Comparación de Rendimiento y Esfuerzo de Programación entre Numba y Cython para una Aplicación Multi-hilada de Alto Rendimiento

En la actualidad, Python es uno de los lenguajes mas utilizados en diversas áreas de aplicación. Sin embargo, éste presenta limitaciones a la hora de poder optimizar y paralelizar aplicaciones debido a limitaciones de su intérprete oficial (CPython), especialmente para aplicaciones CPU-bound. Para s...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Milla, Andrés, Rucci, Enzo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149611
Aporte de:
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description En la actualidad, Python es uno de los lenguajes mas utilizados en diversas áreas de aplicación. Sin embargo, éste presenta limitaciones a la hora de poder optimizar y paralelizar aplicaciones debido a limitaciones de su intérprete oficial (CPython), especialmente para aplicaciones CPU-bound. Para solucionar esta problemática han surgido traductores alternativos, aunque cada uno con un enfoque diferente y con su propia relación de costo-rendimiento. Este trabajo es una continuación de otros previos, donde se presenta una comparación de rendimiento más justa y actualizada de los traductores Numba y Cython para el caso de estudio N-Body (un problema popular con alta demanda computacional). Además, se realiza un análisis comparativo del esfuerzo de programación requerido por ambas soluciones, lo que brinda un segundo criterio a la hora de optar entre ellos.
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