Quatre ans après le dernier sondage, comment vos positions ont-elles évolué concernant le meilleur langage pour la programmation parallèle ? Deux langages s'étaient tirés du lot — C et C++ —, largement plus haut que vénérable mais toujours très présent Fortran ; ensuite venaient Java et C#, deux langages de bien plus haut niveau. Depuis lors, de nouveaux langages ont fait leur apparition dans le domaine, comme Julia ; côté Python, le duo NumPy et SciPy continue à se développer et est une alternative de plus en plus sérieuse à des environnements propriétaires comme MATLAB. Aussi, de nouveaux langages sortent des laboratoires pour faciliter le développement en parallèle, comme Charm++, Nim ou encore Chapel. Par contre, les outils de parallélisation que sont MPI et OpenMP restent omniprésents — parfois accusés de tuer le HPC, par manque d'adaptation aux besoins des utilisateurs, contrairement aux technologies rassemblées sous l'ombrelle « big data », comme Apache Hadoop ou Spark.
D'un autre côté, un langage n'est pas la seule partie utile pour un programme parallèle, les accélérateurs matériels sont de plus en plus fréquents : les GPU sont de plus en plus utilisés par les supercalculateurs du Top500 pour atteindre de telles puissances de calcul (avec l'inconvénient de devoir utiliser d'autres paradigmes de programmation, avec NVIDIA CUDA ou encore OpenCL), Intel contre-attaque avec ses Xeon Phi (des processeurs habituels, mais avec bien plus de cœurs), sans oublier AMD et son HSA (calcul hétérogène : exploiter différents types de matériel, chacun pour ses spécificités) ou encore les FPGA (puces logiques entièrement programmables, sans jeu d'instructions).
Quel langage reçoit vos lauriers ? Pourquoi vous semble-t-il le plus approprié pour la programmation parallèle ? Quels sont les éléments qui vous font pencher en sa faveur : les outils disponibles, la syntaxe… ?
Exprimez-vous dans le sondage et précisez votre opinion en répondant à ce message, de manière aussi constructive et détaillée que possible !
