Documentation | Codon
Uses¶ Accelerate Python code without having to rewrite it in another language Write multithreaded or GPU code in Python Compile Python code to run on various kinds of hardware, such as edge devices or embedded systems JIT-compile performance-sensitive functions in an existing Python codebase Accelerate and parallelize NumPy code Create Python extensions without using C or Cython Goals¶ No learning
Mitsuba 3 - A Retargetable Forward and Inverse Renderer
Mitsuba 3 is a research-oriented retargetable rendering system, written in portable C++17 on top of the Dr.Jit Just-In-Time compiler. It is developed by the Realistic Graphics Lab at EPFL. It can be compiled into many variants with optional derivative tracking, dynamic compilation via LLVM or CUDA, and various radiance representations (monochrome, RGB, or spectral light, potentially with polarizat
The Pyston Blog
We’re very excited to announce that today we are releasing a new version of Pyston-lite, our Python JIT-as-an-extension-module, with the headline feature of supporting Python versions 3.7 through 3.10 (Mac and Linux). Previously we only supported Python 3.8, and support for other versions was one of our most-requested features. To install Pyston-lite, simply do pip install pyston_lite_autoload and
Numba: High-Performance Python with CUDA Acceleration | NVIDIA Technical Blog
Numba is a Python compiler from Anaconda that can compile Python code for execution on CUDA-capable GPUs or multicore CPUs, providing a way to achieve high-performance computing while maintaining Python's flexibility.By using Numba's Just-in-Time (JIT) compilation and function decorators like @vectorize, developers can easily accelerate their Python code on GPUs without needing to rewrite it in an
Python を速くする取り組み - methaneのブログ
速い Python 実装といえば PyPy が有名ですが、 Python 3 へのキャッチアップが遅い、 CPython が持っている Python/C API のサポートがまだ弱く遅い、などの欠点があります。 また、 Google の1年プロジェクトだった Unladen Swallow もありました。これは CPython をフォークして LLVM で JIT を実装するものでした。この fork 実装は終わりましたが、この時期まだ不安定だったLLVMへの貢献は大きく、（ちゃんとおってないので憶測ですが）現代LLVMを利用したJITを実装しているプロジェクトは全部間接的に Unladen Swallow の成果の上に成り立っていると言えるかもしれません。 終了した JIT プロジェクトといえば、 psyco もありました。これはベタに CPython の JIT を実装していましたが、
Numba — Numba
Numba makes Python code fast Numba is an open source JIT compiler that translates a subset of Python and NumPy code into fast machine code. Learn More Try Numba » Accelerate Python Functions Numba translates Python functions to optimized machine code at runtime using the industry-standard LLVM compiler library. Numba-compiled numerical algorithms in Python can approach the speeds of C or FORTRAN.
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GitHub - numba/numba: NumPy aware dynamic Python compiler using LLVM
GitHub - google/clif: Binding generator to wrap C++ for Python using LLVM.