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)
Nos contenus similaires
Évènements
[WEBINAIRE] le 30.05 — Comment l'arrivée de l'IA dans Acrobat va bouleverser votre manière de travailler ?
Évènements
[WEBINAIRE] le 11.04 — IA : quel impact sur les devices et les environnements ?
Vidéos
[REPLAY WEBINAIRE] 13.04 — Gestion SAM des applications SAAS : Comment maîtriser vos licences et vos dépenses ?
Évènements
[WEBINAIRE] le 04.04 — Avez-vous pensé à tout, pour rendre réellement opérationnel M365 COPILOT ?
Évènements
[WEBINAIRE] le 28.03 — Comment infuser l'IA dans vos données d'entreprise avec Azure Open AI ?
Évènements
[WEBINAIRE] le 21.03 à 11h00 — Ransomwares et NIS2 : Comment renforcer votre résilience et votre conformité ?
Évènements
[WEBINAIRE] le 08.02 à 11h00 — Gestion SAM des applications SAAS : Comment maîtriser vos licences et vos dépenses ?
Notre philosophie
Nous contacter
Une question ? Notre équipe vous répond.
Notre support s'engage à être joignable rapidement et à réagir dans les plus brefs délais. Nous répondons à vos demandes avec rapidité et fiabilité.
Besoin d'en discuter ?
Appelez au 01 53 38 20 50
Notre newsletter
Recevez les #better actualités du software
