一种基于CPU和GPU的数组代码生成器
loo-v2020的Python项目详细描述
Loopy：基于转换的高性能CPU/GPU代码生成
。。图片：：https://gitlab.tiker.net/inducer/loopy/badges/master/pipeline.svg ：alt:Gitlab生成状态 ：目标：https://gitlab.tiker.net/inducer/loopy/commits/master .. 图片：：https://github.com/inducer/loopy/workflows/CI/badge.svg?branch=master&event=push ：alt:Github生成状态 ：目标：https://github.com/inducer/loopy/actions?query=branch%3Amaster+workflow%3ACI+event%3Apush .. 图片：：https://badge.fury.io/py/loo.py.png ：alt:Python包索引发布页 ：目标：https://pypi.org/project/loo.py/
Loopy允许您轻松地生成所需的冗长、复杂的代码 使gpu和多核cpu获得良好的性能。 Loopy的核心思想是计算应该简单地描述，然后 将转换为获得高性能的版本。这种转变 在用户控制下从Python内部执行。在
它可以捕获以下类型的优化：
- OpenCL/CUDA模型中的向量和多核并行性
- 数据布局转换（数组结构到结构数组）
- 循环展开
- 有效处理边界情况的循环平铺
- 预取/复制优化
- 指令级并行
- 还有更多
循环目标数组类型计算，例如：
- 稠密线性代数
- 卷积
- n体相互作用
- PDE解算器，如有限元、有限差分和 快速多极型计算
它不是（也不想成为）通用编程语言。在
Loopy是根据自由MIT license <http://en.wikipedia.org/wiki/MIT_License>授权的，商业、学术免费，
以及私人使用。Loopy的所有依赖项都可以从
使用后的包索引：
pip install loo.py
此外，Loopy与
pyopencl <http://mathema.tician.de/software/pyopencl>。在
网络上与Loopy相关的位置：
- 在
在Python package index <http://pypi.python.org/pypi/loo.py>}（下载版本）注意PyPI标识符中额外的“.”！在 - 在
在Documentation <http://documen.tician.de/loopy>}（阅读事物的工作原理） - 在
在Github <http://github.com/inducer/loopy>\u（获取最新源代码，文件错误） - 在
在Wiki <http://wiki.tiker.net/Loopy>}（阅读安装技巧，获取示例，阅读常见问题解答） - 在
在Homepage <http://mathema.tician.de/software/loopy>
- 项目
标签：
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