GPU Computing en Python PyCUDA et PyOpenCL
November 21st, 2009 Posted in CUDA, GPU Computing, OpenCL, Python
CUDA et OpenCL sont deux technologies qui permettent d’utiliser la puisance GPU pour effectuer des calculs généraux (lire des calculs autres que ceux implémentés avec les vertex et pixel shaders). Cette utilisation des GPUs est aussi appelée GPU Computing ou encore HPC pour High Performance Computing. La programmation avec ces deux technos se fait avec un SDK pour langage C. Et pour ceux qui sont allérgiques au C ou qui codent avec GeeXLab, il existe des wrappers Python pour CUDA et OpenCL.
J’ai récement fait un bonne session de coding OpenCL et je vais, dès que je trouve un moment, tester OpenCL avec GeeXLab via PyOpenCL. Pour ce qui concerne CUDA, je ne pense pas faire grand chose de ce coté vu que cette techno est exclusivement réservée aux GeForce 8+. Je n’aime pas trop les codes qui ne tournent que sur une seule architecture sauf si la justification tient la route (genre la techno n’est disponible que sur une architecture comme par exemple l’accélération PhysX hardware, vivement Bullet avec accélération OpenCL). Mais maintenant qu’OpenCL est là et que l’on peut faire un peut près les mêmes choses que CUDA tout en étant indépendant du matériel, je ne vais pas perdre le temps que je n’ai pas à explorer CUDA…
PyOpenCL: OpenCL + Python
PyOpenCL est un wrapper OpenCL pour Python. La version actuelle est PyOpenCL 0.91.3.
PyCUDA: CUDA + Python
PyCUDA est un wrapper CUDA pour Python. La version actuelle est PyCUDA 0.93.
Et une petite video de PyCUDA
Ces deux wrappers sont développés par la même personne (Andreas Klöckner).
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