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Better Software Livres blancs 5 août 2019
#Intel #Python

Parallélisme avec Python: Comment diriger la vectorisation avec NUMEXPR ?

Python* compte plusieurs voies vers la vectorisation (à savoir le parallélisme au niveau des instructions), allant de la compilation juste-à-temps (JIT) avec Numba*1 au code en C avec Cython*.

Python* compte plusieurs voies vers la vectorisation (à savoir le parallélisme au niveau des instructions), allant de la compilation juste-à-temps (JIT) avec Numba*1 au code en C avec Cython*. NumExpr* est une manière intéressante de parvenir au parallélisme sous Python, dans la mesure où un évaluateur symbolique transforme les expressions numériques de Python en code vectorisé de haute performance.

NumExpr y parvient en vectorisant des fragments d’éléments au lieu de tout compiler en une seule fois — ce qui crée des noyaux d’objets accélérés, pouvant être utilisés à partir du code Python.

Dans cet article traduit en VF par Bechtle Comsoft, vous allez découvrir la manière dont la réingénierie logicielle de Python peut exploiter les capacités de NumExpr.

Source : Intel, The Parallel Universe mag issue 37 (2019)

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