Компания NVIDIA выпустила CUDA 13.3 — обновление, знаменующее собой важную веху с выходом CUDA Python 1.0. Эта версия обеспечивает стабильную поддержку выполнения кода GPU из Python, ориентированного на искусственный интеллект, науку о данных и научные вычисления. Унифицированная платформа программирования GPU становится более доступной для разработчиков, стремящихся к производительности, не покидая своей любимой экосистемы.
Стабильный Python 1.0: меньше обходных путей, больше ядер 🚀
CUDA Python 1.0 устраняет необходимость во внешних обёртках или промежуточных библиотеках, таких как PyCUDA. Разработчики теперь могут вызывать ядра CUDA напрямую из скриптов Python с нативной типизацией и оптимизированным управлением памятью. API предоставляет функции для управления потоками, блоками и стримами, позволяя точно настраивать параллелизм. Кроме того, он интегрируется с такими библиотеками, как NumPy и cuDF, облегчая перенос прототипов в производство без потери производительности по сравнению с C++.
И подумать только, раньше мы использовали циклы for, как пещерные люди 😅
Теперь любой специалист по данным может почувствовать себя инженером GPU, не меняя редактора. Достаточно импортировать cuda и запускать ядра, как обычные функции. Конечно, потом наступает момент отладки, и ты понимаешь, что твой скрипт Python остаётся Python: медленный для запуска, но быстрый, когда CUDA включается в работу. По крайней мере, тебе больше не нужно оправдываться, что Python медленный; теперь ты можешь винить свою видеокарту в том, что у неё недостаточно ядер.