Pour moi cela ne répond pas au même problème. Le calcul scientifique utilise assez souvent scipy et celui-ci n'est pas compatible avec pypy de ce que j'en avais compris. De plus ils ré-implémentent la bibliothèque numpy qui n'est pas encore complète. Je pense que lorsque tu as protoypé un code, qu'il fonctionne avec les bibliothèques que tu as choisi et qui font une grande partie du travail, passer en pypy demande un gros boulot comparativement à pythran ou numba (anaconda accelerate) qui est d'ailleurs depuis juillet totalement opensource
On July 27, 2017, Accelerate was split into the Intel Distribution for Python and the open source Numba project’s sub-projects pyculib, pyculib_sorting and data_profiler. Numba and all its sub-projects are available under a BSD license.
et permet de de compiler des fonctions directement pour cuda !
C'est très louable de vouloir réimplémenter un interpréteur python mais ce n'est pas ce que souhaite faire un scientifique lorsqu'il veut accélérer son code. Des solutions simples telles que celles qui seront présentées sont vraiment intéressantes.
Serge, serait il possible de mettre en place cette formation ailleurs ? Nous pourrions être intéressé sur Lille par exemple.
[^] # Re: pypy
Posté par freejeff . En réponse au journal Formation à Lyon : Compilateurs pour le Python Scientifique. Évalué à 4.
Pour moi cela ne répond pas au même problème. Le calcul scientifique utilise assez souvent scipy et celui-ci n'est pas compatible avec pypy de ce que j'en avais compris. De plus ils ré-implémentent la bibliothèque numpy qui n'est pas encore complète. Je pense que lorsque tu as protoypé un code, qu'il fonctionne avec les bibliothèques que tu as choisi et qui font une grande partie du travail, passer en pypy demande un gros boulot comparativement à pythran ou numba (anaconda accelerate) qui est d'ailleurs depuis juillet totalement opensource
et permet de de compiler des fonctions directement pour cuda !
C'est très louable de vouloir réimplémenter un interpréteur python mais ce n'est pas ce que souhaite faire un scientifique lorsqu'il veut accélérer son code. Des solutions simples telles que celles qui seront présentées sont vraiment intéressantes.
Serge, serait il possible de mettre en place cette formation ailleurs ? Nous pourrions être intéressé sur Lille par exemple.