📱Taichi Lang.

Taichi Lang — это открытый императивный язык параллельного программирования для высокопроизводительных численных вычислений. Он разрабатывается как отдельный язык, но использует Python в качестве оболочки. Благодаря JIT-компиляции (например, через LLVM) Taichi позволяет запускать вычислительно сложный код на GPU и CPU.

❓Где применяется Taichi Lang?

🔘Физическое моделирование в реальном времени.

🔘Численные вычисления.

🔘Искусственный интеллект, компьютерное зрение и робототехника.

🔘Дополненная реальность, VFX в кино и играх.

🔘Общего назначения и многое другое.

❓Почему Taichi Lang?

🔻Python-подобный синтаксис – низкий порог входа, поддержка NumPy и PyTorch.

🔻Гибкость – мощные структуры данных (SNode) для многомерных полей и разреженных вычислений.

🔻Производительность – JIT-компиляция функций в эффективный GPU/CPU-код.

🔻Портируемость – поддержка основных API GPU: CUDA, Vulkan.

#Python #TaichiLang #GPU #ParallelComputing #NumericalComputing #AI #VFX #HPC #Coding

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/taichi-dev/taichi

📱Burla.

Burla — это простейший способ масштабировать Python до тысяч машин.
Запускайте любую функцию одновременно на 10 000 CPU или GPU, без конфигов и DevOps.

Burla имеет всего одну функцию — remote_parallel_map(), которая делает распределённые вычисления такими же простыми, как обычный map() в Python.
Вывод, ошибки и зависимости синхронизируются автоматически — всё ощущается как локальный запуск, только быстрее.

🔹Burla подходит для:

🔘Обучения моделей машинного обучения.

🔘Обработки больших данных.

🔘Научных расчётов и симуляций.

🔘Создания масштабируемых пайплайнов.

🔻Пример:

from burla import remote_parallel_map

def task(x):
    return x ** 2

results = remote_parallel_map(task, range(1000))

#Python #Burla #ParallelComputing #MachineLearning #DataScience #Cloud #GPU #AI #HPC

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/Burla-Cloud/burla