Tutorielsil y a 85 j1 rédactionconsensus 20%

Développement de noyaux GPU Nvidia en Python avec Pyptx pour Hopper et Blackwell

Pyptx permet aux développeurs d'écrire et lancer des noyaux PTX Nvidia optimisés directement en Python sans compiler en C. Cet outil réduit la barrière d'accès à la programmation GPU haute performance pour les architectures Hopper et Blackwell. L'abstraction Python sur CUDA accélère le développement de code spécialisé GPU.

OrganisationsNvidia

Le fil de l’événement13 faits · 23 avr. → 11 juin

23 avr.PyTorch fonctionne nativement sur les TPU de Google
26 avr.

tech

PyTorch fonctionne nativement sur les TPU de Google

Google lance TorchTPU, permettant à PyTorch de fonctionner directement sur ses processeurs TPU sans couch…

Rapporté parHacker News (YC)

1il y a 90 j

informatique

CUDA : ressources pédagogiques pour la programmation GPU

Une collection de manuels et ressources didactiques sur CUDA facilite l'apprentissage de la programmation…

Rapporté parHacker News (YC)

1il y a 66 j

tech

L'optimisation du code Python 3.12 atteint une accélération décuplée avec Cython et Rust

Une approche combinant Cython 3 et les liaisons Rust 1.85 offre une accélération d'un facteur dix pour le…

Rapporté parDev.to

1il y a 82 j

Développement de noyaux GPU Nvidia en Python avec Pyptx pour Hopper et Blackwell

Ce que rapportent les 1 rédactions

Sur le même sujet

PyTorch fonctionne nativement sur les TPU de Google

Les projets Python GPU pauvres improvisant avec des ressources limitées

CUDA : ressources pédagogiques pour la programmation GPU

L'optimisation du code Python 3.12 atteint une accélération décuplée avec Cython et Rust