GTC: CUDA s'ouvre officiellement à Python

Après le C, Fortran et le C++, c'est Python qui devient le quatrième langage officiel pour CUDA. Contrairement aux trois premiers langages, ce support ne provient pas directement de Nvidia mais profite de LLVM, une infrastructure de compilateur open source qui a été adoptée pour les compilateurs CUDA il y a un peu plus d'un an. Grossièrement, LLVM expose une représentation interne qui fait office d'intermédiaire entre l'architecture CUDA et les compilateurs, ce qui facilite l'ajout du support de l'accélération via GPU à la plupart des langages.

Si plusieurs variantes plus ou moins complètes de compilateurs Python pour CUDA existent depuis quelques temps, c'est le nouveau compilateur NumbaPro développé par Continuum Analytics qui a atteint le premier un niveau suffisamment avancé pour que Nvidia puisse annoncer Python en tant que quatrième langage officiel pour CUDA

Bien que la suite Anaconda Accelerate  qui intègre NumbaPro ne soit pas disponible librement, elle coûte 129$ (mais devrait passer en open source à terme), le fait que Nvidia puisse valider de la sorte un compilateur Python mis au point par un développeur externe témoigne de l'intérêt de la stratégie qui a dicté le passage à LLVM.

Ce support de Python, très répandu dans l'industrie et le monde scientifique, devrait permettre à Nvidia de convaincre quelques développeurs réticents de plus de passer au GPU computing ou tout du moins de jeter un coup d'œil aux possibilités qu'il pourrait offrir.