Publié le 23 octobre 2025 00:40:00. ArrayFire, une bibliothèque de calcul sur GPU, vient de lancer sa version 3.10, intégrant une nouvelle interface Python conforme à la norme Data API et étendant sa compatibilité avec les principaux matériels, notamment les dernières générations de cartes NVIDIA et d’accélérateurs Intel.
- La nouvelle version offre une interface Python optimisée pour les performances, permettant aux développeurs de migrer facilement depuis NumPy.
- ArrayFire 3.10 prend désormais en charge les types de données signés int8 et améliore la gestion du format fp16 (virgule flottante demi-précision), crucial pour l’apprentissage profond.
- La bibliothèque est compatible avec les versions CUDA 12.3 à 12.9 et oneAPI 2025.2, assurant une large compatibilité multiplateforme.
ArrayFire, utilisée depuis 2007 dans des secteurs variés tels que l’aérospatiale, la santé et la finance, se positionne comme un outil clé pour le calcul numérique haute performance. La version 3.10 marque une étape importante dans son développement, en particulier grâce à l’intégration d’une interface Python conçue pour simplifier la transition pour les développeurs habitués à l’écosystème NumPy. Cette nouvelle interface vise à offrir des gains de performance significatifs dans des domaines tels que le calcul scientifique, le traitement du signal et l’apprentissage profond.
Selon Gallagher Pryor, co-fondateur d’ArrayFire, l’objectif principal de cette mise à jour est d’unifier les communautés GPU et Python.
« Notre objectif avec ArrayFire 3.10 était d’unifier les communautés GPU et Python via la norme Data API. Les développeurs peuvent désormais écrire du code une seule fois, l’exécuter n’importe où, sur n’importe quel GPU ou backend d’accélérateur, avec des performances et une fiabilité numérique de pointe. »
Gallagher Pryor, co-fondateur d’ArrayFire
Outre l’interface Python, la version 3.10 apporte un support complet des types de données signés int8 et une prise en charge étendue du format fp16 (virgule flottante demi-précision). Ces améliorations permettent une meilleure interopérabilité et optimisent l’utilisation des formats de données compacts, particulièrement utiles pour les applications d’apprentissage profond et de calcul de pointe. La bibliothèque s’aligne ainsi sur les tendances actuelles du secteur, qui privilégient le calcul à haut débit et économe en énergie sur les nouvelles générations de matériel.
La compatibilité de la bibliothèque a également été mise à jour pour inclure les versions CUDA 12.3 à 12.9 et oneAPI 2025.2, garantissant ainsi une prise en charge continue des chaînes d’outils d’accélération NVIDIA et Intel. ArrayFire met un point d’honneur à maintenir une compatibilité multiplateforme, facilitant l’adoption de ses solutions par les utilisateurs travaillant avec les dernières technologies.
Enfin, cette nouvelle version intègre des améliorations significatives en termes de stabilité et de correction de bugs, fruit des contributions de la communauté open source d’ArrayFire. La société met en avant une stabilité numérique accrue, une compilation juste-à-temps (JIT) plus rapide des noyaux et une gestion améliorée des erreurs, contribuant ainsi à une expérience utilisateur plus fiable et performante.
Natan Biesmans, PDG de G2CPU High Performance Compute Toolkit pour LabVIEW, souligne l’importance d’ArrayFire dans le domaine des tests et des mesures :
« ArrayFire s’est avéré être une base inestimable pour introduire le calcul GPU dans l’industrie des tests et des mesures. Sa compatibilité multiplateforme polyvalente et son compilateur JIT unique ont rendu le domaine hautement technique du calcul GPU plus accessible que jamais. C’est pourquoi nous faisons confiance à ArrayFire comme moteur de notre produit. »
Natan Biesmans, PDG de G2CPU High Performance Compute Toolkit pour LabVIEW
ArrayFire v3.10 est dès à présent disponible pour les développeurs et les organisations. Des ressources multimédias haute résolution, incluant des captures d’écran et des graphiques de performance, sont également accessibles pour les besoins de la presse.
