en.wikipedia.org/wiki/LLVM

Titel: Python accelerators for high-performance computing
verfasst von: Ami Marowka
Publikationsdatum: 12.12.2017
Verlag: Springer US
Erschienen in: The Journal of Supercomputing / Ausgabe 4/2018
Print ISSN: 0920-8542
Elektronische ISSN: 1573-0484
DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-017-2213-5

Springer Professional

Abstract

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu Ihrer Lizenz zu erhalten.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft"

Springer Professional "Technik"

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Weitere Artikel der Ausgabe 4/2018

A novel trust management scheme based on Dempster–Shafer evidence theory for malicious nodes detection in wireless sensor networks

Strategy for data-flow synchronizations in stencil parallel computations on multi-/manycore systems

A tuning approach for iterative multiple 3d stencil pipeline on GPUs: Anisotropic Nonlinear Diffusion algorithm as case study

Function portability of molecular dynamics on heterogeneous parallel architectures with OpenCL

Hybrid work stealing of locality-flexible and cancelable tasks for the APGAS library

K-DT: a formal system for the evaluation of linear data dependence testing techniques