GPGPUにNVIDIAがPythonを採用することは、GISにとって何を意味しますか？

本日、NVIDIA はGPGPU（CUDA）のフレーバーでPython言語のサポートを発表しました。

Manifold GISはCUDAを使用して一部のラスター操作を高速化しますが、プログラム可能な環境ではなく、開発者が提供する機能に限定されます。

Pythonは、ArcGISやQGIS（numpyおよびsciypyパッケージとともに）を含む多くのGISパッケージで使用され、第一級のCUDA言語としてサポートされていますが、これらのメインストリームGISパッケージでGPGPUを活用できる見込みはありますか？

ライセンス供与は、この夢の実現につながる可能性のある弾丸になると思います（おそらくQGIS）。プレスリリースから、NVIDIAはContinuum Analytics 独自の NumbraProのNVIDIA CUDAへのアクセス機能に承認の印を付けました。Nvidia自体は、CUDA環境へのPythonerのネイティブアクセスを提供していません。

うまくいけば：NumbraProコンパイラはPythonスクリプトを受け取り、最適化されたC / C ++コードを作成し、NVIDIAのGPUをサポートするLLVMのコンパイラでコンパイルします。これにより、Python言語を低レベル言語のパフォーマンスで動作させることができますが、追加のステップのためにコンパイル時間はC / C ++で実装する場合よりも長くなります。

ただし、Webをざっと見てみると、LLVMへのPythonバインディングが既にサポートされています。私はLLVMのPythonバインディングに精通していませんが、もしそれが単純なPythonでの並列プログラミングのようなものであるなら...他の誰かに800以上のスレッドとその状態を共有させる方法を教えます。

そのため、Python LLVMをGPUからGISに移行させるために、そのプロジェクトに積極的に取り組む人を見つけるだけの問題かもしれません。その暗黒面には、追加のコンポーネント、つまりGISプラグインまたはスイートに含まれるLLVMコンパイラが必要になります。肥大。