{"id":429025,"date":"2023-08-07T16:14:05","date_gmt":"2023-08-07T14:14:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eenewseurope.com\/?p=429025"},"modified":"2023-08-07T16:14:05","modified_gmt":"2023-08-07T14:14:05","slug":"lpython-booste-la-compilation-pour-les-conceptions-embarquees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/lpython-booste-la-compilation-pour-les-conceptions-embarquees\/","title":{"rendered":"LPython booste la compilation pour les conceptions embarqu\u00e9es"},"content":{"rendered":"<h4>Un groupe de d\u00e9veloppeurs a mis au point un compilateur pour le langage Python qui permet de compiler le code annot\u00e9 par type en code machine optimis\u00e9.<\/h4>\n<p>LPython supporte plusieurs backends pour LLVM, C, C++, WASM, Julia et x86 avec une compilation rapide et des performances d&rsquo;ex\u00e9cution. Il offre \u00e9galement une compilation Just-In-Time (JIT) et une interop\u00e9rabilit\u00e9 transparente avec CPython.<\/p>\n<p>Bas\u00e9es sur la nouvelle repr\u00e9sentation s\u00e9mantique abstraite (ASR) partag\u00e9e avec LFortran, les optimisations interm\u00e9diaires de LPython sont ind\u00e9pendantes des backends et des frontends. Les deux compilateurs, LPython et LFortran, b\u00e9n\u00e9ficient d&rsquo;am\u00e9liorations au niveau de l&rsquo;ASR pour produire un compilateur qui fonctionne et g\u00e9n\u00e8re un code rapide.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/python-sdk-simplifies-edge-ai-development\/\">Le SDK simplifie le d\u00e9veloppement de l&rsquo;intelligence artificielle <\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/open-source-chip-design-language-is-based-around-python\/\">Langage de conception de puces \u00e0 source ouverte<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Tout d&rsquo;abord, le code d&rsquo;entr\u00e9e est transform\u00e9 en un arbre syntaxique abstrait (AST) \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;analyseurs syntaxiques. L&rsquo;AST est ensuite transform\u00e9 en une repr\u00e9sentation s\u00e9mantique abstraite (ASR), qui pr\u00e9serve toutes les informations s\u00e9mantiques pr\u00e9sentes dans le code d&rsquo;entr\u00e9e. L&rsquo;ASR contient toutes les informations requises par tous les backends sous une forme qui n&rsquo;est pas sp\u00e9cifique \u00e0 un backend particulier.<\/p>\n<h4>Optimisations du code ind\u00e9pendantes de la machine<\/h4>\n<p>LPython met en \u0153uvre plusieurs optimisations ind\u00e9pendantes de la machine par le biais de passes ASR-to-ASR. Il s&rsquo;agit notamment du d\u00e9roulement des boucles, de la vectorisation des boucles, de la suppression des codes morts et de l&rsquo;int\u00e9gration des appels de fonction, ainsi que de la transformation de la division en op\u00e9ration de multiplication et de la fusion de la multiplication et de l&rsquo;addition. Toutes les optimisations sont appliqu\u00e9es via une commande -argument de ligne -fast.<\/p>\n<p>LPython agit naturellement comme un compilateur Python. Par d\u00e9faut, si aucun backend n&rsquo;est fourni, il compile le code d&rsquo;entr\u00e9e de l&rsquo;utilisateur annot\u00e9 par type en LLVM, qui g\u00e9n\u00e8re une sortie finale binaire. Prenons le petit exemple suivant :<\/p>\n<h4>Interop\u00e9rabilit\u00e9 avec CPython<\/h4>\n<p>LPython peut appeler des fonctions dans les biblioth\u00e8ques CPython, ce qui permet de passer \u00e0 TensorFlow, PyTorch et m\u00eame \u00e0 matplotlib. Les d\u00e9compositions s&rsquo;ex\u00e9cutent \u00e0 la vitesse normale (lente) de Python, mais le compilateur acc\u00e9l\u00e8re les parties math\u00e9matiques \u00e0 une vitesse proche de la vitesse maximale.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0La principale conclusion est que LPython\/LFortran g\u00e9n\u00e8rent du code rapide par d\u00e9faut. Nos benchmarks montrent qu&rsquo;il est facile d&rsquo;\u00e9crire du code LPython \u00e0 grande vitesse\u00a0\u00bb, explique l&rsquo;\u00e9quipe. \u00ab\u00a0Nous esp\u00e9rons susciter l&rsquo;espoir que le code LPython sera en g\u00e9n\u00e9ral au moins aussi rapide que le code C++ \u00e9quivalent. Les utilisateurs aiment Python en raison de ses nombreux avantages en termes de productivit\u00e9 : des outils performants, une syntaxe simple et des structures de donn\u00e9es riches telles que les listes, les dicts, les ensembles et les tableaux. Parce que tout programme LPython est \u00e9galement un programme Python ordinaire, tous les outils existants- d\u00e9bogueurs et profileurs, par exemple &#8211; peuvent \u00eatre utilis\u00e9s. De plus, LPython offre des vitesses d&rsquo;ex\u00e9cution, m\u00eame avec des structures de donn\u00e9es riches, au moins aussi rapides que les alternatives dans la plupart des cas\u00a0\u00bb.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/python-api-for-system-on-modules-simplifies-edge-ai-ml\/\">L&rsquo;API pour les syst\u00e8mes sur modules simplifie l&rsquo;IA\/ML de pointe<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/interview-is-python-the-solution-to-verification-challenges\/\">Interview &#8211; Python est-il la solution aux probl\u00e8mes de v\u00e9rification ? <\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Les fonctionnalit\u00e9s en cours de d\u00e9veloppement comprennent un support Jupyter interactif o\u00f9 LPython peut \u00eatre utilis\u00e9 comme un noyau Jupyter, permettant un prototypage rapide de type Python\/Julia et un flux de travail exploratoire. Il peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 \u00e0 partir de la ligne de commande avec une invite interactive (REPL).<\/p>\n<p>Le support de divers mat\u00e9riels LLVM permet d&rsquo;ex\u00e9cuter LPython sur des processeurs de toutes les architectures, y compris x86, ARM et POWER, des GPU de Nvidia, AMD et Intel et des processeurs tensoriels TPU de Google.<\/p>\n<p>Des exemples de code et des r\u00e9f\u00e9rences sont disponibles sur le site <a href=\"https:\/\/lpython.org\/blog\/2023\/07\/lpython-novel-fast-retargetable-python-compiler\/\">lpython.org<\/a>. Le code alpha est disponible sur GitHub \u00e0 l&rsquo;adresse suivante : <a href=\"https:\/\/github.com\/lcompilers\/lpython\">github.com\/lcompilers\/lpython<\/a>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un groupe de d\u00e9veloppeurs a mis au point un compilateur pour le langage Python qui permet de compiler le code annot\u00e9 par type en code machine optimis\u00e9. 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