NVIDIA представила обновленный учебник по профилированию GPU-ядр с использованием Nsight Python, своего открытого интерфейса на Python для профилировщиков. Теперь разработчики могут помечать интересующие их участки кода с помощью nsight.annotate и получать метрики производительности в формате pandas DataFrame, что значительно упрощает анализ.
С момента выхода версии 1.0 библиотека интегрируется с работающим процессом Python, что позволяет использовать ее в Jupyter и Colab. В предстоящем релизе 1.1 ожидаются новые функции, включая экспериментальный бэкенд CUPTI и управление инструментами.
Эти обновления делают Nsight Python более доступным для разработчиков, позволяя им эффективно профилировать GPU-ядра и улучшать производительность своих приложений. Важно отметить, что использование бесплатного Colab T4 для профилирования делает эти инструменты доступными для широкой аудитории разработчиков и исследователей.