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Unlocking Python Multithreading Capabilities using OpenMP-Based Programming with OMP4Py
DOI:10.1109/CGO68049.2026.11395224.png)
摘要
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Python在性能上相较于C、C++和Fortran等传统高性能计算(HPC)语言表现较差。这种性能差距主要源于Python的解释性本质和全局解释器锁(GIL),限制了多线程效率。然而,Python解释器中引入的无GIL变体为更有效地利用Python中的多线程并行性打开了大门。基于这一重要新特性,我们介绍了OMP4Py,旨在将OpenMP熟悉的基于指令的并行化范式引入Python。其双运行时架构设计结合了纯Python实现的优点以及实现计算密集型任务所需的高性能和底层能力。通过这种方式,OMP4Py既提供了完整的Python支持,又满足了HPC工作负载所需的高性能。
Keyword:
OpenMP
Python
Multithreading
Performance
Scalability
期刊
机构
引用论文
A unified framework to improve the interoperability between HPC and Big Data languages and programming models一个统一的框架,以提高HPC与大数据语言和编程模型之间的互操作性

