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dc.date.accessioned 2021-10-01T13:12:17Z
dc.date.available 2021-10-01T13:12:17Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/126012
dc.description.abstract En la actualidad, Python es uno de los lenguajes más utilizados en diversas áreas de aplicación. Una de ellas es el ámbito científico, donde resulta habitual la existencia de algoritmos numéricos que requieren un gran costo computacional. Sin embargo, Python presenta limitaciones a la hora de poder paralelizar esta clase de código. Para solucionar esta problemática surge Numba, un compilador JIT que traduce Python en código de máquina optimizado a través de LLVM. Esta herramienta cuenta con primitivas para paralelizar algoritmos, autovectorización mediante instrucciones SIMD, entre otras características. En este estudio, se analizan algunas capacidades y limitaciones de Numba para acelerar algoritmos numéricos, utilizando como caso de estudio N-Body, un problema popular en simulación y con alta demanda computacional. Partiendo desde una implementación base desarrollada en Python con NumPy, se muestra como la integración de diferentes opciones de Numba la mejoran hasta 687x, presentando rendimientos cercanos a una implementación de C+OpenMP en una arquitectura multicore Intel de 56 núcleos. es
dc.language es es
dc.subject Python es
dc.subject Numba es
dc.subject N-body es
dc.subject HPC es
dc.subject multi-threading es
dc.subject Shared memory algorithms es
dc.title Acelerando código científico en Python usando Numba es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Milla, Andrés es
sedici.creator.person Rucci, Enzo es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2021-10-05
sedici.relation.event XXVII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC 2021) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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